与数据打了25年的交道，经历了从电信、网通到联通的多次重组，亲身参与了数据专业线从弱势群体逐渐发展壮大的全过程。一直想找个机会，谈谈我的体会，但是没有下这个决心动笔。最近，受范总原创《“一篇文看懂Hadoop”读后感》的鼓舞，想从数据工作实务的角度分享一下我的想法，就当抛砖引玉吧。

　　1. 关于数据中心的定位

　　我们就按照论文里通常的套路开始吧。首先“什么是数据?”通俗的理解就是：如果把企业比作一个“生产线”，数据就是在这个“生产线”上各项活动所产生的，以各种形式存放在各个系统中或者其他载体上的信息，把这些信息按照一定的属性和规则进行分类加工就形成了数据，它反映着企业经营发展的状况，记录着企业用户的使用情况，还有产业链上各个参与者的状况。

　　受现代企业的部门设置、专业线管理架构的影响，企业完整的“生产线”被各部门分割，数据散落在由各部门管理的系统中，这就是大型企业通常的业务和数据管理的现状～～“职责分割、数据分散”。那么，如何反映企业整体的发展现状呢?通常是公司月度经营分析会上，财务部门的分析报告中，汇报公司的总体情况，而市场、集团客户等部门的报告分别汇报本专业条线的经营情况。曾经出现的情况就是财务部门汇报公司总体利润下降，而各业务部门纷纷完成任务形势一片大好的反差。老板心里纳闷～～“你们都完成了任务，敢情就我没完成任务?”

　　联通重组以来，顶着来自省里还有其他专业的压力，一直在推行数据的集中。信息化部把各省、各系统中的数以亿计的用户明细数据在集团层面进行了集中存储，并经过统一的规则加工数据，再加上后来的分析应用，不仅使每个月统计的用户发展数据更加真实了，还发现地市层面违规经营、业绩造假的行为。集团董事长召开全国地市级工作会议，点名批评、撤换了几个地市老总。当时，地市老总还在云里雾里～～“我都没有这么详细的数据，董事长怎么知道的?”这就是数据在打破部门和省分之间的壁垒，使领导层能纵观企业真实情况，“知其然，知其所以然”方面发挥的至关重要的作用。

　　近两年来，联通通过与外部公司的合作，使用脱敏的用户标签数据为企业创造了真金白银的实际价值，“数据”的应用价值日益突出，真正成为企业的又一宝贵资源。而之前，企业内部并没有这么一个专门的部门是站在全局的角度，承担起“数据资源”管理者的角色的，这就是成立“数据中心”的初衷，也是其定位和义不容辞的责任。联通数据中心的成立，是“数据线”这个弱势专业有史以来摆脱依附关系成为独立二级部门的第一次，也是对于联通信息化部门实践数据集中整合、应用，支撑公司管理方面取得成果的高度肯定。说起这个，数据线工作的人都会有深深的共鸣，这里面有多少苦衷啊。

　　2. 主动还是被动?都是“支撑”惹的祸

　　“数据中心”脱身于信息化部门，而信息化部门的基本定位就是“支撑”，就是要“有求必应”。我们熟悉的场景是每个月的那么几天，业务部门的人员为了写分析报告，需要些报表以外的数据进行分析，给数据部门打电话，然后心急火燎地等待他们提供的数据结果。另一场景，数据部门的人员被各部门各种的数据需求折腾得团团转，为了提供数据，加班到天亮。曾经有负责数据服务的处室，在总结年度工作时用到的数据是“提供报表上万张”。经分系统在用户的坚持下，开发了大量内容相近、格式不同的报表。一方面是用户层出不穷的需求无法满足，另一面却是系统里大量的报表没有人访问。因为用户无法自己获取数据，日常数据服务工作显得相当被动。

　　其实从内容上看，一个企业的数据是唯一的，只是各部门因为关注的角度不同，提出了不同的展现要求，实际上在数据层面有较高的重叠性。如果想要在减少需求量的同时，提高用户满意度，就需要数据管理部门的人员具备高度的综合能力，这个人不仅要熟悉公司的业务、流程、部门的职责分工，还要有很好的沟通能力，能够正确理解、综合、引导用户的需求，然后在总体框架下将整合后的、被验证过的需求在系统中固化。如果能力强，从个人层面，还是可以主动地做一些事情的。

　　但是，要想改变数据工作的被动局面，就需要数据管理部门不再局限于“支撑”的角色，而是应该站在”数据资源管理者”的角度，主动地从数据、应用、管控、系统四个方面，形成一个体系化的数据管理架构，并指导日常工作和系统建设。

　　上图是2009年联通开展的数据管理体系研究工作的成果，是对数据工作的一次很好的总结和提升。它是数据管理体系L0架构，揭示了数据管理工作的组成部分以及各个部分之间的关系。与其他专业线不同，数据专业的管理核心是”数据”，数据质量、生命周期和安全管理都是核心的管控内容，而组织(人员、制度)和系统是数据产生价值的基本保障。数据、应用、管控、系统四个方面的内容缺一不可，同时又存在相互关联、不断优化的过程(流程)，绝对不是建几个系统那么简单，这也是数据专业管理的难度所在。

　　上面这张图就是对数据工作的流程很好的诠释，数据部门要想扭转被动的局面，首先必须有自己完整的架构(数据、应用、系统、流程、管理制度)。而这一架构的形成，是需要通过以下4个步骤：

　　正确评估自身能力现状;

　　找到公司业务战略、目标对数据专业的期望和差距;

　　有选择性地确定数据工作的战略目标和阶段性计划后组织实施的;

　　在完成阶段性计划之后，还需要评估能力提升的结果，以便对现状形成新的评价，循序渐进，有效积累。

　　信息化的同事对于数据、应用、系统这三项内容都容易理解，但是，对于制度和流程就不太容易理解了。制度就是游戏规则，规定了该谁做，做什么，怎么做，做到什么程度。流程则是为了明确一件工作的步骤和涉及的部门之间的关系。目前流程的缺失带来太多的问题，常见的场景就是一项业务已经下线了，我们的系统中还在展示;新的业务已经为公司创造价值了，其收入还没有在财务报表中单独体现，不能及时反映这项业务的发展状况;系统中数据和报表功能已经具备了，业务部门还在要求数据部门人工提供数据，用户的需求无法及时传递到建设环节。

　　解决这些问题的根本就是必须形成闭环的数据工作流程，在数据生产、服务、建设、维护内部各个环节的有效沟通的同时，加入到公司运营、网络、管理的前端环节，第一时间参与产品策划、基建计划、科目调整等前期工作，才能确保数据工作的有效积累和正常运转。

　　责任编辑：DJ编辑