电商设计师 企业数据烂的像坨屎，还有救吗？

发布日期：2024-08-03 05:36    点击次数：155

企业数据的混乱和无效性常常被比喻为“烂得像坨屎”，这种状况不仅阻碍了企业的正常运作电商设计师，还可能导致内部责任推卸和效率低下。本文深入探讨了企业数据问题的根本原因，并提出了系统化的数据治理方案，以帮助企业恢复数据健康，提高数据的准确性和可用性。

企业数据烂得像坨屎，原因很简单，企业数据生病了——肠胃系统紊乱、消化不良。即影响企业正常运转，还会滋长企业内部甩锅推责现象。

我们试想一下，如果企业的数据不生病应该是什么样子？

①数据的整个流通流程是通畅的、稳定的、及时的；

②数据的质量和结果是准确的、完整的；

③数据的“营养”不仅能保障企业的基本运作，还能帮助企业提绩增效。

但数据生病这件事，基本没有一家大厂能躲过。一些积弊已久的企业，甚至会走到绝症难治的程度。

那么，企业的数据为什么会生病呢？

嗯 ~ 这真是个好问题，值得我们深入地思考。

笔者以为企业数据生病的根本原因在于：企业在发展数据体系之前就忽视了数据流程和规则的整体规划和建设，而在数据产生和运用的时候电商设计师，又缺乏数据规则和机制的指导和监督，以至于引发数据链路中断、错乱，数据来源含糊、错误，数据质量糟糕、不可用等病症。

当然在过去，数据在线下手工统计，或者各部门分管自己的数据也无可厚非。但是随着数字化进展逐渐加快，数据作为生产要素成为企业不可或缺的资产，数据形成的“ X ”效益，越来越得到企业重视。而如何让杂乱无章、四处分散的数据形成统一的生产要素，转化为更有竞争力和更具价值的企业资产，也是许多企业正在探索的方向。

以上这些也正是数据治理岗位诞生的原因：企业需要一个专门的组织来制定数据的流程和规则、管理数据的流通与质量、监督数据的使用和运作。一方面预防在企业发展过程中数据生病，另一方面为已经生病的企业数据进行康复治疗。

说到底，企业数据治理是对企业数据流程和数据规则的治理，让数据在生产流通过程中有章可依、有度可量、有人可管，保障数据的健康、稳定、畅快和准确。

划重点：无论是预防数据生病，还是治疗已经生病的数据，都离不开关键药方“数据治理体系”。

01 药方详解

企业数据治理体系包含哪些内容？

数据治理体系是指组织中涉及数据使用的一整套管理行为和准则，包括制定数据策略、定义数据的所有权和责任、建立数据标准和规范、实施数据质量控制和监测、以及确保数据的安全和隐私保护等，贯穿了数据的全生命周期管理。

主要包含以下三大部分（如下图）：

① 管什么？—— 管理范围 电商设计师

产品建模

② 谁来管？—— 管理组织

③ 怎么管？—— 管理模式

02 诊治流程：企业数据治理的流程和方法

企业数据治理工作的开展需要对现有数据情况进行调研和了解，同时对已有数据进行清洗和规范，兼职美工使之符合数据治理体系的要求。可按照以下步骤进行整体的诊断和治疗：

① 梳理数据现状

对企业现有数据系统、流程、规则、使用等情况进行调研和了解，梳理关键堵点、断点、误点，总结出数据病症和致病原因。

企业的数据现状梳理是一个工作量巨大且短期内看不到收益的事儿，但是又是我们不得不做的事情。如何多快好省的去完成数据现状的梳理是这项工作的重点。

数据梳理的核心在主数据以及指标数据的元数据梳理，例如我们识别的主数据，它的业务元数据，技术元数据等都需要明确，数据 OWNER、数据录入依据、数据录入节点这些在过往都属于企业的“黑盒子”。这里我们可以尝试用数据血缘分析的方法，来追踪溯源数据的来龙去脉，这样能更快更准地了解数据的现状。

② 制定治理方案

制定数据治理的目标、预算、方案、执行路径、团队配置等，作为数据治理的执行总体方针和框架，防止治理过程中的路径不明、责任不清等。

笔者建议治理的方案一定要有长期规划和短期目标，长期规划有利于数据治理能够作为企业一项战略持续的执行下去，短期目标又可以在短时间内可以让业务人员、领导看到收益（大部分数据治理项目的失败的原因之一就是大而全，什么都想做，导致失去了短期目标最终放弃）且短期目标是结合实际的业务场景展开的，能够量化的成功标尺。

③ 规范治理政策

对治理的具体流程、规则进行详细的规定，如数据清理流程、数据权责机制、数据质量标准等进行明确的规定，让执行人员有章可依，有度可评。即上文所说的“数据治理体系”。

数据治理体系不是一天建成的，体系的搭建最关键的就是高层领导的战略定力，如果经常反复修改相关政策、或者调整流程机制，则无法在企业内部进行经验沉淀。所以我们在形成数据治理体系的过程中，要对决策层、领导层、执行层频繁地进行汇报沟通。

④ 执行与监督

数据治理是一个持续的过程，需要不断地执行和监控。具体工作包括：对执行流程、执行进展、数据质量、执行结果等进行监督和评估。特别是数据质量的监督和评估，是最能体现历史数据和现有数据是否按照标准进行去执行的一种评估方式。当我们的数据符合质量要求，那么我们才能进一步挖掘其价值，形成数据资产。

03 写在后面

当数据成为生产要素的今天，越来越多的企业将数据治理提上日程，为避免扁鹊讳疾忌医的情况出现，我们也鼓励企业能尽量拥有数据治理意识，及早制定数据治理体系，防止企业规模增长、业务复杂性增加、管理需求提高后面临更加严峻和难解的数据治理难题。

题图来自 Unsplash电商设计师，基于 CC0 协议。

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