資料管理實戰：我的一週工作紀實

按照葛洛夫的說法，一個經理人的工作就是“資訊收集、給予提示和決策”。在2021年，我寫了一篇名為《資料管理的實踐：我的一週工作和反思》的文章，談了自己這個經理人一週是如何度過的。

現在已經是2023年了，最近有人在我的文章下留言，說從那篇文章得到了很多啟示。受此鼓勵，我決定再寫一篇，分享最近一週的資料管理實踐。

1、週一

（1） 資料管理部週會

每週一是資料管理部門的例行會議日。

在週一上午，我們全體成員都會參加部門週會。各組長會彙報重點工作進展，並提出建議。我負責做出決策並提出相應要求。之前，我們的週會僅限於主管和組長參加，以節省時間。但我發現這種方式不利於團隊間的瞭解與協作，也難以達成共識。為了提高週會效果，我決定重啟全員參與的週會機制。

在管理工作中，我一直在層級制管理和扁平化管理之間尋找平衡。若採用層級制管理，我只需與幾位組長溝通，工作較為簡單，但這樣可能會導致資訊傳遞不暢，特別是組員容易走偏方向。若採用扁平化管理，則需要與更多成員溝通並提供指導，不僅很累，且將減少自己的獨立思考時間。

放權和不放權取決於管理梯隊的成熟度，我現在不得不全員週會，說明在培養人上還是有很多問題的。

（2）資料地圖2023年建設思路討論會

週一下午，召集相關人討論了2023年資料地圖的建設思路。

在2022年，我們成功構建了資料地圖，實現了資料全景視覺化、資料自助訂閱以及全流程狀態跟蹤等功能。

透過本次會議，我們終於明確了需要新建的四個功能：實時訂閱、個人工作臺、後設資料眾籌和業務目錄。實時訂閱在離線資料訂閱基礎上增加實時資料目錄、上架和訂閱功能。後設資料眾籌旨在開放跨領域後設資料修訂功能，透過眾籌方式解決後設資料不完善的問題。業務目錄關注構建業務專題資料目錄，提升業務人員的訂閱效率；個人工作臺則為個人資產訂閱運維提供統一檢視。

像資料地圖這種平臺，從0到1的建設通常有充分理由，但從1到N的擴充套件就未必。但為了維持專案資源，團隊可能會不斷尋求新功能，大家這個時候的心態變成了先爭取資源到手。

比如前期在討論2023年資料地圖建設思路中，專案團隊提出了許多功能，但我都予以了否決，因為這些功能都是大家腦補出來的。我要求除非涉及架構最佳化，專案需求務必來源於日常運營和運維。

2、週二

（1）資料開放運營月報思路溝通會

在我剛開始搞資料治理的時候，華為跟我說過這句話：“資料治理工作應例行開展，實現資料治理流程常態化，應對數字化常態化，避免短期行動，確保紮實落地。”

為確保《對內資料開放管理辦法》落地，今年全面啟動了資料開放運營工作，包括流程運營、內容運營和平臺運營，但整體進度尚不理想，我決定每月召開一次資料開放運營分析會，由資料治理組牽頭彙報。

此次會議主要討論了運營分析報告的內容，包括資料開放運營目標、運營指標體系和專題分析等內容。我們初步計劃在3月底召開第一次運營分析會。

資料治理與直接的創造價值有一定距離，因此，資料治理體系在完成從0到1的構建後，關注度會下降，往往缺少了進一步最佳化的動力。

多年的資料和產品經驗教訓提醒我，無論初始階段多麼成功，隨著時間推移，初始的美好會逐漸消失，資料和產品會重陷混亂，也就是熵增。唯一應對方法就是透過運營引入負熵。

（2）地址主資料進展彙報

地址主資料專案即將上線，但近期出現了大量延遲。為此，我們特別召開會議探討延遲原因。經分析，問題主要分為三個方面：

首先，前期共識差。儘管曾經制定過時間計劃，但其他部門並未清晰確認，這是我們工作的失誤，為後續延期埋下隱患。

其次，執行控制差。本次主資料專案採用集中化架構，涉及大量周邊系統改造，專案經理在技術方案把控上投入很大精力，但對於聯調的複雜性缺乏準備，外部門執行計劃沒有，週會未開到外部門，進度和問題未透明化，導致發現問題慢，解決問題慢。

第三，事後解決差。在外部部門協同出現問題時，專案經理礙於面子沒有及時升級問題，導致雙方都錯失良機。

專案經理的責任心值得肯定，但成功專案的實施不僅需要責任心，更需要技巧和方法，現在，經過與對方領導溝通，基本確認了上線時間。

3、週三

（1）公司月度經營分析會

我非常重視公司每月的經營分析會，不僅自己參加，還會讓資料服務團隊的核心成員去旁聽。這次的經營分析會涉及不少與資料管理團隊相關的內容，包括政企客戶擴充、成員真實性甄別、小微企業擴充、兔飛行動等。參加這些高層次會議，整個團隊能更清晰地瞭解公司業務重點，這也是資料團隊取得成果的基本前提。正確地做事比正確地做事更重要，而這在過去往往被資料團隊忽視。

