第七章：數據治理中的“天時、地利、人和”以及“利其器”

【第七章：數據治理中的“天時、地利、人和”以及“利其器”】

數據治理的成功，離不開 “天時、地利、人和” 的相互促成，再加上 “利其器” 的輔助。本文將這一傳統智慧應用于數據治理場景，供大家參考。

本來計劃是將這一章放在最后，進行總結介紹的，不過寫的過程中發現，各個章節多多少少都已經涉及到一些內容。而且在前面提出來，也是一個提前總結。
任何一件事情能夠做成，真的是“天時、地利、人和”相互促成的結果。缺少哪一點都可能會出現意外。在數據治理的過程中也是同樣的道理，那么什么是數據治理過程中的“天時、地利、人和” 。以及具備了這些就一定能夠達成目標嗎？
老話說“工欲善其事，必先利其器” 。數據治理中的“利其器”又是指的什么。這里就說說個人的一些理解。

一、“天時、地利、人和”的解釋特意搜了一下這個詞的出處。
出自《孟子.公孫丑下》，原文為 “孟子曰：‘天時不如地利，地利不如人和。三里之城，七里之郭，環而攻之而不勝。夫環而攻之，必有得天時者矣；然而不勝者，是天時不如地利也。城非不高也，池非不深也，兵革非不堅利也，米粟非不多也；委而去之，是地利不如人和也。 ’” 。
解釋天時：通常指有利于作戰的時令、氣候等自然條件，也可引申為時代背景、機遇等外部環境方面的有利因素。比如古代戰爭中，選擇在合適的季節出兵，像冬天河水結冰利于行軍渡河，或者刮起對己方有利的風向等情況，就可以說是占據了 “天時” 。在更寬泛的現代語境下，一個人創業正好趕上行業蓬勃發展的階段，市場需求旺盛，這也可看作是遇到了好的 “天時” 。
地利：主要是指有利于作戰的地理形勢，像占據險要地勢、易守難攻的關隘，或者有豐富物產的地區等，都屬于地利因素。例如三國時期，蜀漢占據益州等地，憑借山川險阻等地理優勢進行防御。從廣義來講，經商時選擇一個地理位置優越、交通便利、人流量大的店鋪地址，就是獲得了 “地利” 條件。
人和：強調的是人心所向、內部團結等人文方面的有利因素。在軍事上體現為軍隊內部上下一心、眾志成城，百姓也擁護支持；在日常工作、生活等場景中，一個團隊成員之間彼此協作、配合默契，人際關系和諧融洽，大家為了共同目標齊心努力，這就是具備了 “人和” 的良好狀態。
總體而言，這句話強調了在諸多因素中， “人和” 相較于 “天時”“地利” 更為重要，突出了人的主觀能動性以及內部團結協作所產生的強大力量在事情發展中的關鍵作用，后來也被廣泛應用到軍事、政治、商業、社會生活等諸多領域，用來分析成功所需要具備的條件。
上面是從網上搜索到的。個人倒沒有想說誰比誰重要的意思，只是想表達事情想做成，需要具備一些條件。這些條件能夠和“天時、地利、人和”很好的類比，是各方條件相互促進，才能將事情辦成，這樣一種感覺，所以使用了這三個詞。
下面說說我對這幾個詞的理解。

二、天時：大的政策趨勢導向一說到數據治理，經常會聽到的一種說法是“數據治理是一把手工程” 。個人只同意這句話一半，數據治理確實是一把手工程，但也并不是一把手支持了就一定就能夠成功的。
就像這篇文章提到的，是需要天時、地利、人和，相互配合才有可能成功的。
一把手的支持，僅僅能夠提供一個公司內大的政策趨勢導向。有了一把手的支持，能夠明確的讓領導給人，給錢，給時間。提供這樣一個政策趨勢的大環境，從而讓數據治理在這個大環境下，在這個天時下進行穩步推進，而不至于急功近利、揠苗助長。
同時，這個支持還需要能夠明確可達成的范圍是什么，不能在支持過程中既要、又要、還要。
之前章節中提到的數據治理的邊界在哪里、數據治理的目標、數據治理作用的數據分類是什么，都是想在啟動數據治理之前能夠明確下，哪些是數據治理能做的，哪些是數據治理不能做的。

三、地利：適合的場景開展業務如果天時是一個大的政策趨勢導向。那么地利就是一個適合的業務場景了。
數據治理不能為了數據治理而治理。需要有一個明確的、一句話能夠說清楚的業務場景。
有了業務場景，才能有對應的業務方，在推進數據治理的過程中，才能不飄在空中。如果缺少了這個真實的業務場景，那么數據治理就總是感覺輕飄飄的，不落地，不扎實的感覺。
這個場景需要多和業務進行溝通，真正從業務中來。并且這個業務場景，最好是領導層認可的，那么這個地利和天時也算部分結合了。
這個地利在數據治理啟動的契機中，尋找場景部分介紹的就是這個“地利” 。

