隨着企業對於數據重要性的認知越來越深刻，很多大型企業都已經有了數據管理部門，初衷是希望通過數據管理部來構建企業級的數據管理體系，組織，標準，系統，來解決數據一致性的問題，更好的利用數據，但是，近兩年經過觀察和與多個數據管理部負責人的溝通，我們發現不少數據管理部的工作步履蹣跚，收效不大。
而在近期，招商銀行，中國銀行，廣發銀行這樣的大型金融企業，都將數據資產部門單列，將數據資產的應用，價值的挖掘作爲數據資產部門的目標。
這兩者對比來看，我們發現傳統數據管理部門正在面臨着巨大的挑戰，急需整體的轉型。
傳統數據管理部的定位和職責
傳統企業的數據管理部的定位是統一管理數據標準。
一般來講，傳統數據管理部門的主要職責如下：
- 數據標準制定
- 主數據管理
- 數據統計與分析（數據倉庫或者BI系統建設）
- 數據安全管理
傳統的數據管理部們主要以數據管理員，數據工程師，ETL工程師爲主，是一個主要目標是將數據質量和安全管理好，距離業務比較遠，服務於應用開發部門二級支撐部門。
數字化時代數據管理部的挑戰
目前企業數字化轉型已經進入智能化時代，企業都希望藉助數據來驅動和賦能傳統業務，而這樣一來對傳統的數據管理部門的要求就提高了很多，定位發生了本質的變化。而這對於數據管理部門來講，挑戰是巨大的，主要體現在：
1、定位和考覈挑戰
數據從企業經營管理的副產品變成了企業和核心戰略資產，所有的業務都會從流程驅動轉向數據驅動。
企業對於數據管理部門的要求，從管理數據本身變成了挖掘，創造，管理和運營數據服務，爲業務提供數據價值。
這樣一來，數據管理部門的定位和考覈指標就發生了本質的變化，主要體現在：
- 服務對象的變化
傳統的數據管理部門，服務的對象是數據開發部門。而數據資產管理和開發部門，服務的對象是企業的業務部門和業務價值的開發部門。前者的輸出產品是數據，而後者的輸出產品的本質是服務於業務的數據價值。
- 部門定位的變化
傳統的數據管理部門的定位是管理，是從上至下的企業數據管理，是總部機關職能。而現在的數據資產的定位是服務於業務價值的，是爲業務服務的部門。
- 績效度量的變化
傳統的數據管理部門的績效是是否制定出了統一的數據標準，是否規範了數據利用的過程和，是從企業管理視角來度量價值。而新的數據資產的開發和利用部門的度量則是是否爲業務產生了價值，是否利用數據資產產生了新的增值。
2、數據質量的挑戰
過去信息化時代，企業的研發，生產和經營相對是穩定的，所以，企業的組織結構，產品組合，用戶信息等結構相對變化不大，所以數據質量問題，更多的是不同源，重複生產加工，數據孤島帶來的問題，所以希望通過數據管理部門的統籌管理，通過以上而下控制的手段來制定標準，來強行解決一致性的問題。
但是，到了數字化時代，我們發現，市場變化快帶來了對於業務的高速響應的要求，而業務高速響應的體現很多時候是產品不斷創新，前端作戰團隊的組織形式不斷變化，從而拉動了對於中後端的高速變化，但是這些變化的速度是不一致的。
比如，今天市場團隊創建了一種新的市場活動模板，並且立刻線下推廣，而軟件系統裏這個活動還沒有創建出來，這樣一來，數據就不一致了，出現了線上線下兩套數據。但是，在短期內，這樣的現狀是很難改變的。
因爲業務的發展和創新帶來的就是系統裏數據的多樣性和延遲性。
所以，我們要正視數據與業務的不一致性帶來的數據質量問題是客觀存在的
3、外部數據的挑戰
