首席数据官：数据管理的7大定律！
数据正在极大地改变我们的工作方式以及我们为组织提供价值的方式。将数据视为企业资产的组织比那些采用孤立数据工作的组织更能抓住机会并降低风险。首席数据官 (CDO) 不仅定义了满足当前需求的数据战略，而且还发展了该战略以确保组织在遥远的未来获得价值。
任何集中都需要有充分的理由。
任何放权都必须以信任和支持为前提。
技术驱动型的人往往倾向于从解决方案出发。常见想法是“这项新颖的技术一定有应用！”要想避免陷入未使用过的高科技带来的陷阱，就不要从解决方案入手，而要从问题或机会开始研究。经验表明，这种思维模式的转变很难，特别是对于经验丰富的IT 领导，他们习惯于主动提供最先进的解决方案。
业务视角和技术视角之间的鸿沟主要在于流程和数据领域。双方常常都认为自己是开放的，但却不知不觉陷入旧思维方式。许多人都表示他们是从组织的利益出发才这么想和做的。
要解决这个挑战，可以考虑以下三个建议。
不断发问：是否存在问题（某些事情没有按其应有的方式进行）？有机会么（虽然有效，但还可以改进）？能不能创新（新的商业模式）？确定并量化实际的痛点和可能的收益。 寻求对话：与各个独立的业务职能部门探讨可能的收益，并一起验证。 培养产品思维：从项目经理到产品所有者的视角转变有利于数据管理工作的开展。眼光可以更长远，不应局限于单个项目的结束。
图 2 业务驱动型模式02 数据管理第 2 定律
数据管理是整个组织中每个人的工作。它尤其不是一项 IT 工作，也不是从技术开始的。数据管理是在相互理解的坚实基础上构建业务与 IT 之间的桥梁。
商业导向
除非在公共部门或非营利组织，否则数据处理工作需要增加可测量的利益相关者价值。在数据方面有投入的组织都希望看到回报。我称之为“数据回报率”（Return on Data，ROD）。这种表述来源于财务术语“投资回报率”（ROI），它对于任何需要花钱的活动都至关重要：只有能得到收益才会去做。
谈“数据回报率”不是以处理数据为终极目标。要判断数据活动效果如何，必须要看它对组织整体状况的影响。这包括间接和长期的影响，以及对潜在问题的规避情况（这意味着对风险的处理）。
构建令人信服的业务模式并不是为了让数据投资看起来足够有吸引力，为了确保资金安全，则需要从一开始就从商业导向出发。尽早发现业务模式的负面影响并不是失败！
03 数据管理第 3 定律
仅仅根据某些事实做出决策是不够的，而是需要整体考虑组织范围内所有的相关事实。
作为决策流程的一部分，“问题升级”只是意味着将决策提升了一个层级。理想情况下，视角会从部门角度转变为可以减轻偏差的跨职能角度，并最终转变为可以避免偏差的全体“股东”角度。
这样的流程有助于不受个人观点和动机影响做出决策，而且可以鼓励组织中级别较低的人跨职能看待问题，并提出跨职能的最佳建议。
信息共享
04 数据管理第 4 定律
销售人员希望增加收入，打折销售是最简单的。然而，财务部门认为折扣会减少利润。 项目应在预算范围内按时完成。因为缺乏对未来项目和其他部门影响的考虑，可能会导致选择次优的解决方案。
变革管理
目前几乎没有什么组织是完全以数据为中心的。换句话说，对几乎所有组织，关注数据意味着会发生根本性的转变。
在过去几十年里，大多数组织都面临多次变革需求。这形成了一项专门的学科来研究变革管理。我们可以假定相关研究成果也适用于工作量巨大的“数据变革”。
06 数据管理第 6 定律
要成为数据驱动型组织，整个组织范围内各方面都要做出改变。
数据驱动型组织需要提高全员的技能，并为他们开放所有相关数据的访问权限。
声明：本文内容节选于《首席数据官管理手册》，作者马丁·特瑞德，翻译马欢，机械工业出版社。很不错的一本书，推荐给大家！
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