引言：企业数据治理完成后，确保业务部门能够充分利用这些数据并融入日常运营中，是实现数据价值最大化的关键步骤。以下是一些策略和建议，帮助推动业务部门使用数据治理成果：
一、管理层面推广
- 高层应用示范：首先是一把手带头在日常管理中带头使用数据分析决策，并让其他高层和中层直接通过数据分析报表直接汇报工作，分析业务发生的原因和后续采取的举措。以身作则，带动企业上下信仰数据分析结果，客观地看待管理、业务和人员。
- 建立数据文化：在企业内部倡导数据驱动决策的文化，让数据成为业务决策的重要参考。管理层应率先垂范，通过实际行动展示对数据治理的重视，并鼓励员工在日常工作中积极使用数据。
- 跨部门协作：加强数据治理部门与业务部门的沟通与协作，确保数据治理成果能够紧密贴合业务需求。通过定期会议、项目合作等方式，促进双方的理解和信任。
- 数据制度建设：对于数据使用在绩效考核和晋升制度中加入考评项，使企业人员重视数据的使用，态度决定一切。
二、技术层面支撑
- 设立数据服务团队：成立专门的数据服务团队，为业务部门提供数据咨询、技术支持和解决方案。这个团队可以协助业务部门理解数据、设计数据应用方案，并解决在使用过程中遇到的问题。
- 制定数据使用指南：编制详细的数据使用指南，明确数据的定义、来源、质量标准和访问权限等。这有助于业务部门规范地使用数据，避免因误解或误用而导致的错误决策。
- 提供易用工具与平台：开发或选用易于操作的数据分析工具和平台，降低业务部门使用数据的门槛。确保这些工具能够无缝对接数据治理系统，方便业务部门快速获取、分析和可视化数据。
- 培训与教育：组织针对性的培训，提升业务部门员工的数据素养和数据治理能力。培训内容可以包括数据质量意识、数据使用规范、数据分析工具操作等。同时，鼓励员工参加外部研讨会或在线课程，持续学习。
- 建立反馈机制：建立有效的数据使用反馈机制，鼓励业务部门在使用数据后提供反馈意见。根据反馈不断优化数据治理流程和数据服务，确保数据能够更好地满足业务需求。
- 案例分享与激励：定期举办数据应用成功案例分享会，展示数据治理如何助力业务成功。同时，设立数据应用奖励机制，激励员工积极使用数据并创造业务价值。
- 持续优化与迭代：数据治理是一个持续的过程，需要不断根据业务发展和市场需求进行优化和迭代。企业应保持对数据治理的持续关注和投入，确保数据治理体系始终与业务需求保持一致。
三、业务与技术融合层面，并肩战斗
阿里巴巴集团的第一任数据副总裁车品觉先生在实践中总结出的一套方法论，提出的“混、通、晒”是他在数据分析领域主要用于指导数据人员如何更好地与业务部门合作，推动数据在业务中的实际应用。这一方法论具体包含三个依次步骤：混、通、晒。
混含义：指的是数据人员要深入业务部门，与业务人员混在一起，共同工作和学习。这样做的目的是提高数据人员的商业敏感度，使他们能够更全面地了解业务动态和业务目标，从而更准确地把握数据在业务中的应用场景和价值。具体实践方式：
- 数据人员可以参与业务部门的日常会议、讨论和规划，与业务人员共同分析业务问题。
- 通过与业务人员的紧密合作，数据人员可以更快地了解业务需求，并针对性地提供数据支持。
- 这种方式有助于打破数据部门与业务部门之间的壁垒，促进双方的沟通和协作。
通含义：指的是将商业问题与数据进行有效连接，实现数据的融会贯通。数据人员需要能够将业务问题转化为数据问题，通过数据分析来揭示业务背后的规律和趋势，为业务决策提供有力支持。具体实践方式：
- 数据人员需要具备深厚的业务理解能力和数据分析技能，能够准确捕捉业务问题中的关键点。
- 通过构建合适的数据分析模型和方法论，数据人员可以将业务问题转化为可量化的数据指标和模型。
- 通过对数据的深入挖掘和分析，数据人员可以发现业务中的潜在机会和风险，为业务决策提供科学依据。
晒含义：“晒”指的是将数据分析的结果以直观、易懂的方式呈现出来，并分享给管理层和业务部门。这样做的目的是让更多人了解数据分析的价值和成果，推动数据在业务中的广泛应用。具体实践方式：
1.数据人员需要具备良好的数据可视化能力，能够将复杂的数据分析结果转化为简洁明了的图表和报告。
2.通过在管理层会议和业务部门内部分享数据分析报告，数据人员可以展示数据分析的成果和价值，提高管理层和业务部门对数据的重视程度。
3.同时，数据人员还需要积极听取管理层和业务部门的反馈意见，不断优化数据分析的方法和流程，提高数据分析的准确性和实用性。
总结：企业数据治理完了，光靠高层和技术在推广中是不够的，前期需要业务与技术融合，并肩战斗，通过车品觉先生提出的“混、通、晒”数据分析方法论，指导数据人员如何更好地与业务部门合作，推动数据在业务中的实际应用。通过“混”提高商业敏感度，“通”实现数据与业务的有效连接，“晒”展示数据分析的价值和成果，可以形成一个良性循环，不断提升企业的数据驱动能力。
