数据治理:数据治理之道-组织机制-敏捷的治理组织

news2024/11/16 21:56:15

参考《一本书讲透数据治理》、《数据治理》等

组织机制:敏捷的治理组织

数据、组织、软件平台,是企业数字化转型面临的三座大山

  • 数据:数据是企业数字化转型的根本驱动力之一,数字化转型中的企业必须做好数据治理与应用,确保数据质量,发挥数据价值
  • 组织:企业要进行组织转型,需要强大而高效的组织实施能力,实现数据、业务、技术的完美融合
  • 软件平台:需要对传统的系统和件进行大的整合和优化调整,并引人新的数字化工具,以提升软件平台的数字化支撑能力。

这三座大山中,组织是基础和保障,决定能否翻越另两座大山,并取得最终胜利的核心要素

什么是敏捷组织

敏捷组织,是能灵敏感知环境并迅速应对的组织。

在这里插入图片描述

敏捷组织有如下特点:

  • (1)架构灵活
    企业组织从传统的金字塔层级结构转向灵活的扁平结构,消除了上下级结构之间的治通壁垒,使其能够在应对前端多变的业务时聚焦于目标和行动,收放自如,柔性应对。

  • (2)数据驱动
    企业经营从上级权威指令驱动转向数字驱动,数据成为企业的核心资产,用户数据流向决定产品和业务流向,并成为决策的重要依据。

  • (3)员工能动
    在协作方式上,企业从传统绩效评价导向转变为自我驱动、团队协同模式,团队成员以专家身份参与工作,每个人都具有主人翁精神,能动性得到全面激发。

  • (4)领导作用
    领导管理模式从依靠管理层级进行控制和指导转变为方向洞察和为员工赋能,消除本位主义、官僚主义,提倡客户导向、创新文化。

  • (5)动态资源

    资源配置不再由权力来决定,而是在类似于市场机制的形势下合理调配,协调更多是通过合作而非上级指令。

为什么数据治理需要敏捷组织

  • 技术飞速发展,用户需求、市场都逐渐易变和不确定性以及复杂性。那么对于客户体验和市场趋势不敏感的或者应对缓慢都会导致企业竞争力下降

  • 而传统金字塔层级式组织机制,组织内部沟通协调困难,难以对问题和变化做出迅速反应。因此打造敏捷型的组织机制是企业数字化转型的首要任务。

  • 企业数字化转型,"转”是方向性,“型”是结构性。数字化转型就是通过运用数字化技术手段和调整企业组织机制,实现企业经营策略和管理能力的创新、改变与升级,增强“企业在数字化时代的竞争力

敏捷性组织是数字化转型首要任务,但是跟数据治理有什么关系呢?

  • 首先,数据治理是企业顶层战略。在组织模式上强调IT部门与业务部门融合,构成IT部门与业务部门分工明确的项目型组织,解决传统由T部门驱动的专项数据管理难以推进、协调困难等问题,从而从根本上解决业务和管理上用数难的问题。
  • 其次,企业数据治理本质上关注的既不是治理,也不是数据,而是如何获得数据中蕴含的商业价值。数据治理的一切活动都是为实现企业的业务价值服务的,而企业的业务需求是灵活多变的,数据治理组织必须具备应对业务需求变化的能力。传统的金字塔式的层级组织模式显然应对不了极速变化的需求和问题。
  • 最后,企业数据治理不是靠一个人或一个部门就能够做好的。为达到支撑企业数字化转型的目的,数据治理需要企业全员参与,建立“数据治理,人人有责”的企业文化。这种文化的建设依靠的不是上级的权威或命令,而是员工围绕绩效目标形成的自我驱动、协同协作的模式

如何构建敏捷组织

可从如下5个方面入手

  • 以客户为中心
  • 以数据驱动
  • 重新定义
  • IT
  • 业务与IT深度融合
  • 培养复合型人才

以客户为中心

内涵是以客户需求为导向,快速响应客户需求,为客户交付高质量的产品和服务。

  • 敏捷型的数据治理组织,需要学习如何超越技术层面去理解并满足客户需求,把握数字时代的各种可能性,构建与现有和潜在客户随时随地沟通交流的能力。
  • 敏捷型组织具有员工自我驱动的特点,对客户需求和市场动向具有敏捷的反应能力可以充分利用所有可获取的洞见和数据,了解客户情况

由此可见,构建敏捷型的数据治理组织,首要原则是建立以客户为中心的里面和文化,根据客户需求,不断敏捷的洞见客户需求,才能不断改善服务水平

以数据驱动

​ 信息化时代,企业运营的驱动力是“业务流程化,流程信息化”。企业在实施ERP、CRM 等大型信息系统时,关注的焦点是业务流程优化、输入输出表单等。而到了数字化时代,前端市场的业务变化莫测,机会稍纵即逝,企业需要具备预判并应对业务变化的能力而流程驱动的决策存在滞后性且成本高,显然已很难满足企业的需求
传统金字塔式的层级架构,由于信息需要层层上报,决策指令需要层层下达,在应对前端市场和业务需求变化方面越来越力不从心
​ 在敏捷组织机制下,无论是信息上报还是决策下达,都是由数据驱动的,前端市场和业务需求的变化由相应的数据平台及时送达决策人员、管理人员和业务人员,使相关人员能够及时做出反应。同时,数据平台可以通过一系列数据分析的算法和规则,生成指导决策的重要参考

一个案例:

在传统销售模式中,汽车主机厂与经销商各有侧重:主机厂专注于品牌与产品,除部分营销活动外,与客户的直接交流有限;