IT部門通常作為公司的後端部門，而在IT部門中，資料團隊是業務團隊的後端。換言之，資料團隊是公司後端的後端，其與真正的業務有相當的距離。資料團隊有時會自嘲說自己的生態位決定了無人關注，但其實也要反思，所以默默無聞也許不是別人看不見，而可能是方向出現了問題。

資料團隊一直在做自認為理所當然的事情，報表、取數、指標等等，這些的確都是業務部門讓做的事情。但一方面業務部門要做的不一定是公司真正關注的，另一方面這些事情做多了，邊際效益很低。

站在公司角度看，資料團隊可能做其他的事情更有價值。但如果資料團隊既不關注行業趨勢，也不參加公司的經營分析會，更不關注老闆的講話，所有要做的事情都是別人告訴他的，那麼，資料團隊也許根本沒有選擇的機會，不知道自己不知道是最大的問題。

事實上，離業務越遠的組織，越需主動關注業務，努力抓住稍縱即逝的機會，就拿資料治理來講，起步的時候，業務部門根本不關注，但只要老闆關注，那就要衝上去嘗試一下。

（2）與A公司交流經分工作

今年我的工作有所調整，除了負責公司的企業資料治理和資料中臺，重新開始負責經營分析（BI）的支撐工作。九年前，我從經營分析轉向大資料，現在我重新迴歸，需要對當前的經營分析支撐情況有所瞭解。

A公司是負責某塊業務的經營分析整合商，除了傳統的BI內容，如業務專題、自助服務、指標管理和智慧預警等，A公司提到的三個內容給我留下深刻印象。第一是資料分析數字人，可能是指增強分析。現在有了強大的ChatGPT，未來增強分析的引擎應該會有所提升。第二是流程效能分析，雖然不屬於傳統BI領域，但數字化轉型中，經營分析不應缺席。第三是資料模型上線前管控，A公司現在實施了一個打分機制，頗具創新。

與九年前相比，除了報表取數，我現在對經營分析支撐業務多了一份謹慎，除非有強大的運營和協同，不會盲目投資在創新上，比如針對智慧預警，如果沒有OLTP的配合，就不去嘗試。

我還沒想清楚BI的路怎麼走，初步的想法有三點。首先，建立一些報表規範，多做減法，例如報表強管控，一個業務一張報表。其次，開放資料中臺，打造DataOps，為業務敏捷賦能，讓更多業務人員可以自己取數，解放生產力。第三，嘗試增強分析，因為老闆低門檻看數是剛需，其他是否要做取決於公司戰略和業務決心，不必主動出擊，年紀大了，我也許越來越保守了。

（3）資料治理材料準備

集團即將進行調研，需要準備關於資料治理的彙報材料。在與主管溝通後，我們確定了材料的結構和大致內容，主要包括四個部分：企業級資料治理的背景、總體思路、主要舉措及協同建議。

在企業級資料治理的背景部分，我們討論了企業數智化轉型的核心，即透過“數智驅動”最佳化企業資源配置效率。指出了公司在資料產生、資料發現、資料匯聚、資料開放和資料消費等環節中面臨的五大挑戰，這些問題影響著公司數字化轉型的深入推進。

在總體思路部分，提到了公司資料治理工作的五個發展階段。接著，給出了“5141”企業級資料治理工作框架，包括頂層設計、組織保障、流程運營、IT支撐和資料消費五大舉措。

在主要舉措部分，詳細介紹了十三項資料治理重點工作，涵蓋了從成立資料治理委員會到打造跨域資料驅動的對內創新應用體系等內容。

在協同建議部分，提出了資料治理協同、應用創新協同及資料開放協同等內容，以實現更好的協同效果。

準備PPT材料的過程，既是工作的一次系統化總結，也是一次換位思考的機會。雖然PPT備受詬病，但自己每次寫PPT（或者指導別人寫PPT）的過程中都會有新的思路產生，看似事務性的事情，在做深之後，意想不到的湧現總會發生。

4、週四

（1）安全專業人才認證評審

本週參加了安全部的人才認證評審，雖然我不是安全專業人員，但自己的工作也算跟安全有關。作為面試官，我能感覺到面試者的緊張，但其實自己也會緊張，比如擔心自己的問題不夠專業，擔心會被其他的面試官取笑。

