談一談資料管理的格局

做資料管理工作好多年了，其實剛從技術轉成管理的時候，自己感覺還是蠻適應的，但隨著人員的增加和業務範圍的擴充，越來越感覺力不從心，有時會覺得做技術還是比較簡單的，因為它面對的還是相對確定的東西。

專業技能的成功也是最具可複製性的，它需要的只是你在一個領域堅持不懈地專注下去，只需要選擇一個不算太不靠譜的方向，然後專心致志的專下去，最後必然能成為高手或者絕頂高手。世上有很多成功帶有偶然因素和運氣成分或出身環境，但至少這一樣，被無數人複製了無數遍，否則就不會存在學校和教育了。

但做管理就完全不一樣了，以下是大魚做資料管理多年的一些體會，供你參考!

1、盡人事，仍需聽天命

盡人事的重要性不必多說，但成功的偶然性是非常大的。

以大魚寫文章為例，為什麼我會寫文章?因為想做一些有意義的事情，為什麼寫的都是與大資料相關?因為自己從事的是大資料相關工作，有些實踐的體會，為什麼會從事大資料工作?因為公司當年要開展大資料業務，而當時大魚正好在做取數報表相關工作，為什麼大魚會做取數報表相關工作?因為進公司的時候正好報表組缺人......大魚不是什麼成功人士，但你看，就是寫文章這個事，也有大量的偶然因素，這些偶然因素就是天命。

大資料剛起來的時候，不少企業管理者認為大資料就是炒作概念，他們對於大資料唯一認可的東西就是報表，當時不少同仁就跟我抱怨公司的領導對於大資料一毛不拔，報表的投資可以過，精確營銷，決策沙盤，客戶洞察，後設資料管理一個都不讓過，認為都是繡花枕頭一包草，在這種背景下，大資料不可能得到發展。

後來網際網路公司的大資料給整個社會洗了一遍腦，很多公司的管理者才開始逐步認識到其價值，比較可笑的是，早期網際網路公司做資料倉儲的人很多卻是從傳統行業跑過來的，這波人得到了巨大的發展，而當時留在傳統行業的人現在可能還在做報表。

阿里提出了資料中臺的概念，對於整個資料行業是有很大正面作用的，因為企業內的溝通成本變低了，老闆起碼不會覺得資料中臺沒用，如果你依託資料中臺獲得了晉升，除了感謝這個時代給予的機會，也許還要感謝下阿里，否則老闆根本不知道你做這個事情的價值。

吳軍以下這段話說得很好：

“為什麼要聽天命呢?因為世界上稍微難點的事情都非常複雜，超出我們的有限認知，更超出我們的控制能力。我們付出努力，無非解決了一些難度上的問題，但是還是有很多維度的因素不是我們能控制的。當然，如果不盡人事，能把握的那些維度也會把握不住，自然一事無成。”

我經常跟團隊的同事講，我們有機會做大資料，能夠讓資料的價值有些出口，真的是太幸運了，但如果大家一進來就做這個事就很難有這個體會，他們一開始就站在了一個比較高的起點上，殊不知這其實是命運的安排。我們經常說人要往上看，但偶偶也要往下看，這樣可以讓自己活在當下。

2、沒有CDO，就沒有未來

公司能設定CDO，對於做資料的團隊是幸運的，可惜的是，起碼到現在，大多數公司不會設定CDO。但只要公司管理層沒有一個資料代言人，那資料團隊能獲得的上層支援還是有限的，不是說公司不設定CDO就無法做資料了，而是說在操作層面往往無法執行到位，每個專業的發展需要的不僅僅是方向，還需要過程的精細控制，這樣才能確保落地。

比如公司即使定了資料戰略，但如果沒有CDO一貫的支援，這種資料戰略就是一紙公文，話說每個企業的老闆都支援打破部門資料壁壘吧，都是政治正確吧，但能執行到位的鳳毛麟角，有些行業還有頂層的設計，比如相關的資料規範，但那又怎麼樣?真的行起事來也是舉步維艱。

