數據Owner怎么定?

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在數字化轉型浪潮中,數據治理成為企業成功的關鍵。然而,如何確定數據治理中的‘治人’難題,尤其是數據Owner的角色定位,成為項目推進的瓶頸。本文深入探討了數據Owner的角色定義、選拔策略及數據錄入的責任歸屬,旨在幫助企業構建高效的數據管理體系,避免‘背鍋俠’窘境,推動數據價值最大化,賦能企業經營發展。

在數字化項目中,最難做的是數據治理項目,做數據治理項目最難的是什么,不是復雜的解決方案,也不是建設復雜的大數據平臺,而是在推動數據項目中,“治人”的過程,要實現數據項目的長期有效運行,光靠先進的技術,穩定可靠的系統顯然是不夠的,說到底,人才是決定工具使用最終效果的核心動力,要實現企業數字化提升企業經營,就得管理好組織中的人。

在數據治理項目中,需要面對比較多的角色,從權責利來分,分為數據主責方,數據使用方,數據管理方,從數據參與工作角度來看分為數據錄入人,數據審核人,數據使用人等。這些崗位該如何確定和定性呢,今天借著這個問題,我們來探討一下。

一、數據治理的世紀難題

在傳統企業數字化過程中,數字化項目中分為了IT部門和業務部門,若按照傳統的區分方法我們很難推動數字化工作,因為數字化IT部門偏向技術,業務部門只關心業務發展,業務話語權上占據了絕對的主導地位,IT部門成為“修電腦”的,數字化的項目都成了燒錢貨,在企業內難以立足。可隨著現代互聯網的發展,企業的數字化轉型漸漸走到了線上,企業的業務也不得不考慮線上的大量業務需求,此時的數字化價值和效果才被逐漸的認可。

數字化項目對數據的需求,起源于對人工智能的迫切追求,要實現人工智能化地工作,就要依賴于強大的數據支撐,這一切就需要數據治理。這是一件復雜而難以一蹴而就的事情。就是因為這樣企業數據治理的項目開始了。介紹了這么多,其實只是想講一講數據治理項目的必要性。因為這個必要性其實是站在企業戰略發展的角度來考慮的,而項目實際推動過程中,我們又不得不面對一些實際的問題,下面就來講一講數據治理中最難推動的工作:數據各方的權責利該如何確定?    這是一個數據治理的世紀難題,從調研到的多家數據治理項目案例中表明,每個企業的情況各不相同,處理差異較大。要想數據治理長治久安,就需要建立業務負責制的數據管理責任體系,這其中最重要的就是數據Owner。

二、誰應該作為數據Owner?

先來解釋一下什么是數據Owner?華為數據之道中這么寫道:“每一個數據都必須由對應的業務部門承擔管理責任,且必須有唯一的數據Owner”。數據Owner是數據戰略的制定者,數據資產的所有者作為數據爭議的決策者,擁有公司數據管理日常工作的最高決策權,歸納起來,其職責包括:制定相應的數據標準,規范制度,傳播數據管理理念,營造數據文化氛圍,決策跨領域的數據爭議,解決跨領域數據管理難題。從這些職責中可以看出數據Owner最核心的是數據決策,解決數據爭端,做出數據任命。職責并不是數據錄入,很多人誤認為,數據Owner就是數據錄入方,這是一種錯誤的認識。

我曾經分享的一堂數據課中講到如何找到數據Owner,應該從公司數據管理戰略層面來任命,無論是數據錄入方,數據生產方,還是數據使用方作為Owner都有其優缺點,并不是通吃的,我們來看看都有哪些優缺點:

1、數據錄入方作為數據Owner

優勢:將數據的錄入方作為數據Owner,優點在于可以嚴格執行最新數據要求,按照數據制定的標準要求去進行錄入,而且一般的數據錄入部門作為數據Owner可以掌握數據的錄入落地性,能夠充分考慮數據錄入工作量。

缺點:數據錄入方,一般屬于基層人員,很難站在公司戰略層面考慮跨部門,跨領域的數據需求,很多情況下,為了減少數據錄入工作量,都會強制拒絕很多合理的數據需求。導致企業數據發展滯后。

2、數據使用方作為數據Owner

優勢:數據使用方是最清楚數據使用要求,能將最急迫的業務數據需求反饋到數據標準中,隨著業務的發展,不斷提出新的要求,這樣可以將數據價值發揮到最大,同時也能挖掘新的數據需求,達到數據與業務全面融合。

缺點:數據使用方作為數據Owner,數據使用方一般是多個不同的部門,到底該由誰來承擔數據owner的職責,是考慮數據最早使用還是最終使用;另外一方面,數據使用部門,如果作為數據錄入方,很容易處理,如果不是數據錄入方,就需要協調數據錄入方進行數據錄入,這無疑將增加數據錄入的難度。

