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榮耀標識如何高效地建立一個數據管理部門？
隨著數據治理的觀念逐漸深入人心，越來越多企業開始重視起了數據管理部門或數據管理團隊的搭建，那么，怎么高效地建立起一個數據管理部門？做好數據管理、建立數據管理部門的價值在于何處？一起來看看本文的拆解與分享。
越來越多的企業自己內部構建了一個屬于自己的數據部門，叫法不一，例如數據管理部、數據治理部、數據資產部等等。
這一方面，得益于數據要素的發展，數據的價值越來越被企業領導所重視；另外一方面，數據治理的理念深入人心，過去數據都是各個部門條線各管各的，現在強調拉通貫通的理念下，數據部門也就應運而生了。
當然，現在市面上各類專家咨詢機構也都在教怎么搭建一個數據管理組織，包括組織結構，崗位權責等，這么一個組織或者部門成立了，大家是否有思考過，如何有效考核這個部門呢？
如果提到一個部門是否合格成功，那么其實可以參考：業務部門提高了多少利潤，增加了多少營收，減少了多少成本；而職能部門則是減輕了多少工作量，提升了多少效率等等。
在過去，集團化的企業可能沒有一個所謂的數據部，但是一定有大量統計分析人員，這類人一定是圍繞著公司的營收去做數據管理及分析的。營收的高低無非就是成本利潤等。
那么這一撥人，一定是分散到各個業務部門或者子公司的，比方說，我是成本部的負責人，那么我無時無刻都要關心成本的波動，身邊得安排一個懂數據得人給我分析分析，哪里會出問題，哪里有異常了。這個人，原先他不是屬于“數據管理部”的，而是可能存在某個業務部門，或者在集團叫戰略部、統計部、運營部等等。
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每個部門可能都有對應負責做一些數據工作的人，那么，既然大家都有數據人員，為什么認為還需要一個數據部門來“幫助公司精細化運營”的原因是什么呢？主要基于以下考慮：
1. 數據需求增多
集團化業務擴張以后，成本增高，高層管理水平跟不上，數據卻越來越重要，分散式管理無法滿足管理要求，希望用更專業高效的數據部門來輔助提高決策水平。
2. 企業級數據標準
各部門數據口徑不一致，對內不好賞罰平衡，對外投資者不好解釋業務情況，企業越來越需要有一個統一對外口徑輸出，或者決策數據規范標準等。
3. 數據流轉過程可靠
傳統企業最大的問題是數據來源較為隨意，缺乏穩定可靠的數據源，過程人工干預多，可信度低，數據造假經常發生，影響企業決策判斷。而且有沒有專門的人員和組織來要求和處理。
4. 部門墻需要打破
數據管理部門實質上是一個跨部門的組織，具備協調數據工作的熟悉。傳統的各部門管理各部門數據，互不干涉，最終老板吃虧，看數據時，各部門堅持自己的數據，老板不知道該如何選擇。
而專業的數據管理就是打破這種數據孤島的，部門之間需要相互銜接，相輔相成，拒絕孤立。
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基于以上的這些些需求，以及數據化時代每個企業對數據的專業性要求越來越高，為了想長久發展的企業，沒有專門的數據管理部門都將無法被市場客戶信任。一個企業沒有專業的數據管理團隊，那數據安全、質量、效益都將受到懷疑。
如何搭建一個高效不雞肋的數據管理組織呢，可以從以下角度考慮：
1.?確保數據管理部門的工作與業務保持一致
作為數據管理部門的人員應當時刻了解業務部門的戰略目標和具體需求，確保數據管理部門的工作與業務保持一致。工作要具有前瞻性。
當然積極主動，有一定前瞻性是好事，也會有一個問題值得思考，在過去我們作為服務職能部門，會按照需求提供數據服務給業務部門進行分析決策，如果后續能自動出數，自動分析決策呢？實際上，對業務部門來說未必是好事情，甚至會存在一定的阻力。
過去業務部門會有人去統計數據做匯報PPT，現在數據管理部門能自動出數了，業務部門的心情你來猜。
2. 建立清晰的組織結構
設計一個清晰的組織結構，明確定義數據管理部門的角色和職責。確保部門的人員具有適當的技能和專業知識。招聘專業的數據治理專家，協助企業做好數據相關的制度和流程。
比如制定數據管理政策和流程：制定明確的數據管理政策和流程，包括數據收集、存儲、處理和共享，以確保數據的質量和安全性。
持續監測并改進數據管理流程，根據反饋和經驗教訓進行調整，確保部門始終保持高效和靈活。
3. 參與到業務決策中
與業務部門建立緊密的合作關系，參與到業務實際的經營決策過程中，理解企業管理的整個過程，包括他們的需求，如何決策，如何使用，并提供高質量多維度的數據支持。
4. 推動企業數據文化，培訓與改進
提供培訓和發展計劃，確保團隊具備最新的數據管理技能和知識。推動數據文化，促進整個組織的數據文化，使每個部門都能夠理解數據的重要性，并能夠有效地使用數據做出決策。持續改進企業業務流程中的數據思維，提高日常工作中的數據素養。
5. 吸納人才，持續學習
作為數據管理人員，要不斷學習最新數據技術，了解先進技術工具，為企業“量體裁衣”，不斷更新企業的數據管理能力，包括數據刺激，數據存儲，數據處理，數據可視化等。另外，如果自身企業內部不具備數據管理專業人才，就應該積極到市場尋找，聘請專業的數據人才，為企業出謀劃策，這將會事倍功半。
6. 量化業務價值
目前大部門的傳統企業中的數據管理部門是一個內部服務部門，主要服務對象是企業內部人員，所以幾乎不直接產生收入價值，所以針對數據管理部門應該制定相應合理的考核指標和報告，簡單化數據管理部門對業務的貢獻。這可以包括節約的成本、節省的時間，提高的效率、創造的價值等方面。
我們還要思考，該部門是否有機會從成本中心變成利潤中心，對外數據資產交易如火如荼，數據管理部門是否能產生一些交易價值，甚至成為一個有利潤的業務部門，這也是構建該部門值得思考的。
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總之，數據管理部門提出的很多建設意見中會涉及一些如，新增組織崗位，新增人員，影響業務一直以來的操作工作習慣，各種數據治理的臟活累活，堆積如山。這本身都是負向支出，未提效，卻增加大批量工作。
此時作為數據管理部門的人員，我們的服務應該變得更專業，更耐心，以業務核心目標為出發點，利用數據技術和方法，優化過程提高效率。
以業務為出發點，不是完全聽業務的話，做業務的舔狗，喪失自身的數據專業性，如果這樣，按照慣性的業務思維，業務經營必然止步不前，毫無改進，最終依然得到業務的一句評價是：所有的想法都是我給你的，我要你何用？
數據管理部門可以說是數字化時代是一個新型的企業管理組織，我們應該學習新時代的數據思維。雖然在不同企業其相對于的權責和定位還有待進一步的探索和明確，但數據的重要性已經毋庸置疑。
數據管理部門的核心工作就是要讓數據價值最大化，企業自身就需要非常重視起數據管理部門的建設工作，確保其不僅為企業創造價值，而且能夠有效地管理和優化數據資源，要想成立的數據部門能夠高效運行“服務第一，專業第二”，才能真正為企業創造切實可行的價值。
專欄作家
成于念，微信公眾號：Laosiji，人人都是產品經理專欄作家。關注互聯網+行業、數字化轉型落地。專注領域包括IT數據管理、數據資產、數據應用和最佳企業數據案例實踐分享。
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