資料管理工作不是一棍子買賣，只要得不到公司管理層持續的、一貫的支援，企業的資料管理基本就沒什麼未來，有的公司即使設定了資料管理組織，但只要這個資料管理組織的頭在公司的管理團隊沒有發言權，其實也沒啥用。

舉個例子：

A公司資料管理做不好，B公司卻做得很好，也許並不是兩個公司能力有什麼差距，僅僅在於B公司管理層中有個對於資料較真的領導，他親自披掛上陣推動資料管理組織的建立，要求各個業務部門必須開放自己部門的資料，必須基於大資料平臺提供的資料進行決策，每次決策會都會問業務部門的資料從哪裡來。

資料團隊在這種背景下獲得到了巨大的發展機會，不僅資料採集暢通無阻，而且業務部門還會全力提供業務指導，否則資料取不準自己也吃不了兜著走，各個部門的資料專員也就自然而然形成了。

資料管理部門不需要為業務目標絞盡腦汁，因為老闆已經幫你想好了，順著勢頭走就行了，在實踐的過程中你的團隊的資料管理技能日益精進，跟其他公司拉開了巨大的差距。你說B公司資料管理部門開始的時候真的是自己牛逼，還是因為運氣好，攤上了一個骨子裡有真正資料思維且身體力行的領導?

CFO，COO會將財務和運營視作自己工作的主線，會為自己分管的領域爭取最大的利益，但誰來為資料爭取利益呢，CIO偶偶會站出來會說說話，其實也沒啥卵用，CIO關注的是IT，但IT的範圍實在太大了，你要它還兼著資料管理有點勉為其難，讓其他出身的CXO負責資料管理從0到1更是挑戰巨大，守城還行，打天下那真是刺刀見紅的白刃戰，不清楚裡面的道道，很容易被PPT帶偏。

讓人糾結的是後設資料管理、資料治理、資料質量管理、參考資料這種概念，還普及得特別差，至少在管理層面，遠沒有云技術、微服務、容器那麼容易讓人理解，資訊不對稱的情況下，更需要CDO穿針引線，去年《DAMA資料管理知識體系指南(原書第二版)》出版了，我讀了下，感覺是為專業人士特供的，但其他的非專業相關人士誰來照顧?

3、要思考，就需要慢下來

以前一直把做事速度當成核心競爭力，所謂執行力高，但後來做資料團隊的管理後發現在面對複雜問題時，做事速度快意味著容易犯錯，特別容易把資源浪費在一些無用的地方，一年忙忙碌碌看似做了很多事情，其實一事無成，這裡包括三種情況：

一是幹了太多不該乾的事情，大魚覺得資料團隊的目標特別難以設定，因為夾在業務和平臺之間，沒有出口，仰人鼻息。

大多數資料團隊，並沒有一個高層管理者知道或認可的顯性的目標，也許你希望設定一個企業資料匯通率的指標，但根本得不到公司的支援，很多資料團隊甚至沒有意識到這一點，這就意味著資料團隊的業績是出不了部門的，只能在報表取數這類工作上來回倒騰，當然提升速度也很重要，但比起速度，老闆更需要你有企業級的視野。

退而求其次，你也許會自我加壓設定OKR，認為在做對公司有價值的事情，但很多OKR是自己腦補出來的，一線其實根本不帶這麼玩的。

比如上週大魚信心滿滿的去跟業務部門的領導聊大資料後續的支撐方向，但業務部門的領導聽完只是笑笑，委婉的說了下：“其實我們覺得做XX才是比較重要的，你提的那個好是好，但比較理想化......”雖然大家都知道沒有調查就沒有發言權，但還是喜歡呆在辦公室裡腦補一些目標出來。

