一直以来，数据治理在企业内部实施落地过程中，都会遇到各种各样的问题，其中不乏各种来自业务方的质疑。例如，业务部门不配合导致数据治理工作没法开展；数据治理工作每天都被质疑业务价值，甚至影响到部门存在的合理性。

相对而言，很多时候数据更愿意处理具体的技术问题而非抽象性的、跨领域的业务问题，以至于很多时候数据治理团队“只有数据治理之名，行的却是各类报表开发、数据加工的技术男的工作”。长此以往，不仅无法真正践行数据赋能业务的治理终极目标，对于团队未来规划甚至个人今后的职业发展，也会产生各类问题。

今天，我们就一起来探讨下，如何让业务真正理解并配合数据治理工作。

古希腊哲学家泰勒斯曾经说过，“最困难的事是认识你自己”。在我看来，比认知自己更难的事情就是改变自己。

数据人，特别是实施数据治理的同学，首先需要跨越的关口就是建立起业务视角。何为业务视角？业务视角就是一切从企业经营管理的实际出发，通过分析和理解公司商业模式、运营流程、产品服务能力、同行竞对及市场客户情况，找到当前企业组织核心发展目标的阻碍点和问题点（例如高净值客户不断流失的原因分析，相比于同行的价格劣势的成分分析等等），并给出业务层面的解决方案和规划思路。业务视角关注的是如何通过特定的资源输入，实现具有商业价值的输出，强调的是业务的目的性、效率性和价值创造。

举个例子，大家可以回忆下公司里销售同学的思考和沟通方式，通常来说，一个公司的销售团队是公司最为核心的利润中心，也是与市场和客户打交道最多的群体，他们的日常思考行为方式其实具有典型的业务视角，否则，产品不容易卖出去。通常来说，销售同学对于一个事情会有很强的目标性，也会充分识别目标达成所涉及的利益相关方（哪些是利益共同体，哪些是收益方，哪些是可争取的中间资源，哪些是会因利益受到影响而对最终目标达成产生风险的资源），针对不同的群体制定不同的销售策略，并持续跟进各类销售策略执行落地的情况（同时也关注各类群体，特别是其利益诉求点的变化），持续调整并优化销售策略，最终实现销售目标的达成。

整个过程其实很好的体现了业务目标性、业务活动的执行效率及反馈优化的闭环。其实我们数据人，某种程度上也是公司内部的“数据销售”，只不过相比于传统销售售卖的产品和服务，我们售卖的是“管理理念和管理活动”。虽说“一把手负责制”是数据治理成功的必要条件（某些环境下，甚至是第一必要条件），但正如“尚方宝剑威力最大的时候不是在你拔出来的时候，而是在你背着它的时候”，如果认为数据治理仅仅可以通过强硬贯彻领导意志的方式就能推行成功的话，那最终的结果极有可能南辕北辙，即使能够按照传统治理理论框架建立一套数据治理体系，更多也是停留在表面，难以对实际的业务活动带来影响和变化（当然，就更谈不上数据推动业务的变革），同时实施过程中也容易受到各种业务投诉，例如重复工作，浪费时间影响正常业务。

因此，除了必要的组织制度和领导资源的支持，数据治理想真正实现对业务的赋能，也要求数据治理的同学“成为一个合格的数据销售”，这就要求我们在实施过程中时时刻刻都要提醒自己从业务视角出发去思考问题。

在数据平台和数字化转型的背景下，业务视角就意味着深刻理解数据如何支持业务决策，优化业务流程，通过数据共享和数据智能能力建设，发掘新的增长机会，具体执行通常分为四个步骤：

1、通过优劣分析寻找合适的业务试点领域和业务协同部门，通常来说，业务形态更多依赖数据的准确性、完整性，其业务流程相对标准和简单，业务部门领导也有较好的管理认知，愿意从资源和制度上保障管理制度建设，都会是未来成功推行数据治理工作的有利条件，也是我们优先选择的业务试点领域；

2、了解当前协同业务部门各个层级的利益诉求，梳理当前数据问题引发的业务问题，进而分析业务流程中可以优化提效的环节，最终整理出实现上述业务目标所需的数据能力（例如数据的质量要求，数据的共享服务能力、数据的安全合规要求等）；

3、基于当前组织能力现状和业务问题的急迫性，制定短期和长远相结合的数据能力建设路径，并辅助相应的数据治理流程设计和技能培训，确保各阶段性治理目标的业务落地和可验证，在业务目标的持续达成过程中不断提升业务对于数据治理的认知；

4、充分进行复盘，分析实施过程中的各类问题，不断完善实施方法论的完备性和可执行性，尤其是在实践中不断打磨适配当前组织能力的、难度适中的事实方法论，并不断优化平台能力、流程效率，降低治理实施整体运营成本。

那么，数据人有了业务视角，是不是就意味着业务会一起参与数据治理工作？答案当然是否。数据人除了具备业务视角这个前提条件外，至少还要解决两个关键问题，才能真正让业务人员参与到数据治理活动中来：

1、如何证明这套东西是能落地、可执行的？2、如何证明最终完成的成果对预期的业务目标有直接的正向影响？

下篇文章我们来重点分析下这两个问题~~