六把武器？ 谈谈DT时代的大数据资产管理（下）

在DT时代，拥有数据资产变现雄心的各类公司，无论是直接拥有数据者，还是间接拥有数据者，该如何管好数据资产呢。这里，我简要的介绍下浙江移动的一些思路，姑且叫作六把武器吧，希望能够抛砖引玉。

1、重塑观念

DT时代，社会不会由于个人隐私风险而放弃对于数据利用造福人类的追求，趋势不可逆转，有生产力才有生产关系，办法总比问题多，而对于数据的有效利用来源于你对数据的有效管理。作为希望基于大数据创造新的机会的任何公司，都应该现在就开始着手数据管理工作，不要奢望等安全/机制/流程都完备了，甚至生意上门了才去做，也不要急功近利的认为有明确的效益我才去做嘛（这个对于数据公司是大忌，想想现在大量的APP做亏本买卖到底是为了啥），这些能力都不是短时间内就能够具备的，当你发现公司连个数据目录都难以拿出或没人等解释清楚的时候，你早已经被竞争对手抛弃在后面而丧失了大多数机会，企业的管理者需要有这个勇气和魄力去构建这么一只团队。

先不说BAT，大家有机会可以去看看当前的一些大数据公司融资的材料，或者当前一些RTB广告公司，数据目录和知识库的详细程度（可能他根本还没有这些数据）叹为观止，传统公司维护的数据资产比如标签，可能几千个算不错了，但互联网公司标签大多是几十万甚至上百万，对于数据的理解的深入程度，远远超过你的想象。

2、创新组织

不少企业的利益相关部门会去争这个权利，这个时候，企业的管理者需要坚决的拍板，而不是和稀泥，问题总是要解决的，一般来讲，在数据发展的初期，IT部门适合去承担这个职责，而不是其它部门，为什么，因为它离实际数据最近。

我们的企业级大数据资产管理，前段衔接业务系统，后端衔接对外服务，整个管理不仅仅要管理大数据平台的数据，也要延伸到上游和下游，这才是较为彻底的管理方式，下图简要示意了一下，当然不少人会问，前端怎么管？ 这个就涉及流程再造，我后面会讲，这里希望说明的是数据管理是端到端的过程，我们对于数据的生老病死都要管。

还是中国移动经分系统，经分规范很早就提出了二级互动的概念，浙江公司更进一步，现在已经在实践源系统的流程再造（针对表和字段），当然还没完，以下是一些措施，供大家参考：

在推进过程中，我们发现业务生产系统的开发、测试和上线流程操作非常复杂，对于数据表的变更也比较随意，这个时候数据管理团队就要深入到他的流程中，确保你提供的平台能够适应它整个开发上线流程，工具平台也要非常易用，这个工作挑战巨大，但意义非常深远，以下列了几点直接的好处：

任何管理动作，如果能够标准化，并通过系统的方式渗透到生产流程中，让其成为生产的一部分时，就能够创造更高的效率，当然这里有个关键，就是你的系统工具是否足够强大，这正是我下面要讲的。

不是做广告，我还是提一下使用的数据管理工具，DACP，这是是亚信公司提供的数据管理产品，前面我所有说得，都是基于这个平台工具实现的，这个工具也在实践中变得越来越强大。

下面我就简要做一下介绍：

实施内容包括了规范、组织、流程和技术。三部分关键工作：现状诊断和业务需求分析、信息化愿景规划、信息化实施路线。

解决此问题，必须清晰定义数据资产管理边界以及对生产、运营域的要求。如下图，数据管理平台负责制定数据的标准规范、检查规则、数据模型、数据关系的制定和稽核。数据处理平台负责实现完成数据管理的要求。要实现此模板，要求数据资产管理和生产运营平台具备双向元数据交换的能力，方能解决两张皮的问题。

将各管控工具的能力贯穿于流程的全过程，一方面确保流程规范，同时带来更好的工作体验，提高工作效率。

数据资产管理，如河流治理，源头不干净，下游的治理，必将是事倍功半。

通过统一上线作为管理的控制点，每个团队提交要上线的内容，存到统一元数据库进行标准化检查稽核。确保每个团队，允许采用不同的工具，但必须遵守数据管理要求。

现有数据中心，大都是混搭式的数据平台。对应用层的开发人员，提供透明标准化API，使开发人员沿用现有技能，无需进行复杂学习就能进行开发。