数据治理不能总是没有利益

濮婷丽

这篇文章标题乍看起来有点不正确，但是，虽说数据治理最终是靠文化，但起步的时候，还是要多诉诸利益。下面给出了基于利益驱动来解决数据治理问题的几个方法（仅是示例），供参考（注意这里的主角是企业数据管理者）。

数据治理如何加钱加人

理性做法：跟财务部和人力部说明数据治理的重要意义和价值，然后提出数据治理人和钱的需求。

利益做法：跟大老板汇报企业数据治理的举措，获得他的支持，顺便提出人和钱的需求，录下老板的承诺，然后将录音转给财务和人力。

部门墙如何打破

理性做法：在跟A部门谈提升数据汇通效率的时候，晓之以理、动之以情，国家、政府、集团、领导的各种大道理都搬出来，但A部门可能岿然不动，因为A部门有自己的苦衷，比如有自己的管理要求、技术上有很多的挑战，反正总之已经尽最大努力来提供数据了。

利益做法：去A部门开个会，给A部门带几个“礼包”，包括：A部门需要的其他领域数据全部提供，可以对A部门数据开放产生的安全问题负责，然后一起到公司领导这边“拍胸脯”。

数据安全如何平衡

理性做法：要求数据安全部门充分考虑安全和灵活的平衡，不要因噎废食，多考虑用数字化手段来解决数据安全开放的效率问题。

利益做法：对公司提建议，要求安全部门的KPI不仅要有安全指标，还要有数据开放的效率指标，比如数据直接开放的比例、数据开放的时长等，这些指标的权重不低于50 %。

重视数据治理

理性做法：成立企业级数据治理组织，发布数据治理标准和规范，打造联合项目团队，推进重点改革项目，一把手带头。

利益做法：数据治理具体要求写进各部门的职责，各部门设立数据责任人和数据专员，每个月各部门参加企业数据治理推进会并汇报工作。

有效推进数据治理工作，比如数据盘点

理性做法：让领导开个宣贯会，给各部门安排数据盘点的工作，要求大家务必高度重视，在规定时间之前保质保量完成盘点。

利益做法：制定数据盘点的方法，提供盘点的模板，明确盘点的优先级，进行盘點的培训，做好盘点的审核和反馈，安排专员提供服务支持。

应该由谁负责主数据

理性做法：基于成本最低原则，谁主数据多，谁离主数据近就谁负责。

利益做法：谁获益最大谁负责，如果实在找不到，那就让企业数据管理部来吧，如果谁都不愿意交出自己领域的主数据，那就让损失最大的部门负责。

数据治理价值如何体现

理性做法：数据采集周期缩短X %，数据开放流程环节从Y缩短到Z，端到端开放周期缩短E %，数据治理不直接产生业务价值，体现的是蜜蜂效应。

利益做法：数据A的新增直接带来了多少商机，数据B的量级提升让客群规模提升多少倍，数据C让以前不能做的多少应用可以实现。

数据治理如何提升感知

理性做法：自底向上，工匠精神，埋头苦干，相信酒香不怕巷子深。

利益做法：把数据治理当成产品去运营，做好也要展示营销，大屏出现在各种场合。

如何应对跨域数据支撑的惰性

理性做法：强调创新业务的价值和协作拉通的重要性，建立跨部门项目团队推进。

利益做法：引入第三方数据团队（比如企业数据治理团队）打破领域数据的垄断支撑，触发领域的损失厌恶。

领域能不能仍然保留自己的数据中台

理性做法：数据中台只有一个，领域不能保留自己的数据中台，这样才能保证数据的一致性和集约化。

利益做法：领域数据中台只要遵循规范，可以作为企业数据中台的一部分存在，双方逻辑虽然分开，但可以互相赋权，对外呈现一套数据目录，和而不同。