8月31日，由中國金融雜志社、中國信通院云計算與大數據研究所共同主辦的“第二屆金融數據治理論壇”在北京舉行。神州信息首席數據官黃萬(wàn)忠在主會(huì )場(chǎng)發(fā)表題為《蘇格拉底的申辯 數據治理效果評估困境和探索》的演講。

黃萬(wàn)忠從數據治理發(fā)展趨勢、銀行數據治理實(shí)踐、數據價(jià)值釋放、探索金融數據治理新模式、數據安全體系建設、數據治理價(jià)值評估困境與探索等多個(gè)維度探討數據治理新動(dòng)向。

以下為觀(guān)點(diǎn)實(shí)錄：

歷經(jīng)近二十年，國內金融行業(yè)數據治理的理論和實(shí)踐發(fā)展到了一定的階段，從國外DAMA數據管理體系的引進(jìn)，到各類(lèi)數據治理國標、信通院數據資產(chǎn)管理白皮書(shū)等優(yōu)秀方法層出不窮，可以說(shuō)是百家齊放。行業(yè)里我們有了數據治理管理體系、有了數據資產(chǎn)價(jià)值評估方法，但卻鮮有數據治理效果評估的方法和標準。這就對數據治理從業(yè)人員帶來(lái)了極大的挑戰。

經(jīng)常會(huì )遇到數據治理從業(yè)人員花了渾身解數，但不被業(yè)務(wù)部門(mén)或者企業(yè)領(lǐng)導所認可，數據治理的實(shí)際效果無(wú)法被準確衡量，經(jīng)常經(jīng)歷冰火兩重天。數據治理從業(yè)人員經(jīng)常遇到如下困擾：

1. 做了那么多治理工作，為什么監管報送還要被處罰？

2. 領(lǐng)導不太滿(mǎn)意，覺(jué)得做的不好

3. 業(yè)務(wù)部門(mén)沒(méi)有感覺(jué)，覺(jué)得對業(yè)務(wù)沒(méi)有價(jià)值

4. 報表出數很慢，得不到想要的指標

5. 數據質(zhì)量還是有那么多的問(wèn)題

6. 數據治理很被動(dòng)，沒(méi)有全行級機制

7. 只是把數據治理當成一次性活動(dòng)

8. 數據標準落標往往會(huì )被妥協(xié)

9. 總覺(jué)得數據治理全都做了，又全都沒(méi)做好

10. 數據治理的熱情隨著(zhù)時(shí)間在衰退

……

類(lèi)似這種困擾還很多，都是數據治理從業(yè)人員的頭上懸劍。數據治理的效果究竟是好是壞，因為目前鮮有可量化的標準，讓數據治理團隊在匯報時(shí)誠惶誠恐。

這種窘境讓人聯(lián)想到在公元前399年古希臘哲學(xué)家蘇格拉底受審時(shí)所作的辯護。當然，蘇格拉底是最有名的西方哲學(xué)家之一，他的申辯鏗鏘有力。而我們數據治理執行團隊的情況就顯得悲慘一點(diǎn)。所以我們也需要一種理念，來(lái)應對數據治理效果評估，那么我們該如何從容地、有體系地來(lái)解決數據治理效果評估的問(wèn)題呢？

黃萬(wàn)忠提出了數據治理效果評估的思路：即從數據治理能力和數據治理實(shí)際效果兩個(gè)維度來(lái)評估。

數據治理能力指的是有沒(méi)有能力做好數據治理這個(gè)工作，體現了主觀(guān)性，比如從組織、制度、流程、崗位建設等來(lái)推動(dòng)。這些工作做好了，未來(lái)有可能讓數據治理變得更好，但不一定馬上見(jiàn)效，是有時(shí)間滯后的。投入不會(huì )立即見(jiàn)效，多久見(jiàn)效則體現了數據治理團隊的能力和方向的準確與否。

數據治理能力提升的領(lǐng)域包括：

● 一把手工程

● 企業(yè)運營(yíng)機制保障

● 相對充裕的人力資源投入

● 轉變觀(guān)念，視數據為企業(yè)關(guān)鍵資產(chǎn)

● 體系化的數據治理方法

數據治理效果實(shí)際效果評估則是數據質(zhì)量等實(shí)際可以量化的內容，這是一個(gè)靜態(tài)的表述。一般情況下，實(shí)際數據資產(chǎn)的效果是可以用量化指標來(lái)衡量的。它的領(lǐng)域包括：

