三数据治理之死( 二 ) _数据治理

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在传统制造业，业务部门就是甲方，IT是乙方，即使你要改造旧系统，也得去问金主爸爸愿不愿出钱改造。你想建一个统一的大数据平台，好呀，高层领导都支持，业务也认可，让你成立个项目去干吧，你能推动各项目按你的要求和思路来吗？
所以，一般的实现方式是优先保证每年的项目进行，在做项目时积累，虽然一个个项目像烟囱，但我们定好标准，这些项目都按照标准来，比如都把数据抽到指定的数仓，规划好分层、命名规范，有专人负责各层处理，沉淀出公共层，有专人负责ADS层，整理好血缘，各数据关系，各指标明确定义，形成大宽表，提供统一的口径，等等。
这些做起来比互联网企业难的多，因为原有的IT系统信息化并不完整，可能有大量的手工数据，也可能有多口径、多来源的数据，无法粘到一块去，需要反过来推动各IT系统升级改造，没有信息化的部门还要规划做系统支持，这样一晃好多年，可能领导都换了几届了。
我们公司从2017年做BI，2018年开始数据治理。项目是公司战略级的，CEO亲自挂帅，每周开会，IT领导、HR总监、业务老大们经常在一块碰，下面的人自然支持，即使这样推动起来也很困难，如今做了3年了，虽然标准都有了，业务也理顺了，实际落地的不过五分之一，如今CEO也换了，IT总监也换了，新的IT领导都是阿里、腾讯出来的，他们认为根本不需要数据治理这个项目，哪里不标准，让他们改的标准，哪里不规范，做个系统让他规范，招个牛逼的产品，规划起来，画些牛逼的图，把华为、平安这些公司的规划拿来做就行了。
思维方式变了，数据治理也就没了.
但问题仍然存在。新的领导懂IT，但不懂业务，业务提的需求，每年的项目仍然得干，但不做数据治理，那乱七八糟的数据都入数仓，在数仓里做处理、规范，搞不定的还去升级原有系统，补充信息化的缺失，补完了，数仓就建完了，看似也没问题。
的确，专门为了数据而做数据治理本来就是很难成功的事情。
可是我们仍需要标准和规范，没有了公司层面的统一的要求，各业务系统仍然按照自己的计划伺候金主爸爸，但要建统一的大数据平台就难以协调，要把这些脏乱差的数据拿来生成一张张美丽的报表就很难，可能结果是数据不准、不及时，有很多数据不是对接系统的，业务想给领导看什么数据就可以导入什么数据，反正可以手工调整。再后来，领导发现数据平台部门出的报造几乎都是不可信的，也就不再看了，领导想看真的数据，就打个可靠点的下属帮他收集，生成报告，回到Word、Excel、PPT的时代去。什么数据分析、数据挖掘、人工智能也就谈不上了。
所以，数据治理也可以没有，但大数据平台部门遇到的问题必须在高层得到充分的认识，因为数据平台要整合全企业的数据，并且做到这些数据自动化运营，因此要打通所有IT系统，在可靠、及时、完整的数据层面才可能做的更加智能，想想你无论在何时何地，打开手机就可以清楚的知道公司的运行状态，销量、收入、毛利、净利、成本、费用、生产、采购数据想看什么看什么，有问题及时收到预警或提醒，随时掌握.
畅想下未来，一切都是值得的。

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业务数据化，数据资产化，资产服务化，服务业务化，这是一个圆，圆的起点是企业的信息化，只有企业完成了信息化，数据才可以在线化，而互联网企业一开始就做了信息化，所以它不需要数据治理，或者说网上相传的数据中台、大数据平台、业务中台、数据仓库（what erver)成功的案例也基本都是互联网企业的，真正制造业做数据治理或数仓成功的就是华为了，华为是一家非常注重研发投入的公司，所以我们学习的主要对象就是华为，把华为的规划图拿来复制，把华为的做法拿来炮制，甚至招来一些华为的人，以为这样就可以成功？

三 数据治理之死( 二 )

三数据治理之死( 二 )