很多年以前，企業(yè)每天都在想方設(shè)法，把手頭的數(shù)據(jù)用好。

　　錢來貨往，大數(shù)據(jù)和人工智能火起來之后，沉淀的數(shù)據(jù)一下子多了起來，如何管好+如何用好數(shù)據(jù)，成為大多數(shù)企業(yè)的難題。

　　數(shù)據(jù)發(fā)揮價(jià)值是近10-20年才有的概念，這就帶出了數(shù)據(jù)治理。

　　數(shù)據(jù)治理，是伴隨解決“糟心問題”而生的。

　　在數(shù)據(jù)開發(fā)的過程中，會(huì)冒出各種“糟心事兒”，五花八門（質(zhì)量、效率、安全等方面）。

　　而數(shù)據(jù)治理的任務(wù)就是，對(duì)于這種“事兒”，來一個(gè)“消滅”一個(gè)。

　　有的問題三年五載都消除不了，那就（也）算（得）了（干）。

　　一直消除不了，就一直有“痛點(diǎn)”。

　　一般來說，數(shù)據(jù)治理研究的專家不會(huì)說得這么接地氣，而是會(huì)說：“保障數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、全面和完整，為業(yè)務(wù)創(chuàng)造價(jià)值，同時(shí)嚴(yán)格管理數(shù)據(jù)的權(quán)限，避免數(shù)據(jù)泄露帶來的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)?！?/p>

　　高層聽了頷首，員工聽了翻白眼。

　　而且數(shù)據(jù)治理不“接地氣”，工作就得“接地府”。

　　某位大型互聯(lián)網(wǎng)科技公司的研發(fā)負(fù)責(zé)人，和公司老總一起出差的時(shí)候，抓住時(shí)機(jī)，用全程航班的時(shí)間安利了一把“數(shù)據(jù)中臺(tái)”。

　　老總把知識(shí)點(diǎn)吸收得很好，很喜歡，把“組件化”“標(biāo)準(zhǔn)化”“不重復(fù)造輪子”都學(xué)會(huì)了，就安排研發(fā)負(fù)責(zé)人去推動(dòng)。

　　閉門研究了一段時(shí)間后，研發(fā)負(fù)責(zé)人就拿出一個(gè)大圖，你干這個(gè)，他干那個(gè)。完全按照理想化的思路，來了個(gè)天翻地覆式的大改動(dòng)，無異于重新設(shè)計(jì)。

　　很多管理層一看到這個(gè)“藍(lán)圖”都傻眼了，心里又氣又恨，臉上還佯裝笑容。

　　表面上夸創(chuàng)新，背地里和哥幾個(gè)關(guān)系好的，交換眼色，把手放在脖子上做了個(gè)橫刀一抹的動(dòng)作。

　　數(shù)據(jù)中臺(tái)這塊蛋糕，關(guān)系到絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)資產(chǎn)的管理權(quán)限，你動(dòng)了這塊蛋糕，也就是動(dòng)了管理者們的核心利益。

　　對(duì)于各個(gè)部門、各事業(yè)群的一把手來說，這無疑相當(dāng)于重新劃分“勢(shì)力范圍”。

　　你畫這個(gè)藍(lán)圖問過我的意見了嗎？

　　沒有的話，那可不行。

　　于是，“齊心協(xié)力”把那個(gè)研發(fā)負(fù)責(zé)人整下崗了。

　　最終，這位研發(fā)負(fù)責(zé)人，鎩羽而歸，離職而去。

　　數(shù)據(jù)中臺(tái)和數(shù)據(jù)治理是什么關(guān)系？

　　數(shù)據(jù)中臺(tái)是解決數(shù)據(jù)治理問題的方式之一，但不是唯一方式。

　　數(shù)據(jù)治理的概念20多年前就有了。

　　還有一個(gè)機(jī)構(gòu)，叫做數(shù)據(jù)治理研究所（DGI）。

　　據(jù)該所的定義，數(shù)據(jù)治理就是為了確定一系列的原則和實(shí)踐，確保數(shù)據(jù)在其生命周期中的高質(zhì)量。

　　之前，一聽到數(shù)據(jù)治理這四個(gè)字，人們的條件反射就是安全，管控，規(guī)章制度，條條框框。

　　說白了就是怎么樣確保數(shù)據(jù)安全。

　　普通員工一聽，這不關(guān)我的事，那是中高層的事。

　　公司里有資產(chǎn)放著不用，或者用不好，就是管理水平低，數(shù)據(jù)資產(chǎn)也一樣。

　　但是，數(shù)據(jù)越來越多，存儲(chǔ)和處理又很費(fèi)錢。

　　有人開始思考：

　　怎么樣把數(shù)據(jù)作為一個(gè)服務(wù)提供出來，給整個(gè)公司的技術(shù)團(tuán)隊(duì)，甚至說非技術(shù)團(tuán)隊(duì)，用起來。

　　數(shù)據(jù)孤島，始終存在，員工想在公司里看到更多數(shù)據(jù)，成了一項(xiàng)情商測(cè)試。

　　得看人品，看關(guān)系。

　　兩個(gè)部門之間，即便一個(gè)部門的老板批了，對(duì)方部門的老板批了，提供數(shù)據(jù)的方式可能還是發(fā)郵件或者U盤拷貝，十分落后。

