原创 龚菲
微信公众号：DG数据治理
导读：这些年，各种平台如雨后春笋一般，层出不穷。数据治理到了一定阶段，本该占有一席之地的运营手段，却一直被忽视。这些年，数据管理的核心逐渐从“管控”向“服务”转变，未来必将经历从管控手段向运营手段的方式上的转变，从管理数据向运营数据的职责上的转变，从以功能为核心向以用户体验为核心的要求上的转变。
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由管控向运营转变，
是企业数据管理逐渐走向成熟的标志
近些年元数据管理平台、数据治理平台、数据管理平台、数据资产管理平台、数据准备平台层出不穷，这是一件值得庆幸的事，说明各大企业都开始关注如何管理数据，从数据中获得价值。但以建平台为最终目标的项目型数据管理方式，留下了诸多隐患：
平台开发完成即大功告成，留下用户一脸茫然，只知其然不知其所以然
没有人关心平台的长久稳定发展，遇到问题再建新平台，一波未平一波又起
平台成为显现数据/元数据的一种方式，画龙画虎难画骨，无法解决本质上的数据质量问题
...
长此以往，众多数据管理平台的建设者往往会陷入到疯狂自我折磨的同时又难以取得良好收益的怪圈中。殊不知，建平台只是管理数据的一种手段，而不是最终目的，平台只是工具，数据才是内核。
数据管理的真正的价值点在于数据，而体现数据价值离不开数据管理运营。最开始平台未建、规范缺失、组织架构尚不清晰，没有人会想到数据管理运营，但是随着企业数据管理的不管完善，需要有人来时刻关注运营工作、关注过程管控。如果能及早建立数据管理运营的理念与模式，那对于企业来讲是巨大的价值。
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数据管理运营如何做，
从四个方面发力，实现四个转变
数据管理运营，需要将数据运营、平台运营、流程运营、人员运营几部分工作关联起来，保证数据管理各个模块的良好运转。
数据运营：数据/元数据都有哪些？如何分类？之间的关系是什么样的？数据质量如何？
平台运营：平台需求都有哪些？哪些是管控需求？哪些是用户需求？平台如何推广？如何处理用户咨询？
流程运营：数据管理相关流程都有哪些？如何设置流程SLA？如何保证流程在规定SLA内结束？流程以什么形式在平台上承载？流程中都需要哪些角色支撑？
人员运营：数据管理涉及到的人员都有哪些？分哪几种角色？不同角色的职责和诉求是什么？如何提升不同角色人员的参与感？
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数据运营：从强制管控，向创造条件转变
管好数据管理核心元数据，为运营数据打下基础
元数据是数据管理的核心抓手，建立企业数据资产目录和采集技术元数据，大部分企业花费了好几年的时间，这些核心元数据的质量，成为数据管理工作的基石。定义并管理好数据管理的元模型十分重要（包含资产目录、数据标准、数据服务、数据质量规则、数据质量度量结果等业务元数据与之间的关系；和应用系统、产品、数据库、物理表、字段等技术元数据与之间的关系）。这些数据管理核心元数据定义和描述是否清晰、准确、规范。数据标准是否清晰，元数据质量是否过关，是数据管理工作的前提。数据管理，需要先把核心元数据管好。
为领域做好数据准备，鼓励领域自发式开展运营工作
数据管理部门应多鼓励企业内其他部门做好数据管理运营工作。数据管理部门需要为各领域做好数据管理运营所需的数据管理准备工作，包括数据管理核心元数据的元数据（元模型）发布、元数据标准制定、元数据质量规则定义、元数据之间的集成和关联、可供全公司使用的元数据的服务发布等，让领域想做个性化运营的时候能够拿来即用，降低集成和获取门槛，持续为领域自发性数据管理运营创造条件。
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平台运营：从重功能，向重用户体验转变
提升自动化能力，最大化降低数据管理人员工作量