更要命的是，現實工作中，大多數人是不設定目標的，特別容易被事務化，要麼去做很多老好人的事情，要麼在一些雞毛蒜皮的事情上跟別人扯皮，更喜歡挑現成的容易的事情先做。

可以馬上問問自己，本季度你的主要目標是什麼，能否用一句話來簡述，如果支支吾吾答不上來，就要問問自己是否需要改進，或者再去問問領導的期望。

大魚通過二年的OKR實踐，才讓團隊腦子裡長了“目標”兩個字。

二是喜歡同時做很多事情，大腦會欺騙我們，讓我們以為自己可以做得更多，在瞭解自己的真實能力之前，人的潛意識總認為自己能行，但這只是一廂情願。

每次跟團隊過OKR，發現大家習慣設定很多的OKR，有的團隊竟然在同一時間要做4個模型，我說是不是太多了，大家都說沒問題，最後能完成的其實寥寥無幾。

大魚後來反思為什麼會這樣，也許大家開始的時候的確是有信心的，但其見識限制了評估能力，不知道自己不知道挺無解，另外多設幾個目標似乎還保險一點。

三是迷信所謂的速成，可以肯定的是，速成這件事是不存在的，即使有低垂的果實，也要相信早被人摘完了，你做的這件事情，要做出與眾不同的效果來，肯定是極具挑戰的，也許建模的某個階段可以速成，比如掌握Python語法，但要端到端做好資料建模這個事情根本不可能速成，為什麼沒法速成，可以看看這篇文章《為什麼資料探勘很難成功?》。

很多人問吳軍學什麼專業未來收入高，工作還不會太辛苦，吳軍就說抱著這種取巧心理的人，不是在和同齡人競爭，而是在挑戰經濟學的基本原理，挑戰市場的有效性，或者說是在和上帝競爭。其實如果真有不需要努力的捷徑，所有人都能學會，這個捷徑帶來的優勢一定不具有稀缺性。

凡事要慢三拍，如果周圍的人讓你做個重要決定，只要有條件，你就要習慣這麼說：“我現在腦子不工作，讓我想想再答覆你吧。”

4、要主動，抓住一切機會

資料團隊的很多工作是需要去“搶”的，這是由其生態位決定的。

從平臺的角度看，以前大資料平臺相對於OLTP是獨立建設的，隨著雲端計算的興起，OLAP和OLTP無論在系統上、還是組織上都有融合的趨勢，現在大資料平臺放在資料團隊還是雲端計算團隊是有爭議的，比如阿里雲也許就會吃掉原來屬於資料團隊的底座部分，因為這樣更能集約化，更進一步來說，資料開發管理平臺、資料視覺化平臺、後設資料管理平臺未來是否會成為雲基礎設施的一部分也未嘗可知。

從資料的角度看，企業是否真的需要統一的資料模型也存在爭議，統一資料模型帶來的集約化和模型各自建設帶來的靈活性孰優孰劣存在很大的爭議，也許公司剛性的統一資料要求僅限於一些KPI而已，資料也許只是業務的一部分。

每個部門完全可以擁有自己的資料團隊做自己的領域模型，去做各種資料產品和資料應用，他們可以基於雲的開放性去申請所需的資源、工具和資料，雲端計算越來越便宜浪費點線上儲存又怎麼樣?企業真的有那麼多跨域的資料整合應用場景嗎?

現在的資料湖實際是在顛覆資料倉儲循規蹈矩的供數模式，資料湖不是資料團隊的資料湖，而是企業的資料湖，雲的資料湖。這麼看來，資料團隊被壓縮為一個純後端的運維團隊或者退化成一個純管理的治理組織也不是不可能。

從業務的角度看，資料中臺在業務中臺之下，其價值出口被業務中臺牢牢卡死，業務中臺總在那裡，而資料中臺則可以被業務中臺合併。比如淘寶頁面沒了推薦照樣生存，但做推薦的沒了淘寶頁面“毛將焉附”?

當初資料倉儲從OLTP剝離出來的時候，一方面是因為OLTP技術不適合OLAP的分析場景，另一方面是OLTP並沒有意識到資料對於業務的巨大驅動作用，現在情況完全變了，大家都有足夠的驅動力去用好資料。

這些背景決定了資料團隊的生存空間不是那麼理想，你的地盤看來並不是那麼穩固，資料團隊的格局如果僅限於做做後端的資料治理，那的確沒問題，但我們想要的總是更多吧，資料驅動業務是資料中臺的使命，那搶地盤的唯一方式就是主動出擊。

最近大魚在負責企業某部門的數字化轉型工作，就面臨一個問題，這個部門的後續資料分析支援工作到底是這個部門自己增加編制、增加投資解決呢，還是由資料團隊統一支撐掉?

