华为数据治理最佳
前言
本文为你解读的是得到APP课程《华为.数字化转型必修课》的第17讲《数据治理：怎样才能管好企业数据？》
核心内容
华为的数据治理经验是，必须由业务部门作为数据OWNER来定义和管理数据，通过建立企业级数据治理体系赋能数据OWNER，为数据质量的工作保驾护航。
定义
数据治理，就是用统一的数据管理规则，确保数据质量，让企业的数据清洁、完整、一致。数据找不到、看不懂、不准确、不及时，会成为企业数字化转型路上的重大阻碍。
两个经验
从数据治理的定义出发，“统一的数据规则”，“确保数据治理”，我们可以看到一个数据治理的良性循环。
第一个经验：数据OWNER
首先，统一的数据规则，谁可以定义数据规则，根据上一篇《企业数据治理，从理解数据开始》中鸡蛋的例子，我们知道“每一个数据，必须由对应的业务部门承担管理责任，而且必须有唯一的数据Owner”。
Owner有四个基本职能
- 确保关键数据被识别、分类、定义以及标准化，确保在公司范围内是唯一的。
- 保证自己管理的数据的质量
- 关注自己的数据服务，去满足公司其他部门对自己管辖的领域数据的需求
- 如果数据问题出现争议，负责进行裁决。
这是华为在数据治理上最为宝贵的一条经验，是数据治理体系能够发挥作用的基石。
第二个经验：管理体系
数据Owner可能是业务好手，但是不懂数据，缺乏数据思维，在数据管理这件事上，水平必然是参差不齐的，那么华为是如何进行管理的呢？
- 首先，为每个数据Owner的部门配备了一自己的数据管理部，从数据管理的专业视角规范和定义数据。
- 业务部门的数据架构，由公司级的数据管理部由每周例会的方式进行评审和协调，管控组织成员包括各个领域的首席专家，所以，单个业务部门定不了的，可以通过管控组织讨论确定。
- 管控组织依据总纲和三大政策进行评审和协调，华为的数据治理总纲由华为任总亲自签发，向全华为的人宣布对于数据管理这件事，华为是认真的，并制定了信息架构、数据质量、数据源三大架构。
- 成立了一个公司级的数据管理部，代表公司制定数据管理的政策、流程、方法和支撑系统。
- 最后，建立完整的IT系统，所有的数据资产都要在上面登记注册。
我们可以看到华为跑出了成体系的管理方式，一路为数据质量保驾护航。
“数据是一种新的生产要素，是企业的重要资产，那就应该像实物资产一样，有成体系的管理办法，才能为数据治理的高效运行提供保障。”
三个陷阱
第一个陷阱：数据不分类
华为公司一开始的数据也是很笼统的，但逐渐发现，这样会严重阻碍数据治理。所以，华为把数据分成结构化数据、非结构化数据，内部数据、外部数据等等。
企业千万别想着用“一招鲜”的方式去做数据治理，不同的数据，对数据精度的要求不同，治理的成本、方法也就不一样。
第二个陷阱：埋头苦干
很多企业把数据治理天然当成累活、脏活，认为是要“放长线钓大鱼”，从头开始慢慢干，先不想收益的事儿。
华为数据治理的经验是，就要盯着价值干，从一开始就盯着业务痛点，哪里问题最大，就从哪里开始。让从事数据治理工作的同事得到正反馈，也让公司其他同事看到收益，就会形成良性的循环。
第三个陷阱：业务制度不完善，先上IT系统
比如华为之前就出现过，制度没成熟，业务也没定义清楚，但IT冲上去做了开发和系统搭建，结果就是需要花好几倍的精力去清理数据。
所以，“宁愿慢一点，也要想好了再做”。即便是华为目前也只敢说做到了“及格”，要想达到“优秀”，还有很长的路要走。
总结
- 每一个数据，必须由对应的业务部门承担管理责任，而且必须有唯一的数据Owner。
- 数据是一种新的生产要素，是企业的重要资产，那就应该像实物资产一样，有成体系的管理办法，才能为数据治理的高效运行提供保障。
- 不同的数据，对数据精度的要求不同，治理的成本、方法也就不一样。
- 华为数据治理的经验是，就要盯着价值干，从一开始就盯着业务痛点，哪里问题最大，就从哪里开始。
- 数据治理，宁愿慢一点，也要想好了再做。