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写在前面
这篇文章有自断生路的味道，同时也将招来许多同行的痛恨。一年前，本人从企业内部服务转到对外提供数据管理咨询服务。看到了许多企业“吃完螃蟹”（还是昂贵的大闸蟹）之后的无奈。如果不作出改变，更多的企业势必经历同样失望，因此而错过了数字化发展的契机。或许有人质疑，作为一个刚入行的Newcomer，哪来的底气做出这样的结论呢本人在企业数据管理实际工作超过15年，跟自己直接合作的顾问不少于20人。从企业的视角来分析这一过程，或许更有发言权。
典型现象
前一段时间，因为其他业务需要，Z客户邀请本人前往进行交流。
Z客户是一家传统的大型国企。为了响应国家对国有企业数字化转型的要求，同时也为了企业自身业务发展的需要，2020年聘请国际知名顾问公司开展了为期半年的数据管理体系建设咨询。咨询项目按照计划如期顺利结束。当我问及当前效果如何时，信息中心主管摇了摇头，满脸的无奈。打开电脑展示了顾问公司的三个项目交付件文档，包括《**集团数据管理体系》、《**集团数据管理制度》、《**集团企业数据资产目录》。交付件内容不可谓不详细，总共页数接近1000页。在此，不禁为同行的敬业精神致敬。我随意翻了翻文档，看到许多内容非常眼熟。尤其是数据资产目录的设计方法，非常负责任的说，是从我所在企业照抄过去的。例如，文档中提到可以根据BI设计业务对象。于是我好奇的问客户主管，是否知道BI的全称，得到的答案是Business Intelligence。这是个“大坑“。这里的BI是Business Item的缩写。更加致命的的是，对方抄了一个错误答案！在华为，也不强调采用BI来设计业务对象。由此可见，客户对顾问公司交付内容的了解、掌握程度。客户主管非常Nice，认为这也不完全是顾问公司的责任，他们自己也有责任。由于一些原因，他们原定组建数据管理部并没有成立，人员没有到位。据了解，在咨询项目交付过程中，Z企业仅仅安排了2人全职参与进来跟顾问共同工作。他们领导对此非常谨慎，担心万一组织成立后运作不起来，更加无法向公司管理层交代。因为，我在其他企业看到，按照顾问的建议，成立了数据管理委员会、数据管理部门。但一直没有实际运作。
委员会不知道需要决策什么事情，数据管理部门只有“空壳”，编制迟迟没法到位等等。
根因分析
咨询公司的顾问专家主要来自于两部分，一部分是在企业经过实践之后进入咨询公司的，具有实际的工作经验；另一部分是大学毕业之后直接进入咨询公司的，经过若干年的历练，成为一个合格的顾问。数据管理在国内属于新兴业务，成功开展数据实践的企业数量就不多。华为这样本身开始对外提供数据管理咨询服务，从类似企业流入到咨询公司的数据管理人才少之又少。咨询公司只能从原来从事IT咨询、数据仓库咨询的行业紧急调配，通过速成学习。甚至许多都没来得及搞清楚什么是数据管理，便跑步上岗。咨询顾问缺少实际操作经验，只能提供“教科书式“的方法论。2、数据管理不仅仅只是技术方法，更重要的是管理制度我们拿ISO9000质量管理体系做个类比，核心的目标是保证产品质量，确保客户满意。无论是提供企业质量管理体系咨询，还是内部贯标的质量体系专家，虽然也需要有企业相应的行业背景知识，但并不要求绝对强的技术能力。原因很简单，质量管理体系强调的是通过过程保证结果质量。数据管理体系的基本目标之一就是保证数据质量，其内在逻辑是基本类似的。直接拉一帮IT专家，简单学习一下数据管理方法论，就去作为教练指导别人干活。当前国内的许多企业缺乏科学管理的意识。仍然以ISO9000质量管理体系为例，咱们可以简单自我审视一下自己所在的企业，日常业务运作中，是否真正按照ISO9000质量管理体系中所制定的业务流程执行。据本人最近一年所接触的企业，绝大部分都几乎没有贯彻流程化运作。往往是”胡志明小路“走成了”康庄大道“。不要说因为流程文件不符合业务实质，流程是人制定的。归根结底，还是企业缺乏制度化、标准化的意识。如果说，企业ISO9000等贯标难的话，数据管理体系落地就更难了，这又是为什么呢？数据管理的落地执行不是依靠数据管理部门，而是IT系统开发过程，以及业务执行过程。例如，从数据管理体系对业务部门提出一系列完美的数据质量保障措施，例如，要求业务人员在业务执行过程中及时、准确的录入数据。但由于业务执行本身就不规范，也缺乏行之有效的问责机制。再完美的制度也只是写在纸上，挂在墙上。首先，许多传统国企的信息中心人数不多，人员编制也受到严格的控制。其次，在企业内部，真正愿意选择从事数据管理体系的人员并不多。大家更加乐意去从事数据分析等工作，这些工作的价值呈现更加直接。
华为实践
1.将顾问定位为老师、教练，而不是”写手“
据了解，华为在数据管理体系建设方面，有成功经验，也有失败的教训。其中外部顾问在这个过程中的作用又几何呢？首先，华为对顾问的定位是“老师”、“教练”，不是写PPT、Word文档的。2007年，华为公司首次引入数据咨询顾问。顾问带来了我们前所未见的数据工作方法。千万不要低估方法论的重要性。那个年代，数据管理方法还处于奇货可居的状态。要知道，如今为大家熟悉的DAMA在2009年才发布DMBOK 0.9（英文版）。在项目中，顾问公司人数和华为公司人数在1：3~4以上。经历项目过程，华为自己的数据专职人员开始掌握数据工作方法。在此基础上，从“拿来主义”到后来华为自己结合企业自身情况开始演进，逐步形成优化后的数据管理方法论。例如，在2011年，针对业务人员无法理解数据模型的问题，提出数据资产目录等等。
其次，强调顾问在数据管理中的实践经验。
七年之后，华为公司意识到，数据管理体系依然没有建立起来。关键的表现之一就是，数据工作主要由数据组织在做，没有有机的融合到企业业务日常运作中去，包括变革、运营等。2014年，再次启动数据变革项目，目标之一是：“3年建设数据体系”。根据华为的状况，已经不缺方法论。在顾问选择方面，向18M公司提出，要求从该公司内部变革部门抽调具有数据管理实操经验的专家。“连续几天，18M已经为我们再次讲述了他们的数据管理实践，给予我们的评价是，在技术方面，我们已经基本没有差距了。需要的是文化的改变，我们需要’Go out and talk with business people'，这恰好是我们当前的不足。”项目过程中，顾问的主要任务是回答问题，并提出相应的实践依据。后一项要求主要是确保顾问不是凭空提出一个未经实践的想法。
当然，顾问在华为公司数据管理体系建设中的作用不限于此。例如，通常的“外来和尚好念经”等等，已经是管理咨询中的老套路，就不再啰嗦。
