思考|谈谈数据管理的原则
点击上方
请您点击“与数据同行”以“关注”，关于数据的实践与思考，每周一我在这里等你！
作者：傅一平 博士 浙江大学毕业
如果领导问你，我们企业的数据管理水平如何？能够跟谁对标？
很多数据管理者会面露难色，这个问题并不好回答。
但如果没有答案，领导下一个问题就是，那我们现在该往哪里走？
这也是不可回避的，去年底的时候，我跟同事也在讨论这个问题，我们很纠结，感觉做了很多年的数据管理工作，“术”上做了不少，但“道”上似乎未有长进，总体效益仍然是不显著的。
数据管理工作浩如烟海，如何评估数据管理工作的有效性，是否有衡量的标准？
这对我们很重要。
很多互联网公司在大数据领域突飞猛进，似乎没有谁跳出来说自己符合哪个标准，或者是哪个XX的最佳实践者？数据管理领域里面似乎一直缺少一种衡量的东西。
CMMi的DMM（数据管理能力成熟度模型）试图从各个方面来评估企业的数据管理水平，比如数据管理战略、数据治理、数据质量、数据操作等等，但在实践中真的有指导作用吗？
作为多年的数据管理工作者，我并没有从中找到需要的答案，因为“有”和“没有”，不足以衡量企业的真实数据管理水平，“管理”是不可衡量的。
我想起了管理的本质，既然数据管理也是管理，那是否能从管理的经典理论中去寻找答案，而不是去寻找所谓的标准和规范。
无论是《高效人士的七个习惯》，或者是《卓有成效的管理者》，都似乎强调了管理的原则，只要符合原则做事，就是我们要找的道路，数据管理无定型。
现在，我只能从实践中去寻找答案。
一直以来，企业的BI数据管理跟IT是紧捆绑的，但跟公司的战略、业务脱节非常厉害，很多企业几乎没有想过企业获取利润跟数据管理有多少直接的关系，反正是大概有关系吧。
企业有投资，有费用，反正属于IT要干的事就去干吧，大家都在做，我们当然也要做，在我刚开始做元数据管理的时候，就是这个感觉，从没想到这个东西跟企业的利润有半毛钱关系。
做了怎么样？不做了又怎么样？我们甚至连自己都骗不过。
直到开始做大数据，当商务、开发必须紧密衔接的时候，当发现某个数据问题已经导致变现困难的时候，才感觉到数据管理的真正价值，才知道自己的数据管理工作该干什么。
如果现在有人问我，你当前的最大的数据管理挑战是什么？
我的答案是提升企业DPI数据的解析覆盖率和准确率。
为什么？
因为它是当前对外变现中最值得关注的数据，可以为企业创造很大的价值，没有比这个更重要的了。
在有限的资源下，数据管理的其它工作都可以将就，没必要追求数据管理的大而全，企业需要结合自己的实际去构建自己的数据管理体系，这个时候，D A M A也许可以能给你一些视野和角度，因为这些因素可能制约了数据效能的发生，但仅此而已，不能奢望太多。
以终为始，数据管理者必须定位什么是当前对于企业最重要的事，数据管理既不需要强调标准，也没有所谓的最佳实践，我们不能让自己在数据管理的汪洋中迷失，只有通过实践和思考，我们才能知道什么样的数据管理才是有效的。
一定程度上讲，BAT才是最好的数据管理者，它们的数据管理显然很好的适配了变现的要求，很难想象广告客户找不到阿里妈妈某个数据属性缺乏说明的情形，虽然它们可能根本不关注是否符合了某个规范或标准，但他们的数据管理道路是自己走出来的，是卓有成效的。
但即使抓住了数据管理的重点，很多企业似乎缺那么一点工匠精神，比如号称有企业的数据字典，但却会发现，这些在线的数据字典大多体验很差，没有几个人愿意使用它。
这是变现和管理的脱节，是数据管理工作者真正需要反思的。
偶发感想，记录下来，大家批评。
历史足迹
传统BI的认知：
大数据的实践：
数据管理的领悟：
《七幅图读懂企业的数据字典》
数据人员的修养：
运营商大数据：
我的读书笔记：
▼
与数据同行
ysjtx_fyp
长按二维码识别，关注此号！