3、數據生產方作為數據Owner

數據生產方有兩種定義,一種是系統層面的數據創建,在數據標準化統一之前,某個數據可能是多個部門都在錄入使用,如果要達成統一標準就需要找到最先在系統錄入的部門,就是數據生產方。另外一種定義是,在業務流程中,誰最先生產數據,誰是數據Owner,由誰去錄入。這個是非常難判斷的,曾經有一個地產公司推動數據Owner任命時,在確定誰是樓棟的數據Owner討論時,遇到以下的一個案例:

營銷說:我不是數據Owner,我雖然要賣樓,但是我賣的樓棟都是運營給我建好的。應該運營作為數據錄入方。

運營說:我不是數據Owner,我的樓棟都是基于設計提供的圖紙創建的,設計給我提供設計圖紙,我按照上面的要求創建的。

設計聽后也不愿意了,說道:“我不是樓棟Owner,雖然我是最早使用樓棟的,建立樓棟的,但是我可以不用在系統上創建,而且我的這些設計指標都是營銷、投資做前期調研后提給我的指標,我就是按照他們需求設計的樓棟,數據源不在我這里”。來來回回,為一個數據Owner的確定,各部門都不愿意承擔,數據Owner的事項懸而未定。

三、誰來承擔數據錄入工作?

數據錄入是一項吃力不討好的工作,特別對于一些公共數據,數據錄入就要被各方挑戰,在當下的很多企業中認知中存在很多人“能少做就少做,能不做就不做,能讓別人做,自己就不做”。這樣背景下,數據治理推動誰來錄入必然是一件異常艱難的事情。

誰作為數據錄入方的推動使用這樣的一些策略,可以極大提高數據項目效率,一方面從數據思維上改變:在企業已經認可一處錄入,多處使用,數據錄入就只能有唯一錄入部門和系統的數據基礎下,可以推進“誰使用,誰負責錄入”的升級版—誰最先使用數據,誰負責錄入。這樣的策略將極大提高數據錄入效率,更快推動項目啟動,對于數據工作落地,更容易獲得效果。

另外一方面對于數據的錄入工作繁瑣,增加錄入工作量,設置數據錄入崗,不管是兼崗還是專崗,一定要納入日常個人的KPI的考核中,對于錄入崗位一定要給予一些激勵指標。這樣能夠提升一線錄入工作人員的積極性,對于責任部門,也要有一定的褒獎。數據質量的提升絕非一個數據錄入工作者就能解決,需要全周期各階段使用人員共同努力完成。

不管是數據Owner還是數據錄入方的選定,核心都是要能夠緊貼業務方向,并能做一些企業變革和管理決策,這樣才能促進企業數據升級,促進企業經營發展。

四、淪為背鍋俠

你是否經常在嘈雜的會議上,不知誰莫名其妙的冒出一句“這個是主數據問題”,然后大家七嘴八舌的議論起來,讓數據組來解決,這是為什么呢?

數據治理說白了就應該先治理人,再治理數據。制定一套高效的組織架構,能夠考核相關數據治理中未盡其責的人員,在這套組織中明確數據項目各方管理職責,既要明確數據管理組織和數據管理崗位的權責,也要明確每一個數據對象執行人員的工作職責。

如何制定職責?一方面能夠支撐企業數據工作的數據管理組織架構,如數據標準化委員會、數據管理指導委員會、數據決策層、數據執行層等,每個數據組織下需要明確數據的崗位,如數據系統管理員、數據負責人,數據協調人、數據管理崗、數據維護崗等,每個崗位的具體人員職責,需要清晰地說明,也可以配合著流程進一步說明。另一方面數據組織的數據責任范圍需要明確,不同的數據對象可能需要由不同的業務人員進行管理,包括業務規則、業務標準的輸出包括數據對象的數據Owner,數據錄入人,數據審核人員等等。

數據治理項目的落地是一個比較困難的工作,如果你作為數據治理項目的項目經理,應該具備專業知識,業務知識,還要具備數據思維,企業全局觀,協調能力,更要懂得部門之間的“借力”。數據標準來源業務,但卻不能被業務綁架,應在業務標準之上,被大家所遵守和執行,如果誰都不執行,甚至直接指揮數據應該怎么怎么干,凌駕一數據標準之上,將之前的標準隨意推翻,那這樣的數據治理項目基本已經宣告失敗,而身在其中的項目相關人員將會淪為“背鍋俠”,在每一次會議中所有的問題都是主數據項目的問題,最終成為過街老鼠,人人喊打,其結局可想而知。

本文由人人都是產品經理作者【老司機聊數據】,微信公眾號:【老司機聊數據】,原創/授權 發布于人人都是產品經理,未經許可,禁止轉載。

題圖來自Unsplash,基于 CC0 協議。

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  1. 說得好有道理!數據治理說白了就應該先治理人,再治理數據。數據標準來源業務,但卻不能被業務綁架,應在業務標準之上。

    來自廣東 回復