同時，傳統企業管理的數據大部分都是自己的軟件產生的，而數字化時代，企業管理和利用的數據很大部分是外部產生的，源頭不在企業內部。比如供應鏈上下游的交易數據，採集的用戶社交媒體數據，外部市場數據，外部公開數據等，這種情況下，這些數據的格式，規格和數量是動態的，這些數據對於企業來講的價值越來越高，這種情況下企業根本無法控制和管理這些數據的質量。
4、業務能力的挑戰
傳統數據管理部門是不需要很懂業務的，他們面對的是一堆存在數據庫裏的字節，他們是從數據專家的視角，從數據建模的視角，利用數據處理的工具和技能來根據需求部門對於數據的要求來加工數據，然後將數據給到需求部門。傳統的數據管理部門只需要對數據本身負責，不需要對於數據加工後的產品和價值負責。
企業對於數據資產開發和運營部門的期待是挖掘出業務價值，爲業務產生直接的貢獻。這就需要數據管理部門必須具備一定的業務能力，比如要識別出數據資產的業務價值密度，要能夠與業務部門溝通的能力，距離業務更近一些。
5、技術能力的挑戰
數據管理部門主要的技術能力是在數據倉庫，ETL領域，但是隨着前端業務的高速響應的要求，傳統厚重的，套裝軟件，工具類的數據技術已經不能滿足和支撐這樣多元化，實時性的需求。
主要體現在以下橫向和縱向兩個維度：
橫向，對技術的需求從局部的數據處理到端到端的數據價值的探索，挖掘和運營。
縱向，從傳統數倉，數據存儲，處理爲主，到雲計算，數據服務構建，微服務，DevOps的縱向拉通。
所以，數據資產部門的技術需要現代化的變革(Data Modernization）。
新時代的數據管理部門的使命和願景
從近兩年，一些創新型企業陸續成立數據資產部門，基於他們對於數據資產部門的期待，我們可以總結一下新時代的數據管理部門的使命和願景：
構建和利用企業數據資產，挖掘產生業務價值
數據管理部需要的五個轉型
在以上的五大挑戰背景下，結合新時代的數據管理部門的使命和願景，傳統的數據管理部門亟需完成以下的五個轉型：
轉型一、從數據到價值
首先是使命和願景的轉型，從交付數據到交付價值的轉型。
數據部門要將自己的輸出成果，從輸出一個數據集，數據平臺，到輸出對業務有價值的數據產品和服務。從關注數據向前延展到關注價值。
這個轉型是最本質的變化，數據管理部從機構的劃分，崗位職責的設定，績效考覈，協作流程等方面要全方位，體系化圍繞這個本質進行調整。
轉型二、從控制到運營
其次，是數據管理部門的心態的轉型，從總部偏控制的角色轉型到運營數據資產，產生業務價值的角色，通俗一點，一個是坐機關的，一個是做業務的。
轉型三、從管理到賦能
第三點，數據管理部門在組織裏的職責從以管理爲核心，變成多元化的職責，其中很重要的一個點，就是賦能。
將數據和智能的能力賦予到企業的所有業務部門，從而讓企業的業務人員能夠理解數據的價值，掌握數據和智能能夠給業務帶來的場景從而能夠讓他們在解決問題和業務創新的時候，有新的武器和工具。
轉型四、從支撐到創新
第四點，原來的數據管理部門更多的是第二線的支撐部門，距離業務創新較遠。而在新的願景和使命下，數據資產部門要承載數據創新的探索，挖掘的職責。
在一定程度上，要從支撐型被動響應轉型爲牽引型的主動創新。
轉型五、從後臺到中臺
第五點，數據管理部門要從企業的後臺數據部門轉型爲企業的數據中臺部門，成爲探索，挖掘，生產數據服務，運營數據服務產生價值的企業中臺部門，從而直接服務於客戶或者是業務體系。
總結
數據管理部門轉型最重要的挑戰是一個心態的變化，從支撐部門，沒有直接的業務指標壓力轉型到直接面向業務，服務客戶價值，承擔業務指標的變化。
這是一個必然的趨勢，但是也是一個很有挑戰的轉型，比如，如何實現對數據系統從T+N到T+0的業務系統實施需求響應？