在大的變革期，有些資料團隊容易往後縮，自然沒有發展的希望，而要往前一步就要先主動付出，用行動來證明自己。

5、要專業，細節決定成敗

資料管理是一門特別講究細節的學問，近幾年政治正確的事情談得很多，但能真正落地的還是很少，這裡講三個事情。

首先是資料開放。

資料要打破部門壁壘現在說得很多了，部門牆當然是一個問題，但如果實事求是的核實原因，往往不是部門牆的問題，而是落地細節出現了問題，造成了新的部門牆，這裡舉個例子：

部門A是資料管理部門，A需要從部門B採集資料，部門B說需要走流程，A按照流程走了，但還是發現B的供數週期太長，然後領導組織開協調會，A的人員羅列了一大堆B存在的問題，B的一個經理直接跳出來說:"企業級資料統一歸集我們認可，但你們作為一個統一資料管理部門也有責任開放資料給企業的各個部門，我們向你們申請資料的時候，你知道要花多長時間嗎?2月前申請的到現在還沒開放，你們沒有建立快捷的申請流程，沒有提供通用的Daas服務，我都不想說......"

後來核實發現，對方需要的資料要麼被安全卡住了，要麼是DaaS介面問題遲遲未排期解決，資料管理部門不僅有歸集的職責，更要明白歸集最終的目的是反哺業務發展。

現在資料歸集變成了一個政治正確的事情，但更有價值的開放卻被忽視了，很多資料管理部門看似在做很多正確的事情，但浪在PPT上的時間太多。

比如擁有了開放的功能和實際是否開放是兩碼事，資料開放至少要設定端到端的開放時長和資料準確性兩類評估指標。

如果以安全的名義推脫開放的責任，則是沒有擔當的體現，現在各個企業對於資料開放的安全性要求很高，這種情況下資料部門更要在細節上想辦法，而不是把責任推給安全部門，否則企業要你幹什麼，守著一堆資料看風景?

其次是資料採集。

很多資料部門一提資料歸集就頭疼，說對方部門不配合提供全量資料，但要知道並不是所有的企業資料都是資產，資料管理部門不能對資料採集一刀切，至少需要安排人去進行的詳細的調研，整理出資料資產目錄，理解這些資料資產代表的業務含義，給出資料資產的基本價值評估，然後再進行有選擇的採集，不理解資料資產的含義，即使採集進來了也是廢鐵一堆，無法去做真正的開放和運營。

從價值的角度來說，資料團隊利用好資料也是一個漸進的過程，即使你採集了全量資料進來又如何，企業裡有幾個人能真正的消化這些新資料，要把某個領域的資料研究透要花費巨大的代價，即使研究透了還要為其找到合適的應用場景，這都需要花費時間，魔鬼全在細節中。

好資料不求多，大魚評估了近幾年採集進來的資料，發現只有幾類資料真正有用，但團隊在這些新資料的研究上投入了巨大的精力，要不停的打磨資料模型，不停的協調源端去提升資料質量。

最後是制度流程。

老大說過，建立流程要特別謹慎，因為每多一個流程就意味著更多的人力要消耗在管理成本上，如果規模不夠大，絕對是虧死了。

大魚以前制定了一大堆資料管理機制和流程，看起來很好看，但能真正執行好的也就那麼幾個，因為每個資料管理的機制和流程都必須要花大功夫去制定操作細節，否則就形同虛設，建議沒有操作細則的資料管理規範直接扔掉。

將資料管理規範嵌入在生產流程和工具中是確保其執行到位的不二法門，這個大家都懂的，但這更是細節的工作，比制定個規範的難度上了幾個檔次。

就說到這裡吧，希望對你有所啟示。