　　一些科技企業(yè)數(shù)據(jù)治理的主要“業(yè)績(jī)”，就是促進(jìn)跨部門的數(shù)據(jù)合作和使用。

　　大部分傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)還沒有數(shù)據(jù)治理的意識(shí)。

　　即使萌生了一星半點(diǎn)意識(shí)，其目標(biāo)也只停留在合法合規(guī)安全管控不出亂子。

　　甚至，不少傳統(tǒng)企業(yè)連“促進(jìn)跨部門數(shù)據(jù)使用”這個(gè)意識(shí)都沒有。

　　典型的數(shù)據(jù)技術(shù)部門是什么呢？

　　比如，美團(tuán)的數(shù)據(jù)科學(xué)與平臺(tái)部，京東零售下面的京東技術(shù)與數(shù)據(jù)中心，快手科技主站產(chǎn)品部下面的數(shù)據(jù)分析部。

　　百度科技的大數(shù)據(jù)部，以前級(jí)別挺高，現(xiàn)在在百度AI技術(shù)平臺(tái)體系內(nèi)了。

　　經(jīng)過數(shù)據(jù)治理的一番努力，以前唯有數(shù)據(jù)技術(shù)部門能用的數(shù)據(jù)，會(huì)有更多的部門能用。

　　以前用不了的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在能用了。

　　但是，好處也不是白來的，權(quán)利和責(zé)任是對(duì)應(yīng)的。

　　原來非數(shù)據(jù)部門、非技術(shù)部門沒權(quán)利去管理，同時(shí)也沒有義務(wù)去維護(hù)這些數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

　　現(xiàn)在不一樣了，有權(quán)利去用，也要有更大的責(zé)任，去維護(hù)數(shù)據(jù)質(zhì)量。

　　負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)治理的團(tuán)隊(duì)，即使看到了“糟心問題”在某幾個(gè)團(tuán)隊(duì)之間扯皮，也不能直接介入處理。

　　要把問題整理成“共通的痛點(diǎn)”，先給決策層做提案，做建議，然后才有下一步。

　　如此一來，很多數(shù)據(jù)治理問題，經(jīng)年歷久，拖成了“冤案”。

　　短期還是依靠發(fā)郵件或者是U盤拷貝數(shù)據(jù)，如此這般，至少還能用上。

　　有些公司被逼做“數(shù)據(jù)治理”的動(dòng)力，也是啟動(dòng)數(shù)據(jù)治理的大背景，是數(shù)據(jù)質(zhì)量存在問題。

　　比如數(shù)倉(cāng)的及時(shí)性、準(zhǔn)確性、規(guī)范性，數(shù)據(jù)應(yīng)用指標(biāo)的邏輯一致性等問題。

　　數(shù)據(jù)的質(zhì)量影響到使用，不得不干。

　　過去，企業(yè)內(nèi)部開發(fā)的大部分?jǐn)?shù)據(jù)系統(tǒng)，是為了解決某一個(gè)業(yè)務(wù)的問題而開發(fā)的。

　　在開發(fā)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的時(shí)候，并沒有考慮到將來這部分的數(shù)據(jù)資產(chǎn)要用在別處（其他業(yè)務(wù)、其他系統(tǒng)、其他領(lǐng)域所用）。

　　一段時(shí)間之后，別人用到這些數(shù)據(jù)的時(shí)候，不管從技術(shù)的性能，還是各種服務(wù) SLA （服務(wù)級(jí)別協(xié)議）的角度來講，可用性都較低。

　　變化一定是越來越多的，比如說數(shù)據(jù)源從單一，變成了多個(gè)。

　　從一朵云到多云。

　　種類由關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)為主，變成文檔、圖像、視頻、聲音、時(shí)間序列。

　　比如REI是一個(gè)美國(guó)人喜愛的戶外用品零售商，REI使用Tableau整合了來自75個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，使得REI可以分析完整的客戶體驗(yàn)。

　　數(shù)據(jù)的使用從BI報(bào)表、看板、大屏，到ad-hoc商業(yè)分析、數(shù)據(jù)科學(xué)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。

　　還有，原來以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為中心的技術(shù)棧相對(duì)簡(jiǎn)單，只需要管好ETL的過程、存儲(chǔ)過程、查詢引擎、可視化，就可以了。

　　現(xiàn)在可好，技術(shù)棧爆炸式地增長(zhǎng)，要管的東西掰著手指頭數(shù)不過來。

　　好的數(shù)據(jù)治理，能夠讓企業(yè)轉(zhuǎn)身就獲得新的商業(yè)模式。

　　Huel這家代餐食品公司就是這么說的，而且他們還說能夠以98%的準(zhǔn)確率來預(yù)測(cè)一月份每天的銷售量（該公司業(yè)務(wù)特點(diǎn)是預(yù)測(cè)一月份銷量最難）。

　　無論出于何種無奈，數(shù)據(jù)治理遲早要做，極少數(shù)走得快的，甚至用上了“超級(jí)智能化”服務(wù)。

　　反正，窮的窮死，富的富死，還有很多企業(yè)焦慮得要死。

　　本文在創(chuàng)作過程中，采訪了楊薈博士，他是一位連續(xù)創(chuàng)業(yè)者，埃森哲中國(guó)數(shù)據(jù)科學(xué)和AI團(tuán)隊(duì)創(chuàng)始人，現(xiàn)任某跨國(guó)快銷品公司數(shù)據(jù)和AI總監(jiān)。