而引入数字化系统,销售顾问配备一台可以访问的ipad,它可以快速简便的进行例如预约试驾,了解最新折扣、查看库存等等功能

而对于客户,通过人脸识别系统,快速识别客户,并将客户信息反馈给到销售顾问,以便销售顾问更好的为客户定制个性化营销策略

敏捷组织需要有成熟的IT团队来构建和运行先进的平台与系统,从而以数据为驱动敏捷响应业务需求。“以数据为驱动”能够让业务人员、管理者随时随地看到他们所需要的真实数据,并根据数据及时做出决策。

重新定义IT

  • 当前IT部门处境:IT业务理解不到位、传统企业的IT部门不能直观为企业创造利润、IT部门不受重视但却经常因为信息化问题背锅

  • IT即业务、IT即管理

    在敏捷组织中,IT部门的作用不再是支撑,而是驱动。“IT即业务,T即管理。”T部门需要走向前端,融人企业的每个业务“细胞”中,与业务部门共同为企业创造商业价值。一一这是数字化时代对IT部门的新定位和新要求

    对此,IT部门需要做到两个转变

    第一:从传统职能部门转为赋能平台,将数据化思维、数据技术传播给企业中的每个人,通过数字化技术为前端多变的业务提供灵活的支撑;

    第二:从传统的保障部门(成本中心)转变为能够为企业创造价值的能力中心(利润中心)。

如何做到这两个转变?

夯实基础支撑平台

白话讲就是,自身IT系统要过硬且稳定

高效、高质地做好“IT运维”这项基础业务保障工作,IT部门才有时间和精力来进行业务融合价值的创造

不要以为这很容易,随着新技术的更迭,IT人员需要时刻保持学习的能力,否则很难。

技术、业务两手抓,都重要

​ 技术是IT部门立足之本,需要认识到自身的不足,这很好,但是人少、技术发展快并不是IT 部门故步自封的理由

IT部门完全可以利用自身的优势来保持在企业中的技术地位,因为IT部门要比外部供应商更了解企业的系统现状、业务现状、数据现状,更了解企业的痛点。技术上的不足可以联合外部供应商,导人新技术、新平台来弥补。新的业务需求不一定要完全自己开发,也可以借助外部供应商的力量。

​ 同时,IT人员需要走到业务人员中去,去学习企业的业务,理解业务人员的工作内容和思维模式。要理解业务人员为什么会因为一个“按钮”的位置而放弃使用IT部门开发的“强大”功能,要理解为什么企业花了很大人力、财力、物力做的炫酷的数据分析系统很少有业务人员问津…

打造赋能业务的能力中心

​ IT部门可以利用自身的技术优势构建为业务赋能的能力中心
​ 通过建设或引人低代码工具和平台,让业务人员将自己的想法快速变成一个可以运行的系统,并通过小范围的试用来检验想法的可行性,实现敏捷迭代。这样既能保证组织的创新能力,也能让业务和IT人员更加理解彼此的工作。
​ 通过梳理应用系统的业务流程,对业务数据和IT性能进行大数据采集、整理和关联分析,实时映射到全局业务拓扑图上,并借助数据分析工具及时呈现出来,以帮助管理者在繁杂的业务数据和IT性能中找到业务规划和企业发展的方向。

业务与IT深度融合

业务与IT融合就是让业务人员懂数据和技术让IT人员懂业务让企业骨于人员既懂业务,也懂技术,还懂数据。当然,这是不能一蹴而就的,要一步步来,让企业人员逐步建立数据思维,提开业务品数据管理和应用的能力。

要建立业务与IT连接的桥梁

​ 一个促成业务与IT融合的有效方式是在业务部门设立一个数据岗位,这个岗位需要对业务、技术、数据都有一定的了解,并具备一定的数据敏感性,能够将业务语言翻译成IT人员能够听懂的数据语言。这个岗位的职责不是业务,也不是数据更不是技术,而是桥梁一一连接业务和IT的桥梁。

​ 同时,我们看到随着技术的进步,数据分析的技术门槛在不断降低,市场上出现了很多零代码开发的数据分析软件(也称为“自助式数银分析软件”),这在业务和T之间架起了一座技术的桥梁,使业务人员转型为数据分析人员成为可能。

培养复合型人才

​ 在很多企业中存在一个普遍的现象: 人员对企业的业务理解不深,缺乏对数据业务
价值的洞察力,而业务人员不能随时获得想要的数据,缺少数据处理工具或对数据处理工具不够熟悉,无法对数据进行自主的探索和分析
​ 敏捷组织中需要培养和引人既懂技术,又懂业务,还懂数据的复合型人才,才能满足企业数据战略落地所需。

  • 懂业务:熟悉企业的业务流程和业务规则,清楚企业数字化的业务需求,能够站在企业整体层面提出业务需求和痛点问题。
  • 懂数据:不仅要熟悉企业的基础数据和业务数据,还要对数据如何支撑业务、反哺业务有着清的认识对“分析什么”“如何分析”“如何使用”“如何管理”这4个数据问题有明确的答案。
  • 懂技术:掌握数据分析软件的使用,熟悉统计学、大数据、机器学习、人工智能等数据分析和挖掘相关的技术与工具,掌握数据分析模型的设计和开发技术,能够主动利用数据产生的洞察指导业务的开展和管理的决策。

既了解业务又善于数据分析的复合型人才在市场上有很强的竞争力,并且非常稀缺因此企业需要将目光放在企业的内部,将复合型人才队伍建设作为推动企业数字化转型促进数字经济发展的重要抓手。

小结

敏捷组织的构建需要有一种开放的企业文化实施组织变更就意味着岗位和权责的再分配,如果没有开放的企业文化,数据治理就很可能成为一个“政治”问题。如果只是进行形式上的组织设置,没有从行政、人力上解决权责分配的问题,就无法形成团队的凝聚力,从而影响数据战略的实施效果。

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