四、人和：良好的業務關系，和諧的團隊氛圍人和的過程，是讓公司內部有這個意識，各個組織之間相互配合不內耗。
首先，是和業務部門有良好的關系，這樣的進行“地利”溝通的時候，能夠更加順暢的進行調研。在梳理業務流程的時候，理清數據流向的過程中，都需要和業務進行深入溝通。在進行治理過程中，業務部門能夠接受治理的一些規則、要求等，也都需要業務能夠配合。
另一方面的“人和”是，數據中臺（假設數據中臺部門是數據治理發起部門）內部能夠有和諧的團隊氛圍，知道不同小組的定位，不同小組之間既有特定的負責范圍，又能相互間配合。知道共同的目標，如何合力達成目標。
畢竟，如果數據治理的發起團隊先內部各個小組之間都不和諧，那么治理的政策基本上是貫徹不下去的。
這些“人和”的關鍵可能還和組織架構有關。組織即權力。怎樣的組織架構能夠更加順暢的讓團隊內部和諧溝通，怎么的組織架構能夠和業務進行良好的交流。這些也都是具體不同的公司，具體分析了，沒有一個放之四海皆準的形式，都是很微妙的設置。
正是這些微妙的點，讓數據治理并不是那么容易，也是這些微妙的點，讓數據治理變得有意思。

五、利其器：工具的輔助落地能力最后加一個條件，就是“工欲善其事，必先利其器” ，需要工具進行輔助來完成這件事。
整個過程中工具的準備也是必不可少的。沒有相應的工具進行配套的規范落地，讓具體的人能夠方便的進行操作，那么要想做成也是很困難的。
個人認為工具在數據治理的過程中處在一個比較尷尬的位置。
一方面容易走向兩個極端，一個極端就是認為上了一套工具了，就能夠包治百病，所有數據問題似乎都能夠解決了。另一個極端就是忽視工具的需求，似乎只要有了組織、有了規范，數據治理就能夠順利的落地了，整個過程中都不提工具的作用。
不管是哪種情況，工具有一個問題點就是：他需要一個單獨的周期來準備。如果是采購的工具需要進行個性化改造，需要進行學習適應，如果是自研的工具，需要一個較長的研發周期來進行研發、測試，讓工具變得穩定。
這些都需要時間。而這個工具準備的時間從哪里出？是否將工具準備的周期也包在數據治理的周期內？如果提前準備工具，又需要和實際治理過程中需求相匹配，但是還沒有啟動數據治理，具體需求還不能確定，怎么讓提前準備的工具完全匹配？如果不提前準備工具，隨著組織調整，政策發布，一起來準備工具，那么節奏上一定會被準備工具所延后，組織調整和政策發布很快，但是工具準備確很慢。
如何解決這個問題，需要具體場景具體分析了。
而且還需要考慮一個點，工具提供方其實最終產物是一個平臺工具，并不實際的產生業務價值，這也會在研發過程中遭遇比較大的壓力。
這些都是這個工具提供方，這個間接相關方的難點。即需要工具，又不想讓工具的準備占據過多精力。
但是不管哪種情況，需要手工編寫程序收集的元數據，工具幫你自動獲?。恍枰斯な侗鴰蟣嘈創朧迪值氖葜柿考觳?，工具幫你自動識別問題；用文檔管理的數據字典，工具幫你在線管理。所以，不能否認工具就是“善”數據治理這件事情的一個“利器” 。至于，到底怎么準備這件利器，需要結合各自不同情況進行分析了。
另外，當數據治理部門內部進行工具使用，工具推進的過程，也是“人和”的部分了。

六、總結有了“天時、地利、人和” ，以及”利其器”就一定能夠成功嗎？答案恐怕也不是絕對的。
對于成功的定義權在誰手里？怎么算是成功那？這是一方面。組織架構是否能夠將這些能力順利的發揮出來，也是各家各部相同的。
另一方面是，你不可能拿著一個地圖，在所有環境下去找路。現實環境千差萬別，既要有固定的思路，又能夠根據不同環境進行適時地變化，其中的感覺還是很微妙的。
根據Gartner統計，數據治理項目大概有90%是失敗的（并沒有確切的找到數據出處。怎樣的統計范圍，如何定義失敗等等。暫時持保留意見）。不過也不用過于悲觀。在整個數據治理的過程中，謹慎樂觀，一步一個腳印。能夠明確知道自己正在做什么，目的是什么，就是一種成功了。
寫到這里，感覺越來越多的情況是沒有一個定論的。都需要按照各自的場景進行個性化調整。這個是數據治理不穩定的地方，也是數據治理有趣迷人的地方。

七、開啟下個階段整個數據治理實踐之路，是按照“總-分-總”的形式來規劃的，介紹完這一章，數據治理第一階段“總”的部分就算告一段落了。 “總”的部分一共7個章節。第一章算是開篇內容。之后的數據治理的邊界在哪里、數據治理和數據管理怎么區分、數據治理的目標、數據治理啟動的契機、數據治理作用的數據分類是什么、以及本章的數據治理的“天時、地利、人力”及“利其器” ，都是想在治理之前明確下一些前提條件，劃定下范圍。是為了更好的開啟下個階段。
下一章開始，將進入“分”的階段。分的階段會按照數據治理的目標中提到的5個維度， 9個模塊進行逐個介紹，下個階段需要整體規劃一下，敬請期待。
還是像一直表達的，這些內容僅僅提供一個參考視角。而且，數據領域是一個實踐的學科，可能本身解決方案就是千差萬別的。希望大家在實踐過程中，都能找到適合自己的那一條路，最終到達山頂。
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