数据治理:不仅关乎数据,还关乎人
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数据治理的本质:驯服野性人类
老司机,2024年7月24日
面对现实,数据治理就像放牧猫群一样。作为一家大公司数据治理团队中一名卑微的数据骡子,我经常觉得自己完全没用。数据治理会议是一件奇怪的事情:
- 会议前:没有人知道要谈论什么。
- 会议期间:每个人都激烈争论,无人倾听。
- 会议结束后:我们没有取得任何具体成果,只是浪费了大家的时间。
它令人精疲力尽、士气低落,并让你质疑数据治理的本质:它真的是管理“数据”还是管理“人”?
在各种相互冲突的需求、自我意识和对变革的抵制中前行,感觉就像街头官僚处理无休止的投诉一样。商界人士只想要他们需要的数据,但让他们做出贡献就像拔牙一样困难。
“我根本就没用过这些数据,为什么要输入呢?” ——这句话总是让房间鸦雀无声。有时我们能说服他们,有时他们却气冲冲地走开。这完全取决于周围的人以及某人拥有多少政治资本。
作为 IT 人员、职能部门、外部供应商或技术顾问,我们的角色更像是乞讨残羹剩饭,而不是领导一项重要举措。至少可以说,这令人沮丧。
我经常梦想成为一名有权有势的高管,可以简单地发号施令并执行数据治理政策。但现实很残酷,我只是一个被困在战壕里的数据骡子。
真正的障碍:
虽然技术发挥了一定作用,但有效数据治理的最大障碍是人。
高层往往优先考虑数字化转型成果,将数据治理视为IT负担,只能被动应对;而业务部门则抵制任何增加工作量的事情,认为数据治理与核心目标无关。
重新定义职责:
为了打破这种循环,我们需要在数据治理过程中明确定义角色和职责:
- 谁生成数据?他们是数据所有者。
- 谁使用数据?他们对数据的质量负责。
- 最终,无论谁生成数据都要对其质量负责。
赋能数据贡献者:
为了鼓励参与和所有权,我们应该:
- 明确谁负责输入数据。
- 建立数据质量和个人绩效之间的直接联系。
- 为那些贡献高质量数据的人提供激励和认可。
在这个混乱的环境中,作为数据治理项目经理,我的职责是努力实现公平、透明和问责。我的使命是创建一个系统,让数据从源头到最终目的地顺畅、可靠且合乎道德地流动。
这篇博文最初由成于念在中文平台人人都是产品经理上撰写,并由人工智能助手翻译成英文。