作為面試官，很容易陷入到一種思維定勢，認為自己應該比面試者更專業、更懂，有時候提的問題就會比較刻意，但似乎更應該考慮的是，我是在為企業招攬人才，還是要體現自己的水平？

如果想清楚了這個問題，面試就應該更好地引導面試者展現他們的長處和潛力，而非盯著他們的短板。同時應該放下架子，以學習者的態度去提問。

得到的脫不花曾經出了四個面試問題，我覺得挺好，其實問這些就可以了：

問題一：如果你現在有半個月的帶薪假期，但是有個條件就是你必須研究一件事，你會研究什麼呢？

問題二：你目前所處的行業，最頂尖的人和公司分別是什麼？他們是如何工作的？

問題三：在你此前的職業生涯中，有沒有過什麼非常重要的取捨？可以跟我分享一下嗎？

問題四：你剛剛提到的，人生中重要的專案或者工作，如果讓你現在重新再去做一遍，會有什麼不一樣嗎？

我們來看看這幾個問題其實是在問什麼：

第一個問題考核的是你的內在驅動力。當你不需要為生計奔波時，你最想研究的事情就是你生命裡面真正熱愛的事情。

第二個問題。你如何看待所處行業的最頂尖的人和公司，反映了你的眼界跟格局。

第三個問題，你工作中的一些取捨，體現的是你底層價值觀，反映出你真正在意的是什麼東西。

第四個問題，考核的是你是否有持續學習、自我反省、深度思考的能力。

有了ChatGPT後，我們再去問ChatGPT都知道的問題，似乎有點Low，或者刻意為之。

這次評審我更多是抱著學習的態度去的，從面試者那裡我瞭解到了公司安全規劃的體系框架，還向面試者要了一份PPT。我記得自己當年參加某次競聘，面試官提到了谷歌工作方法論，我說自己研究過，並寫過一份PPT，面試官就讓我發給他學習。雖然別人可能只是說說而已，但對我來說，這是一次莫大的鼓舞。

5、週五

（1）增強分析討論

我在公司工作近20年了，大資料的應用已經深入到了一線生產，但管理人員看數的方式沒有改變，還是透過報表、指標或者固定的看板來了解資料情況。

前幾年，BI提出了增強分析的概念，也就是所謂的BI3.0階段。其中一個重要特點是基於自然語言的人機互動式看數和分析。雖然我對智慧分析還不太看好，但我認為降低管理人員看資料門檻是有訴求的，而且相對容易實現。當然，這只是我的看法。也許需要等到ChatGpt等技術顛覆了BI才能看到更大的變化。

因此，我邀請了合作伙伴來介紹增強分析，並探討本地化的策略。我希望今年能在這方面做些嘗試，比如打造一個BI機器人，提供標準化的對話能力，以更自然的方式為管理人員提供資料。但我知道這個產品的成功主要還是依賴對業務的深入理解、高質量的後設資料和優秀的產品體驗，技術其實並不是最重要的。

（2）資料地圖和數智傳輸網演示準備

資料地圖即資料開放平臺，數智傳輸網即啞資源精準規劃的分析平臺，這兩年我們投入了巨大的精力去打造這兩個平臺，在業界還是比較領先的。前段時間聽說領導要來調研，就想演示下這兩個平臺。我們希望從統計資料到明細工單，從宏觀到微觀進行全方位演示，讓人們有感性認識，這樣才能更有說服力，雖然領導最終沒能來，但我們還是做了演示準備。

我讓幾位同事模擬演示，給出了修改意見，並討論明確了要演示哪些核心功能以及如何用通俗易懂的語言介紹，特別提醒不要陷入細節，要從宏觀到微觀，用業務語言說明，使演示更易理解。

資料管理是典型的酒香也怕巷子深的工作，你不僅要做了，也要會show。當年我去做大資料變現，打響第一炮的就是做一個大屏客流產品。大屏這種純show的東西，衝擊力大，但要做好不容易，而一個好的大屏就是投名狀。後來我們每年都在網際網路大會上釋出一個大屏產品，這些大屏產品最後演化成了洞察商業變現產品，也為公司帶來了影響力。

在我剛成為一名管理者的時候，無所適從，特別想知道其他的資料管理者是如何開展一天工作的，可惜網上找了一圈沒有找到相關資訊，現在我做管理也很多年了，想來也有其他的新手管理者需要吧，因此寫出來分享。

管理是否要刻意學習呢？這取決於你對自己的要求，大多數公司是靠機制和流程推動所有人工作的，你完全可以隨波逐流，也許還會很忙。但如果希望今天做的事情比昨天進步一點點，在組織、機制、流程和平臺上有所建樹，那麼管理還是挺複雜的，我當然也會參加很多的事務性的會，但心中有根，就不會飄得太遠。

希望於你有所啟示。