DCMM那些事儿 | [第四回] 抽丝剥茧，话说能力域——战略、治理篇

一杯咖啡，一小块蛋糕，窗外下着细雨，手机播放着动人的旋律，很高兴与大家再次见面，欢迎各位莅临寒舍，让我有机会继续和大家说道DCMM 那些事儿~

在经济利益的漩涡中，数据如珍宝，其价值更是我们不可忽视的存在。只有挖掘这个新时代的“石油”，才可实现从传统业务驱动到数据驱动的转变。DCMM是企业落实数据驱动战略、实现数字化转型的重要抓手，前几回道，这位D先生将数据领域作为一个圆饼分了八份，那么这八份饼分别什么味儿？凡事都有段位，DCMM也是一样，不同级别的同一种饼的好吃程度也是不一样的，稍安勿躁，先来两块尝尝便知。

数据战略高屋建瓴

企业开展数据工作的前提，需要你有数据战略和数据治理方面的一些建设。数据战略作为DCMM的第一个能力域，却有人说，这是最“虚”的能力域。其实不然，数据战略的高度定义了数据成熟度的上限。按5级划分原则，第一级只是要求在具体项目中反映数据管理的任务、优先级安排，而到了第5级，则要求成为行业的标杆。这个基本上就是高考时考上二本和清北的水平差距。

工欲善其事，必先利其器。开展数据工作像开展业务工作一样，要对下一阶段有明确的愿景、目标、原则的一些部署，基于数据战略规划里定义好的一些任务，具体去落地和实施。

数据战略是组织完成数据战略规划并逐渐实现数据职能框架的过程。实施过程中评估组织数据管理和数据应用的现状,确定与愿景、目标之间的差距;依据数据职能框架制定阶段性数据任务目标,并确定实施步骤。

可见，数据战略就如屹立在黄河急流中的砥柱山，在新信息技术驱动下，其关键的作用是要支持整体业务发展战略目标的实现，比如产品研发、生产制造、采购供应等细分业务领域，同时也需要支持其它职能领域的数字化转型。这就像人体的六大系统之间紧密联系，相互依存，呼吸系统不仅有神经系统、内分泌系统和消化系统的支持，同时它也支持着其它系统的运转，从而形成“我中有你，你中有我”的有机整体。

具体可以从两个方面来看：首先，我们要确保数据战略能帮业务领域和其他职能战略实现目标，跟业务领域战略结合起来；其次，其他职能战略也要支持数据战略能力的建设和任务完成，比如数字化人才建设要在人才战略中落实，资金投入要在财务战略中落实，数据管理组织要跟现有管理组织分工清楚。

数据治理剑指中军

数据治理的最终目标是提升数据的价值。是企业实现数字战略的基础，它是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具。大数据时代能量之大，它的到来让政府和企业嗅到了数据资产的巨大价值，要想实现这一价值，数据治理是无论如何都不能忽视的重要一环！何出此言？

其一，数据治理在DCMM数据管理框架中的地位就不可估量。怎么说呢？数据一定要经过治理，才能为企业发挥最大的价值，这是一个漫长而持续的过程，没有一针顶破天的诀窍，也没有立竿见影的途径，其最终目标就是提升数据的价值。

通俗来讲，就是数据治理和信息化一样，得高层领导带头自上而下的去推动，否则只停留在喊口号阶段，各业务部门和技术部门不配合，就很难落地。有了这承上，那么技术部门和业务部门足够重视数据，数据治理是个系统性工程，最后还得靠技术人员去实现。

现如今，“数据”作为发展生产力的第五大生产要素已经获得社会各界的共识，如何捧住这颗指引未来的明珠，是各大企业需要寻思的问题之一。从数据的价值角度我们分两阶段来总结数据治理的目的：业务数据化和数据业务化。也就是说企业处于不同的阶段，我们所实施治理的步骤顺序也要因时制宜。

什么是业务数据化？就是业务发生的过程形成数据。打个比方，教培行业的课中学习数据、老师授课数据、广告投放数据等等。那这一部分治理的重心就在于数据埋点、数据入库、数据存储等等，保证数据及时、完整、一致，为数据分析做好有效支持。

数据业务化为何？实际上就是数据加工后，从中找出规划后反哺业务。比如音乐平台，根据用户的听歌记录，通过算法判断用户的喜好，推送歌单，提升用户的黏性和留存。这个阶段重点治理数据仓库、数据资产、数据分析、数据安全、数据应用等，释放数据价值。

说到这儿，想必各位看官已尝到这两块“饼儿”的味道了吧，剩下的六块我将在后几回慢慢道来。今天的“DCMM那些事儿”连载专辑第4篇就讲到这。关注我们，精彩继续！

文章来源：数研信产微信公众号