数据办理的最大问题在于技能 ，由于 技能决议了咱们要优化的方针。这个进程可能是揭露的，也可能是直接的，但的确会产生。 所以，您开端踏上数据办理之旅，或许是由于 了解它的价值，或许是由于您将其视为一项合规性任务，或许是由于人工智能的呈现，您的安排意识到需求进步数据质量，而办理好像已成为必需。您该从哪里开端呢？一般，一些一起的要素标志着一项方案或项意图发动，这些方案或项目将刻画您的数据办理系统。这些要素可能是：
依据项意图触发条件界说一些方针
组成团队
评价你的 愿景 和成熟度
拟定数据办理方针、规范和程序的结构
设定人物和职责
问题是：在考虑施行之前，安排应该以及能够 怎么明晰地界说这些内容？而此刻，状况往往会产生改变：作业变得愈加详细，需求施行 ，无论是安全战略、质量指标、元数据存储库等等。关于施行， 东西 供货商 喜爱供给辅导，乃至一起界说竞赛环境。这好像是天经地义的。究竟， 厂 商最了解自己的东西，不是吗？他们供给施行支撑，而且一般将自己定位为数据办理专家。
但问题在于：供货商优化东西的功用，而不是 您的安排实际需求的数据办理功用。这种不一致一般会导致数据办理 作业 由于东西功用的原因，更多地重视战略履行，而非战略支撑。
跟着人工智能的开展，这个问题变得愈加严峻。咱们现已听过很屡次了：人工智能的好坏取决于它所输入的数据。以东西而非意图为中心进行优化的数据办理形式，只会连续“废物进，废物出”的经典圈套，尤其是在机器速度和规划下。
能够将其视为 GIGO 链：规划缺少+供货商优化施行+AI模型不透明=？
观念一：数据办理不是一种东西
供货商出售东西，而东西的构建是为了施行数据办理，而不是界说数据办理。因而，当供货商主导时，要点会敏捷转移到：
元数据符号
规矩履行
拜访操控
监控仪表板
这些都是名贵的才能，但 条件是丰偷拍亚自拍视频网站满岳&#偷拍与自拍 丝袜美腿27597;性爱偷拍自拍 你有必要清晰办理数据的初衷。数据办理关乎的是数据在 企业信息 系统中运用方法的方向、监督和问责，而非东西装备。
我对数据办理的界说考虑到了这一点：
数据办理是一个以人为本的系统，通过该系统能够辅导、监督企业信息系统中的数据财物，并要求安排对完成其既定方针担任。
这个界说并非始于东西，而是始于人和方针。东西是咱们深思熟虑、通过深思熟虑的长时间和短期挑选的成果。短期挑选根据事务需求、法规遵照性、商场条件和约束。长时间挑选则根据咱们对安排的愿景。终究，相同重要的是：东西是保证问责和监督的一种方法，而不是界说问责和监督。
这是界说数据办理在现代安排中有必要扮演的三个人物的根底 ：数据 总监 、数据主管和数据审计。这正是在安排中界说数据办理独立于履行 所需的。
观念二：办理不仅仅是履行准则
当数据办理施行变得由供货商主导或依赖于东西时，界说数据有必要满意的要求很简单优化工 具功用。这可能是由于东西附带了域结构、元数据搜集的预界说设置，或许例如需求承认数据产品的界说。
假如从东西下手，数据办理的要点将会集在履行战略上，而不是在事务方针、监管要求、商场压力和技能约束之间进行权衡。终究构成的办理结构将具有以下特色：
优先考虑合规性而非可用性
优化方针恪守状况而非立异
创立清单而不是培育数据文明
您终究可能会取得超卓的履行作业流程，但关于所履行的内容或原因却没有一起的了解。
一旦人工智能成为流程的一部分，决议计划就会变得更快、更自主。此刻，数据办理缺少明晰度会形成系统性危险。浅薄的、供货商优化的、东西优先的数据办理形式只会加快“废物进，废物出”的循环。想想咱们的 GIGO 链吧。突然之间，即便咱们的数据办理施行现已为数据安全、数据质量、数据沿用等拟定了清晰的规矩，成见也会被扩展，过错会被ߑ偷拍亚自拍视频网站6;满岳母性爱偷拍自拍扩展，偷拍与自拍 丝袜美腿职责也会被含糊，所有这些都是由于根本的数据办理结构从一开端就没有稳定地界说。
举动一：应该优化什么
所以这意味着你需求在转向东西之前投入一些作业。有用的、以人为本的数据办理需求：
1. 从方针开端
您的安排期望运用数据完成什么方针？您的愿景是什么？您有必要办理哪些危险？您有必要完成哪些价值？数据办理应该源于这些问题，而不是产品功用。
2. 树立监督机制，而不仅仅是监控和操控
清晰谁具有决议计划权、怎么处理不合以及怎么追寻问责。数据办理是一套逾越运营领域的问责系统。这是一个办理主题，因而应该与公司办理方法保持一致。
3. 运用东西来施行和操作，而不是界说
一旦办理结构到位，东西能够加快履行。但它们有必要服务于人为界说的数据办理系统，而不是相反。
4. 数据办理作为一个生命系统
数据办理并非原封不动。跟着商业形式的演化、法规的变迁以及技能的出现（例如人工智能），办理有必要随之调整。这意味着需求不断反思、衡量和迭代，探求数据办理的中心原因，而不仅仅是怎么进行。
举动二：不要外包困难的部分
事实是：界说数据办理并非易事。它触及继续的困难 交流 、权衡利弊、彼此抵触的激励机制以及文明革新。
这便是为什么人们倾向于让供货商填补空白，从施行开端，然后再逆向作业。但数据办理不能通过东西进行逆向工程。它有必要由了解安排任务、危险和价值观的人员精心设计。
不要再把数据办理视为即插即用的功用，它是 企业数据驱动的中心，这个系统界说了机器与人之间的互联互通，需求辅导、洽谈和问责。当你把它交给供货商时，你不仅仅是购买了一个东西，而是将你的价值观、方向和监督外包出去了。
本文来自微信大众号“数据驱动智能”（ID：Data_0101），作者：晓晓，36氪经授权发布。