数据管理工作与其他工作不太一样，难以直接体现业务收益，这就造成大部分人觉得数据管理是一种“消耗”型工作，正因如此，最大化降低数据管家工作量就变得尤为重要。建数据管理平台，在功能尚可的情况下，一定要重点关注“用户体验”，功能齐全、自动化程度高、性能完善缺一不可，避免重复性操作，在满足管理诉求的基础上最大化简化流程，降低用户工作量。
及时处理用户咨询，定期收集用户反馈
数据管理类平台的用户，一般分为管理者（数据管理行管）、维护者（数据管家）、消费者（查询或使用数据的人）三大类，行管一般负责制定管控流程和规则，消费者一般在平台产看和申请使用数据，而负责维护数据的数据管家，每天面对大量的资产发布、问询解答类的工作，左边是承接公司的数据管理要求，右边是消费者的数据问询，他们的平台使用习惯和反馈是至关重要的，作为行管或平台建设者，要及时宣贯最新的数据管理理念和平台操作指导，耐心解答数据管家在操作或规则上的问询，倾听数据管家的意见和看法，及时将通用的合理需求落地到平台中。
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流程运营：从重流程，向敏捷服务转变
有管有放，平衡管控力度与敏捷效率
由于数据管理产生的历史背景（开始于金融监管），各行业都在不知不觉地借鉴金融行业的数据管理思路，这也造就了目前大部分企业的数据管理活动，多少都有点侧重于监管、合规的命令式、管控式的数据管理方法。管理诉求远大于业务诉求，政策看不懂、流程节点多、数据获取难，一定程度上限制了数据的业务价值。政策规范可实操、优化数据获取流程、提升效率成为重中之重。
避免完全“一刀切”式管理，多倾听业务反馈
对于企业来说，在一开始开展数据管理工作时，全公司统一的“一刀切”式的数据管理方式是最实用见效最快的，数据管理工作大部分是“管控型”的，为提升公司数据管理水平，要求所有部门统一政策、标准、流程，很难兼顾特殊情况，这种方式的好处是简单、直接，可以实现快速整改，能在短时间起到立竿见影的成效，但长久以往容易让公司形成行政依赖。一个组织发布号令，被动执行。一套政策，所有人必须遵从。形成僵化的，消耗型的氛围。随着企业内部数据管理经验的积累，不同部门不同领域的个性化场景越来越多，作为企业行管，需要多倾听来自业务领域的反馈和建议，不断修正相关政策规范，确保数据管理工作的灵活适用性。
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人员运营：从被管控感，向参与感转变
吸引体系用户参与，强调数据管理的重要性
运营绝不是一个人或者一个部门能完成的事，想要做好数据管理运营，需要数据管理部、数据Owner、数据管家、业务领域各角色人员的共同参与，不管是通过考核的方式，还是鼓励各业务领域自发重视数据管理运营工作，各方的共同参与才是数据管理运营工作开展的前提。
持续赋能，快速响应，保持数据体系信息共享
对于每个企业来说，人员流动在所难免，针对数据管理不同角色，开展针对性的培训指导尤为重要，包括但不限于数据管理基础知识、数据管理政策、数据管理流程、数据管理规范、数据管理平台操作指导等。降低数据管理工作上任的门槛，及时整理并发布管理过程中沉淀下来的新的管理规则或用户需求，通过合适的数据管理方式，及时为领域解决业务难题。
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总结
前十几年的时间里，各企业的数据管理工作基本上都放在文化倡导（强调数据管理重要性）、组织建设（强调部门如何配合）、流程规范（强调数据管理规矩）和平台建设（强调工具的重要性）上，本应穿插其中起到关键作用的数据管理运营工作一直被忽视。通过运营，能够持续宣传，弘扬企业数据管理文化；通过运营，能够增强数据管理组织之间的信息共享和配合度；通过运营，能够及时宣传和赋能流程规范变动；通过运营，能够增强平台用户体验和易用性，增强数据效率。
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