数据治理项目的难点

马云在9月份重庆智能大会上8分钟的讲话中30次提到数字化，人类全面进入数字时代的标志是传统行业大规模受益于数字化转型与升级，每个企业必须思考数字化转型的升级。目前实际的情况是大多数公司都缺少可用的数据，也更谈不上大数据、人工智能等新技术的应用。传统行业的数据治理，还有很长的路要走，需要我们坚定耐心的走下去。

与互联网行业相比，能源行业在数字化转型或者一个数据治理项目中存在的较大困难。表面来看数据质量不佳，IT系统呈烟囱式开发，深一步挖掘是缺少IT与数据规划，缺少流程制度，部门之间缺少协同，进一步深挖，更深层次原因则是数据文化的缺失。中西方的数据文化差异非常大，在涂子沛与王东岳的学说中，产生差异的原因甚至涉及到了古代文明制度、地理环境等因素，典型的例子包括加盐“少许”与“5g”的区别，车辆检查报告是结构化数据报告与手写报告的区别，等等。这些经历了数千年形成的差异，早已经深入到生活、工作、学术的各个角落。

以能源行业实施数据治理项目为例管中窥豹。数据治理项目的工作量与难度相比普通电子化项目呈指数倍增关系。这是因为一个数据治理项目在实现电子化数据采集的同时，更需要关注不同业务需求的整合，不同数据标准的整合，不同系统平台的整合，管理的量化，数据需求的挖掘，数据理念的植入。在完成这些工作的过程中，还应通过IT产品、流程制度，来确保数据质量，这又包括完整性、唯一性、及时性、准确性和一致性。

因而我常用一个比方来形容数据治理项目，如果开发10个独立应用系统耗时10天，而如果开发10个互通的应用和数据系统，那么要耗时100天。在这个过程中，我们缺少的是数据标准、统筹的能力、良性的数据文化。想象一下，对同一事物3个人对其有3个不同的称谓；想象一下，调动3个没水喝的和尚一起完成挑水；想象一下，要求不识字的人把纸质文件分类归档以便后续使用。

数据治理项目中，想以个人之力实现跳跃式发展，不是一个明智之举。这必然要投入大量时间、心血、体力，甚至健康。

困难固然存在，好在我迈出了这一步，坚持量变下去必然会收获质变。一叶孤舟无法漂洋过海，转换思路，要么改坐大船，要么改坐飞机。