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始终以来大家对“一把手工程”有个误会，认为所谓“一把手工程”就是由企业的“一把手”（例如：CEO）牵头施行的我的项目。实际上，“一把手工程”是一个本土化、形象化的提法，它强调企业“一把手”在我的项目中的责任和作用。与之对应的英文是：top management commitment（治理高层承诺）指的是治理高层团队对我的项目的提倡和责任，是一个团队而不是一个人，对它的正确理解应该是“高管团队工程”。
数据治理的施行波及业务范围广，牵涉到的人员多，技术又简单多样，因此须要有弱小的组织和推动能力方能胜利，而“一把手工程”无疑是一把突破部门墙、打消信息孤岛、推动我的项目胜利的“金钥匙”。
明天咱们具体聊一聊企业数据治理中，如何打造“一把手工程”！
1、企业数据治理，谁对数据品质负责？
在日常工作中，咱们可能比拟容易辨认数据的生产者、使用者和管理者。然而，一旦数据品质呈现问题，要追责的时候，“到底谁对数据品质负责”就经常会变成业务部门之间或业务部门与 IT 部门之间互相推诿的问题。
举个例子，企业在盘点库存时，常常会发现 ERP 零碎中的物料库存数据与实物的库存数据存在差别。业务部门会说 IT 部门没有提供欠缺的零碎性能，导致数据谬误，而 IT 部门则可能嗔怪业务部门操作不标准。事实上，呈现这种问题有多种可能，例如：业务的出入库操作反复，出入库记录有脱漏，库存物料的形容不精确，以及物料库存地位不正确等。
但谁应该负责解决这个问题？通过 IT 部门一直加强业务零碎的能力，真的能够解决相似问题吗？
当波及库存时，通常是由一个仓库管理员负责确保库存数量精确。作为数据品质改良和管制的一部分，这可能须要对系统中的物料建设对立的编码规定并施行数据荡涤，还可能须要对实物库存进行从新贴标签。而这些决策永远不会成为单纯的 IT 问题，IT 部门将无奈解决。
数据确实权定责只是数据治理的伎俩，而不是数据治理的目标，企业要做的是进步数据品质和实现业务指标，而不是在产生了数据问题后去追究责任。数据问题的重点在于预防，问题产生了再去追责则为时已晚。
笔者认为，数据品质人人有责：谁生产谁负责，谁领有谁负责，谁治理谁负责，谁应用负责。数据生产者要确保依照数据规范进行规范化录入；数据拥有者要确保所领有的数据可查、可用、可共享；数据使用者要确保数据的正确、合规应用，以及数据在应用过程中不失真；数据管理者要制订确保数据品质的流程和制度，并使其无效执行。
2、企业数据治理，须要“一把手工程”
企业数据治理之所以须要建设成为“一把手工程”，除了更容易对数据进行确权定责之外，次要还波及以下 5 个方面起因：
第一，数据治理不单是一个我的项目，更是一项继续的数据服务——数据治理即服务。 数据治理是策略层面的策略，而不是战术层面的办法，从数据策略的定义到施行路线的制订，都须要企业高层领导参加并最终决策。 高层领导是企业策略制订的间接参与者，也是企业策略落实的执行者，他们须要对企业数据策略的细化和施行充沛受权，要积极支持与配合数据治理执行层的工作。
第二，与传统信息化我的项目不同，数据治理是一项须要一直迭代、继续优化的综合工程。高层领导对数据治理我的项目仅反对是远远不够的，他们须要深度参加，做好领导带头和模范作用，让业务部门、IT 部门在数据治理的策略方向和指标上保持一致。
第三，数据治理我的项目波及范围广，关涉范畴为整个公司，须要各个部门的严密单干，互相协同。只有有一个部门领导不踊跃，他所管辖的部门就有可能成为施行数据治理的阻碍。只有“一把手”牵头的数据治理我的项目，能力顺利买通各部门之间的部门墙，各业务线条之间的业务墙，各信息系统之间的数据墙，让信息流得更加通顺。
第四，数据治理我的项目具备周期长、范围广、过程简单等特点，随时可能会遇到从新调整估算，重新分配资源，让所有的要害利益相关者进行单干，并随时调用各种数据的问题，而高层领导的关注和深度参加能帮忙数据治理我的项目向通往胜利的方向迈进一大步。
第五，要全面发展数据治理，须要数据创立、采集、加工、解决、存储、应用各环节波及的每个业务部门踊跃投入，同时须要企业内的利益相关者对企业的数据治理对立认知，对立思维，群策群力配合，上下一致口头，而这所有都离不开“一把手”的领导和反对。
3、企业数据治理，如何施展“一把手”作用
1. 深度参加
数据治理是由一个又一个的数据治理我的项目组成的循环迭代，一直回升的模式，也叫螺旋模型。每一个数据治理我的项目指标的胜利实现都离不开高层治理的参加和反对。
作为项目经理，你要意识到企业高层领导也是我的项目的一项可利用的重要资源，须要“用好”。 在数据治理我的项目的预研、立项、启动、调研、设计、施行、验收等各个关键环节，项目经理要分明在哪些环节、哪个会议须要哪些高层领导参加，他们可能提供什么帮忙。在我的项目执行过程中，项目经理要被动向高层领导汇报各个关键步骤，并通知他们你的指标是什么，目前停顿到了什么水平，遇到了什么问题，须要哪方面的帮忙等，让他们理解我的项目的停顿和须要改良的中央，这样能够帮忙他们制订出更加完满的解决方案。
