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Danette McGilvray:企业应像管理财务那样管理数据

大数据文摘 大数据文摘 2016-11-7 09:20
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摘要: 技术人员通常没有意识到,他们正掌控着一家公司中巨大的权力。这是很多数据量大、业务部门冗杂的公司正每天面临的场景:大量业务数据从研发、业务、人力、财务部门涌向技术(或者数据处理)中心,技术人员根据他们所 ...
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      技术人员通常没有意识到,他们正掌控着一家公司中巨大的权力。

  这是很多数据量大、业务部门冗杂的公司正每天面临的场景:大量业务数据从研发、业务、人力、财务部门涌向技术(或者数据处理)中心,技术人员根据他们所掌握的技术知识进行“科学”筛选分析,并把相应数据、系统返回各部门辅助决策。

  如此重要的决策数据,很可能在分析前已经筛掉了业务部门的核心需要,而技术人员费了大力气跑出的数据回到业务部门的时候,因为无法被理解、或没有解决实际问题被丢在一边。

  技术人员往往缺乏系统的业务知识,更重要的是,他们在分析数据前找不到可以询问的相应“数据负责人”。

  数据治理:理清每一条数据的责任人

  根据数据治理先驱Larry English的统计,截至2010年,不良数据治理为122家知名机构带来的损失总计1,212,374,479,000美元。

  尽管大数据这个概念已经火爆了多年,【数据治理】对于多数中国读者来说,却还是个相对陌生的名词。

  “数据治理是一套帮我们理清每一条数据的分工和责任人的系统。”在清晰勾画了前文提到的数据治理应用场景后,Danette McGilvray如此定义自己涉身二十余年的事业,“通过策略制定和明确流程规范,这套系统会清晰界定每一份数据的负责人,技术部门和业务部门之间如何协作处理数据,谁拥有数据决策权等问题,强调不同领域业务人员深度参与数据分析与决策,以更有效管理信息,让数据在公司各部门间更顺畅地流通。”

  在首届中国数据标准化及治理大会召开前两天,大数据文摘(微信id:bigdatadigest)记者在清华大数据产业联合会见到了大会主讲人、国际数据质量与治理领域专家Danette McGilvray。
  
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  国际数据质量与治理领域专家DanetteMcGilvray接受大数据文摘记者专访

  数据不该是被割裂开的,McGilvray将“生命周期”这一生物名词用在了数据中,她认为,企业管理数据资产,实际上就是管理数据的生命周期。

  数据从产生、存储、维护、使用到最终销毁,都应该被有效纳入数据治理的“中枢系统”。生命周期开始,也即数据被获取之前,企业应该先制定出数据规划、定义数据规范,以期获得实现数据采集、交付、存储和控制所需的能力。

  *数据治理的英文使用了“data governance”这样的表述,不同于management和framework。清华大数据产业联合会副秘书长、御数坊CEO 刘晨对此解释:治理=对数据管理的管理(governance=management ofmanagement)
    
  像管理公司财务那样运营数据

  二十多年前,Danette McGilvray第一次接触数据治理这个概念时, 她及她所在的部门也面临着她今天所看到多数企业在开始进行数据治理时出现的错误概念:“对数据治理赋予过高的期待”。

  “数据治理不是一蹴而就的一次性工程”,1993年,McGilvray当时所在的公司Hewlett-Packard (HP)邀请Larry English(与Thomas Redman、Richard Wang并称美国数据质量领域的第一代开拓者)进行相关数据咨询,希望解决客户数据质量无法支撑业务的问题。McGilvray因为业务需要协助Larry English工作,进而第一次走进了这个领域,也在这个领域持续深耕至今。2005,McGilvray创建了自己的数据质量与治理公司专注相关咨询和相关人员培训。

  “我们当时认为,经过一次咨询和梳理,数据治理就完成了。而当我们完成第一期咨询后发现,数据治理是一项需要长期维系的工作。”

  正如公司的财务部门需要人员和系统的长期支持,才能保证每个月每位职工的工资按时正确发放,一家公司的数据也同样需要一定的基础设施和规章人力来保证其高质量运营。“只有长期运营、专人管理,才能确保一家公司持续将正确的数据被送达正确的人/部门,并获得其充分信任。”

  同财务管理一样,“数据治理也是需要公司各阶层参与的一项工程”。McGilvray从垂直和水平两个方向清晰梳理了公司各层级该如何参与数据治理:

  垂直方向,决策层、经理层和实施层:

  公司决策层意识到数据治理的重要性至关重要,进而与经理层配合、制定整体数据方案并实施。McGilvray称公司在数据治理上的投资回报率达到25%(不同学者的研究数据从10%到35%不等)。

  水平方向,业务部门、数据部门和技术部门的配合:

  有着多年咨询经验的McGilvray指出了技术部门最常出现的错误,在分析数据前没有与业务部门清晰沟通,很多公司的技术部门与业务部门是割裂的,这导致技术人员花费大量时间分析出的数据被业务部门认为是不需要的。

  McGilvray认为没有人能够精通所有知识,但你需要基本的知识来问出正确的问题。“至少要掌握足够多的信息来确保你与相关部门进行高效率的沟通。”
    
  数据管理人才培养尚待时日

  掌握足够多的信息来确保与相关部门进行高效率的沟通,这也是数据治理人员应该具有的特质。乐于探索与沟通、亲和、善用图表梳理概念,Danette McGilvray的一举一动都体现着一位“数据治理人”的素质。她给了自己一个很有趣的称呼--“tweener”(between+er),在数据、业务和技术各领域之间沟通。
  
  而在数据质量与治理方面的人才培养之路仍然任重道远。美国全国目前只有一个数据质量的硕士和博士学位(阿肯色大学小石城校区),这个学位由Richard Wang开启,至今已经有十年历史了;而中国在数据质量与治理方面的学位教育仍是一片空白。

  “教育至关重要,让年轻人、企业负责人了解数据治理的概念和重要性,这个行业才能走得更远。” McGilvray说到,“数据治理的相关学位应该会像律师、会计等学位一样,成为一项常规专业。”

  目前数据治理涉及的还是业务、数据和技术三个领域,并没有很多专业人才可以直接从事“数据治理”工作,“希望在不远的将来,可以有新一代对数据治理感兴趣的年轻人跨出这些独立的部门,扮演这些部门之间沟通“桥梁”的角色。”这也是McGilvray目前正在从事的工作。

  在采访结束的当晚,McGilvray在清华大数据产业联合会的沙龙上,用一个半小时的时间与来自北大、清华、人大各专业的学生交流
    
  中国的数据治理之路

  McGilvray与中国的缘分不止于本次来华,2008年,她出版了数据治理方面的书籍《数据质量工程实践》,2010年被翻译成中文,这本书成为了第一本被翻译成中文的数据治理相关读物。

  McGilvray很看好大数据在中国的发展,在物联网迅速发展的今天,中国大规模的人口产生了海量的数据,这为中国发展大数据提供了巨大的优势,也因此,数据治理在中国的发展使命更大,也更加任重道远。

  “千里之行始于足下(If we don’t change our direction, we’ll end up where we’re headed.)”,这句出自道德经的话是McGilvray最爱的一句中国谚语,她也用这句寄语中国数据治理事业和希望走进这个领域的年轻人,希望这个崭新的领域能够得到长足的发展。

  首届中国数据标准化及治理大会今天在清华大学主楼开幕,这也是Danette McGilvray首次与中国企业、听众直接交流数据治理相关知识。 想要更进一步了解数据治理概念并加入这项事业的读者请关注本次大会,大数据文摘也将带来最新报道。

来源:大数据文摘

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