企业数据治理要有“新锐洞察力”

还记得2008年的时候，写过一篇文章发表在博客上，名叫“ERP项目中的数据治理”，也基本上是从这个时候开始思考：中国企业信息化的历程已经有20多年了，在过去的十几年的发展过程中，中国企业普遍开始使用各种信息管理系统，积累了日益庞大的数据量。但是，事实上庞大的数据并没有被进一步分析解读为有价值的信息进而转化为庞大的财富。 而更有许多企业，已经陷入到了企业庞大的数据泥潭中而不能自拔。

一直以来都关注企业信息化领域各大厂商对于“数据治理”问题将如何发力。前一段时间有在电视与网络广告上看到IBM的“智慧地球”，一直也未能去深入研究。直到昨天，看到IBM的一个名为“新锐洞察”的主题资料，才发现IBM开始发力数据治理了，而这对于已经积累了海量数据的企业CIO们来说，无疑又有了一个新的选择来走出“数据泥潭”。

我记得在2006年的时候，我在企业负责企业的信息化工作，就建议公司将“信息技术部”更名为“信息管理部”，我认为企业的信息化的核心工作已经从技术转到信息与分析本身了，过去20年的积累已经使我们聚焦到了企业信息化的商业价值本身。而即使在当下，企业信息化应用系统（ERP/CRM等）已经大规模部署的企业，在数据治理方面又碰到什么样的难题呢？总体表现如下：

Ø 管理层对深入的数据分析的战略意义认识不足：企业的许多高层对数据分析的重要性有一定的认识，但还没有达到战略的高度，没有认识到数据分析与业务优化可以是与竞争对手拉开距离的利器。而CIO在深深陷入了“数据泥潭”挣扎的时候，却没有及时得到公司在数据方面的资源投入，包括技术、人员与流程等。回顾自己的经历，公司的信息化在高层的关注明显不足，老总可能只是在月度会议上让自己例行做一个报告，而对公司各业务部门才是其关注的重点，自己这个CIO有被边缘化的挫败感，而总结原因，发现一来老总与各业务部门对于数据分析的重点性认识上还是有距离的。

Ø 数据分析与公司战略和业务目标的结合程度不高：数据分析与企业的基层业务结合已经非常成熟了，但数据分析对于公司的战略目标相结合的程度还是不高。老板们还是习惯于把数据作为一个简单参考，终其原因是数据的分析模型，或者是分析数据的颗粒度及全面性还有待提高。之前所在公司是做分销与零售领域的，数据分析对于业务运营层面的同事来说，非常重要，也成为其工作的核心平台，但还达不到支撑公司的战略的高度，业务过程数据还处于微观领域，与公司的整体业务目标关系不大。

Ø 数据治理的成熟度低：数据治理是包括数据风险管理，价值创造，组织流程，策略，数据责任人等多项内容在内的综合治理体系。中国企业的数据治理成熟度大多处于初级的基本管理阶段，表现为有限制的企业可视度，基本的探索，查询，报表和分析，部分的自动化，多版本的真实情况等。距离成熟的数据治理环境，也就是持续优化阶段，表现为基于角色的日常工作环境，全然融入工作流、流程、和系统的能力，信息激发的流程创新，增强的业务流程和运营管理以及前瞻性的视野、具预测性的分析还有相当的距离。查看自己之前所写的文章，就知道大量的数据将自己淹没，自己在数据海洋中，用一个独木舟去找一个小岛靠岸的难度有多大了。

Ø 数据孤立，分散，信息基础建设薄弱，成为信息利用的障碍：同一领域或是不同领域的多组数据进行交叉分析，才能得到对管理层有帮助的信息。但原来所在公司的信息建设基础还算薄弱，数据采集方法不一，数据统计格式不一，各系统之间互不相通，也缺乏系统性的数据收集方法，为数据的交叉分析设置了极大的障碍。

Ø 对信息的利用没有纳入管理流程：公司对于数据的应用还是处于零散的，自发的，个别的应用，没有设置专门的数据治理部门和责任人体系对数据进行分析、提炼、并优化业务。

总之，国内企业在收集并利用数据信息并帮助决策方面还处在非常初级的阶段，没有将其转化为企业拥有的核心竞争力。从下图中，或者我们可以看出企业决策者目前所处的困境。

从这个角度而言，自己与各部门的业务管理者已经认识到，需要让自己的企业更有竞争力，必须让自己的企业有更敏锐的洞察力，而这方面能力的提升则是从“数据治理”开始。当时也进行了大力着手进行“数据治理”，期待中数据海洋中挖掘到“金矿”，只可惜，当初的方法与工具并不成熟，再加上经验缺乏，最终无果而终。

再把视角放到今天来说，我们可以有一些新的方法与工具，足以支撑我们来完成这件极具挑战性的工作。举例来说，IBM的“智慧星球”战略落实到企业信息化的层面来说，可以理解为“通过数据治理，帮助企业培养新锐的洞察能力，达到构建智慧企业的目标。”可喜的是，目前也有大量企业已经行动起来，在着手构建自己的BI系统，并构建与BI相之匹配的运营分析体系。

在未来，信息只会越来越复杂，除了数量以外，产生的速度也会越来越快，形式也会越来越多样。根据IT行业的一个估算，如果是从事知识领域的工作者，他（她）超过30%的时间都在信息搜索上，如果你现在还处于这个阶段，或者是你处的企业还没有行动起来，给你一个IBM的行动参考，或者可以成为你的一个指引。

如果你的企业已经行动起来了，或者我们是不是可以自己来评估一下，我们的企业是否达到了“智能企业”的目标呢？且来看看IBM是如何定义“智能企业”的。

从上述的图表中，我们可以看到，“智能企业”的定义主要从在清醒、联系、精确、质疑、赋能、预测等各个层面进行定义并说明。当然，在这里只是一个粗略的说明，如果对这部分要有感兴趣的话，可以去IBM的网站找找相关的资料了。