作为企业高管，也要意识到数据治理是企业数字化转型的必经之路，是企业的重要策略，须要被动、踊跃的参加。 而理论状况中，因为各位高层领导的工作个性，以及集体精力问题，往往对具体我的项目的关注度不够，影响了我的项目的稳步推动。采取什么切实可行的办法来关注我的项目，参加我的项目，其实是个很有技巧的问题。比方多听听项目经理的口头汇报；在获得阶段性成绩时用面对面或邮件的形式表白一下恭喜；在项目经理遇到资源、人力等协调问题时，及时回复个邮件等。有时仅仅是一个电子邮件，然而对项目经理来说就是一个有形的反对——让须要企业相干的干系人晓得，领导在关注这个问题。
2. 充沛受权
数据治理我的项目须要各业务部门、技术部门的相互配合和协同。作为数据治理我的项目的执行者，项目经理往往因为职权的问题，无奈协调业务或技术部门的管理者。数据治理我的项目须要高层领导给予项目经理充沛受权，只有受权能力确保数据治理策略和口头无效地贯彻和执行上来，并革除口头阻碍。
企业中高层领导代表着更高的职权，在对项目经理受权的形式上能够采取很多灵便，有时须要一些技巧。例如：将项目经理权责写入“我的项目章程”并以正式的文件模式公布；在我的项目启动会、阶段汇报会议等公共场合强调项目经理的权责重要性；在我的项目获得肯定停顿时, 给予当面的必定和褒扬等等，都是受权的模式。
3. 保龄球效应
踊跃激励式的“受权”能够让项目经理加强信念，同时也让企业的相干利益相关者分明地晓得，数据治理牵头人“不是一个人在战斗”，背地更有“一把手”或者高层领导团队的反对，牵头人的意见肯定水平上代表了“一把手”的意见。这对数据治理的各项事务的推动和跨部门合作至关重要！
从最开始对新冠疫情的猝不及防，到全民抗疫的万众一心、共克时艰，再到实现疫情防控常态化，咱们积攒了丰盛的抗疫教训，获得了来之不易的重大成果。兼顾推动疫情防控和经济社会倒退工作，放松复原生产生存秩序，更是让我国成为 2020 年寰球惟一实现经济正增长的次要经济体。
4、企业数据治理，将数据思维植入企业文化
数据治理是一个长期的系统工程，须要融入进企业文化当中。资源是会枯竭的，只有文化生生不息，当数据治理植根于企业文化，数据治理策略和口头就可能自然而然的顺利进行。而一种企业文化并不是久而久之、轻易就能造成的，往往与企业的“一把手”有着亲密的关系。
企业文化的建设并只不是写在纸上的“标语”，也不是给员工一直“灌输”就可能造成的，它是从“一把手”团队的日常实际中总结和提炼进去的。
因而，数据文化的建设，不仅是须要“一把手”的了解和认可，更须要“一把手”的积极参与和反对。“一把手”必须通过本人的行为，事必躬亲去影响人、带动人、激励人，从而将“用数据谈话、用数据管理、用数据决策，用数据领导口头、用数据驱动翻新”的数据思维，植入企业文化，造成企业的价值观。
数据文化是一种翻新文化，提倡数据思维和翻新办法，办法对，事倍功半，办法不对，事倍功半。
例如，某公司为了解决会计解决单据的效率问题，施行了公共数据库我的项目，该我的项目基于数据湖技术把销售事件、洽购事件、生产事件、资金事件等起源不同渠道和零碎的会计信息对立采集和接入到公共数据平台中来，造成了围绕会计“事项”的公共大数据“事项库”。通过该项目标施行，原来几十人须要做的事件当初只有几个人就能实现了，不仅晋升了效率，老本还节约了 5 倍。
企业文化是企业治理的最高境界，要建成良好的数据文化也不能仅靠“一把手”就能实现的，而是须要整体员工的共同努力。
在工作中， 要造成“养数据”的行为习惯，一直积攒各类业务所需的数据； 还要学会“管数据”，确保数据的可见、可查、可拜访；同时，还须要学会“用数据”，用数据驱动业务，晋升效率、降低成本，为企业发明价值。
写在最初的话
数据治理是企业策略层的策略，而“一把手”是企业策略制订的间接参与者，也是企业策略落实的执行者。“一把手”须要对企业数据策略的细化和施行充沛受权，要积极支持与配合数据治理执行层的工作。“一把手”要做好激励工作，帮忙执行层买通数据治理策略施行的阻碍。实际上，数据治理我的项目仅有“一把手”的反对还是不够，IT 部门、项目经理必须要与“一把手”的策略方向和指标保持一致。
数据治理我的项目的周期长、范围广、过程简单等特点，随时可能会遇到从新调整估算，重新分配资源，并借由所有的要害利益相关者进行单干，并可能随时调用各种数据的问题，而“一把手”的关注和深度参加是数据治理我的项目通往胜利的方向迈进一大步。
最初。以前上 ERP 讲“一把手工程”，现在搞数据治理、数字化转型也讲“一把手工程”。其实，讲不讲“一把手工程”都是废话，实际上但凡波及企业改革的我的项目，没有那个是短少“一把手”反对的。要害还是要理出须要“一把手”反对什么，怎么反对！
