商務智能最大的挑戰不是來自大數據

要想從商務智能中獲取最大的價值，就需要強大的數據治理能力，這往往從數據定義開始。

IT咨詢師Wayne Eckerson說到，誠然，我們處在大數據時代，但從我接觸的客戶來看，大公司面臨的主要挑戰是缺乏通用的數據詞匯。一個組織就像是毀掉了的巴別塔，各說各的語言，出于不同的目的，數據和性能指標都不一致，定義也不清晰。IT部門和業務單位各說各話，嚴重影響了運營效率和競爭力。這里面缺少的就是強有力的數據治理項目，把數據作為重要的業務資產來管理。

最大的挑戰不是來自大數據

我的客戶都是在數據倉庫、商務智能和主數據管理等領域有實質投資的數據驅動型公司。但和大家想象的大數據現象不同，困擾很多公司的仍然是小數據，即來自企業資源計劃ERP、客戶關系管理CRM和其他運行的業務系統的信息。

問題是這些信息碎片化地分散在組織中，每一個業務單位或地域公司都運行、管理著自己的應用程序、系統和客戶數據庫。雖然獨立運行的系統可以幫助業務部門推送個性化的產品和服務給客戶，但它會削弱全球數據的完整性、一致性和公司整合資源的能力。最終會影響企業在更廣泛的市場的競爭力。

因此，組織應該努力優化本地和全球的流程。這包括建立全球數據標準，給共享數據和流程給出完整的定義，從而更好地管理它們。這要求來自業務部門的銷售人員付出時間，與同事合作，共同創造通用的詞匯和數據治理框架。

如果處理得當，數據標準既不會限制業務部門，也不會影響服務客戶。相反，有良好治理的數據標準能夠在業務部門中培養更大的協作。這對想和企業合作的客戶來說，是個好消息，長遠來看，也是對業務部門有益的。

重建巴別塔的兩種方式

當然，要創建通用的數據詞匯談何容易!通常，部署數據治理項目需要兩種常用方法，一個是由CEO或其他領導推動的自上而下的行政行為，一個是包含IT項目的自下而上的部署。

通常，在沒有統一的數據標準的大公司，缺乏一致的數據會給CEO帶來很大的難題，公司甚至無法回答一些最基本的問題，比如“我們昨天的銷售業績是多少?”“我們有多少客戶?”或“為什么我們產品的召回率那么高?”CEO，或其他公司領導，會推動數據治理項目，創建和管理數據詞匯，并在所有運營系統、BI報表和分析應用程序里推廣使用。理想情況下，公司的每一個部門都會推行該項目。

但是，CEO往往會選擇走捷徑。他們希望一條命令就足以改變整個公司的數據資產管理。因此，他們沒有投入變化管理流程，業務部門經理沒有機會在項目形態和數據標準本身進行投入。沒有中層管理者的足夠的支持，數據治理項目很難落地。

自下而上的方法把數據治理程序嵌入到技術項目中，比如部署新的CRM，合規性報表或風險管理系統。通過借力于戰略性項目，數據治理建議者能夠建立起對精確數據定義和跨業務部門的標準化數據管理流程的支持，最終獲得CEO的認可和支持。

例如，我的一個客戶是全球醫療設備制造商，它的CEO想要一個績效記分系統幫助他更好地管理公司，該系統需要很多自動化業務單元，有些還是獨立的法人實體。CEO沒有直接下達行政命令。但在創建記分系統的過程中，設計團隊開發了一個非正式的治理項目，在記分系統指標和潛在的業務名詞中獲得一致性。團隊不得不找到公司每個部門的決策制定者——銷售部門、財務部門、人力資源部門等，讓他們確定定義、過濾方法和訪問權限和數據質量標準?，F在，他們不得不監督流程，監控數據質量，管理指標變化。

這個團隊現在意識到，記分系統真正的目的和首要的利益不是給CEO提供報表和數據，而是創建通用的詞匯，讓公司能夠在全球業務中使用。公司特別需要通用的數據詞匯來和進入市場的更大、集成更好的公司競爭。

要想提高成功的概率，企業需要權衡這兩種方法。自下而上的方法如果沒有清理數據和保持一致性的行政命令的話，不可能成功。自上而下的方法應該和其他項目聯系在一起，通過聚焦數據元素進行部署，讓每一個人都認可這件事對企業的價值(或者是對自己的價值)。

只是，一定不要讓現狀持續下去?，F在，數據治理，而不是大數據，是定義數據管理的挑戰。成為數據驅動的公司是一件事，對共享術語和指標有通用數據詞匯是另一件事。但在今天的信息經濟時代，這兩者都是必不可少的。