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浅析用PMO赋能数据管理

时间:2020-04-22   来源:张靖笙讲数 张靖笙
数据管理和项目管理属于两个范畴,而这两个领域我都有多年的工作经验。作为上世纪九十年代末就接触数据仓库与商业智能的IT老兵,九年多前开始做咨询的时候,居然阴差阳错被猎头弄去搞企业架构方面的咨询顾问工作,当时入职后颇有投错胎的痛感,因为那时我也就认识企业架构这四个字而已,可这九年一路攻坚啃难熬过来,却能有缘从IT战略规划和项目管理办公室(PMO)两个方面融合了项目管理和数据管理的经验,并能从微观小数据转型向宏观大数据领域。
根据国家标准GB/T36073-2018《数据管理能力成熟度评估模型》(下文简称国标DCMM),数据生命周期包括数据需求、数据设计与开发、数据运维与数据退役,一般情况下,前两个阶段都是在信息系统的建设期,正好有项目管理工作存在交集,可以说,大部分的数据需求和数据设计与开发工作还是要在各种信息化项目中被实现和完成。
这里就有一个非常有趣的命题,如果在项目管理中没有考虑数据管理工作或者要求,那么毫无疑问是不可能的,而根据国标DCMM的定义,如果仅仅在项目管理中考虑数据管理工作的安排,那么数据管理成熟度又很低(2级以下),比如根据国标DCMM定义,数据设计与开发工作的成熟度等级标准如下:
而对于每一个信息化项目中常常会遇到的参考数据与主数据,国标DCMM也给出了明确的管理定义和要求。
换句话说,如果组织希望其数据管理能力成熟度达到稳健级以上,则不可能仅仅在单个项目层面安排有关数据管理的工作职责,而必须在组织级层面统筹数据管理的相关工作,包括数据需求、数据设计与开发、数据架构、数据治理、数据质量等等方面的要求,这个传统的项目管理工作带来了新挑战和新要求。
根据中国信息通信研究院云计算与大数据研究所、CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会在2019年6月发布的《数据资产管理实践白皮书(4.0)》指出,传统的管理制度体系中,数据管理职能主要由 IT 部门来负责,是 IT 部门的一项工作,业务部门配合 IT 部门执行数据管理,提出需求。随着数据分析与业务融合越来越深入,业务部门逐步成为大数据应用的主角,因而数据资产管理在企业中扮演越来越重要的角色。出现了越来越多的企业设置专门的“数据管理”职能部门或首席数据官(CDO,Chief Data Officer)岗位。在这种变迁背景下,数据管理的组织架构也面临革新的需求,这些数据管理的组织架构也必然需要在每个项目管理工作中发挥应有的作用。
而另外一方面,项目对于任何组织的成功都是至关重要的。越来越多的组织已经把项目管理作为一种在现今高度竞争的商务环境中维持竞争优势的关键战略,并以各种努力去开发自己的项目管理能力为其发展战略服务。不论处于什么行业,一个企业
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