● 質(zhì)量持續提升，可量化

● 監管好評

● 很好地支持了數字化轉型

● 充分融入業(yè)務(wù)，對準數據價(jià)值

● 賦能數據共享和交換

● 文化融合，言必談數

從能力和實(shí)際資產(chǎn)情況兩個(gè)維度就可以很好地來(lái)評估數據治理的效果。像國標的DCMM數據管理成熟度評估是在衡量數據治理能力，而數據質(zhì)量平衡記分卡則是在衡量數據質(zhì)量的實(shí)際情況。兩者合一，都可以較好地說(shuō)清楚數據治理的效果。

根據蘇格拉底的無(wú)知之知的哲學(xué)理論，黃萬(wàn)忠提出了數據治理能力“無(wú)知之知”的理論。數據治理從業(yè)人員和匯報對象根據這個(gè)理論也可以分為5類(lèi)：

第一類(lèi)是不知道自己不知道：自以為什么都懂，其實(shí)什么都不懂，狂妄自大。

第二類(lèi)是固執于自己的無(wú)知：這種狀態(tài)常見(jiàn)于立足于己的偏見(jiàn)或者信仰的盲目。因為自己的無(wú)知不斷用各種理論或說(shuō)辭來(lái)強化。貌似正確，卻往往是無(wú)差別暴力和破壞的根源。

第三類(lèi)是知道自己不知道：對數據治理的未知領(lǐng)域充滿(mǎn)敬畏，準備隨時(shí)再豐富自己的知識庫，比較謙虛隨和。

第四類(lèi)是知道自己知道：數據治理方面有多年經(jīng)驗，且抓住了數據治理的客觀(guān)規律，提升了自己數據方面的認知。能夠正確的引導、指導數據治理團隊工作。同時(shí)，保持不斷學(xué)習先進(jìn)同業(yè)的心態(tài)，積極進(jìn)取，取長(cháng)補短。

第五類(lèi)是不知道自己知道，是最高境界，數據治理領(lǐng)域有非常深的造詣，同時(shí)敬畏謙卑，無(wú)知勝有知。

值得注意的是，這里的“無(wú)知”是個(gè)中性詞，沒(méi)有貶義的成分，這是從數據治理從業(yè)人員的認知狀態(tài)的簡(jiǎn)單分類(lèi)，無(wú)意冒犯任何從業(yè)者。

數據治理執行團隊如果遇到第三類(lèi)領(lǐng)導，或者團隊中有第三類(lèi)人，那么數據治理工作只要堅持，注意方向別出錯，還有很大幾率成功。如果遇到第三類(lèi)，則成功指日可待，基本上會(huì )很順暢。如果有第五類(lèi)高手指點(diǎn)，那么整體工作會(huì )變得更加卓越。

數據治理團隊如果遇到第一類(lèi)和第二類(lèi)，也就是針對不知無(wú)知&固于無(wú)知這類(lèi)的情況，一定要注意技巧和方法。這一類(lèi)一定要攻堅一把手，然后使用敏捷的數據治理法使工作快速見(jiàn)效，同時(shí)避免沖突、保護數據治理的執行團隊，同時(shí)尋求業(yè)務(wù)的支持。

黃萬(wàn)忠在數據治理論壇上表示，神州信息于2020年推出了十大推進(jìn)模式（目前是3.0版本）中的兩種方法可以協(xié)助破解 ” 不知無(wú)知&固于無(wú)知” 的情況，即面向業(yè)務(wù)分析驅動(dòng)模式和監管驅動(dòng)模式，自下而上讓領(lǐng)導看到價(jià)值，然后往前推動(dòng)。神州信息ABIF數據分析價(jià)值提升框架，可以幫助提升業(yè)務(wù)價(jià)值，從而來(lái)反推數據治理。

黃萬(wàn)忠對該模式的應用和價(jià)值做了詳細解讀和舉例，舉例關(guān)聯(lián)資金鏈專(zhuān)題可以用銀行交易轉賬做數據挖掘，然后反推數據治理。讓業(yè)務(wù)部門(mén)看到數據質(zhì)量實(shí)實(shí)在在的進(jìn)步效果。

黃萬(wàn)忠最后建議，解決數據治理效果評估的問(wèn)題，還是要先從數據治理從業(yè)人員自身能力入手，認清不足，抓住規律，保持空杯，靈活變通，進(jìn)而努力去達到”無(wú)知之知“的境界。