华为数据之道的“不能”

       华为发布自己的数据之道于业界是个好事，现在正面评价的文章很多了，那么就来谈谈它的不足吧，因为一方面企业的成功经验会受制于自己的特定背景，另一方面数据治理的内涵太广了，华为不可能在每个方面都做成标杆。

       1、驱动力的偶然性

       数据治理是非常底层的工作，也是长期的工作，不太容易让人看到其价值，除非数据问题已经对现有业务造成了巨大的影响，大多数还是温水煮青蛙的。

       银行的数据治理做的比较好，应该跟金融行业的特点息息相关的，比如强监管，但大多数行业没有这种特点，意味着数据治理要启动需要有一种额外的驱动力，而这种驱动力有一定的偶然性。

       华为的数据治理从2007年正式启动，历经14年才形成体系，直到成书，我相信不是自然发生的，那么，华为数据治理真正的导火线是什么呢？

       2014年一次高层会上，华为轮值CEO指出，公司财经部门是数据质量不高的直接”受害者“，上游所有的”脏水“都将最终流到财经环节，那就由集团CFO作为公司数据总Owner，这迎来了华为数据治理的真正起点，显然，华为高层已经受够了低质量的数据表现。

       你知道吗，作为一个半年收入超4000亿的全球化公司，现在华为能够5天出月度财务报告，11天出年度财报，这简直是个奇迹，我相信，华为一定从财经数据质量问题的解决中认识到了数据治理的巨大价值，然后才有了今天华为的数据之道。

       但华为这条路能复制吗？

       也许你家的数据问题再严重也不会让老板感到痛，这样数据治理的顶层设计就很难，那其他工作的顺利开展就更难了。

       虽然华为的数据之道可以学，但落地也许还需要一点点运气，但正是这点运气，却是华为的数据之道不能给你的，而这是成功的前提。

       随着数字化转型的加快，各个企业由于数据问题导致的业务问题会越来越多，因此一定会有越来越多的老板感受到这个痛，在数字化的风口，未来搞数据治理也许不再需要运气。

       2、业务模式的限制

       华为是非数字原生企业，主要做的是To B的生意，其数字化创新的方向更多侧重于对内，即提升企业的运营效率，先赋能自己，然后再使能合作伙伴和客户，这种模式决定了它非常强调用数据去驱动流程效率的提升。

       而互联网公司等数字原生企业在设立之初就以数字世界为中心来构建，生成了以软件和数据平台为核心的数字世界入口，便捷地获取和存储了海量的数据，并开始尝试通过机器学习等人工智能技术分析这些数据，其数字化创新的方向更侧重于对外，主要做的是To C的生意，强调用数据去直接理解用户需求，然后获取精准流量来变现。

       业务模式的不同决定了对数据的要求不一样，从而使得数据治理的重点也会不同，对于华为很重要的数据治理经验，也许对于互联网行业根本不重要，反之亦然。

       如果你觉得自己的业务已经极大受限于流程机制了，那么华为的数据治理经验可能很好用，但如果你自己的业务拓展受限于用户理解，那么互联网的数据分析，数据建模等数据治理经验更适合于你。

       你会发现，华为很少去谈用户标签治理，这是由其行业背景决定的，很多数据治理的东西，华为数据之道是无法涵盖的。

       3、数据规模的局限

       华为主要做的是To B的业务，相对于拥有海量数据的互联网大厂、金融、运营商等行业，其数据规模是有限的，这意味着很多海量数据的问题它是碰不到的，也不需要治理，而对于拥有海量数据的行业来讲，这方面的治理经验就很重要。

       比如数据的生命周期管理对于互联网的降本增效很重要，多维分析对于互联网提升分析效率很关键，但华为数据之道并没有怎么涉及，也许华为公司并没有感受到海量数据的存储和分析压力，也就不会有这方面的治理经验。

       又比如对于互联网来说，针对海量网页信息的准确解析对于理解用户的行为很关键，那么对这些海量信息的埋点、采集、处理和分析的治理就非常重要，你去看阿里巴巴大数据之路这本书，它最前面谈的技术就是在讲采集埋点的技术，要解决的就是数据采集的全面性等问题。

       又比对于百度、高德来说，海量位置数据的治理一定是核心，但华为公司显然不会把这当成治理的重点。

       4、流程管理难模仿

       华为数据治理的成功，有很多先觉条件，这些先觉条件很多企业并不具备，间接导致了华为数据之道的“不能”。

       要做好数据治理，首先需要梳理出企业的数据资产目录，但数据资产如何确定呢？这些数据资产归谁管理呢？

       这对任何一个企业都是个难点。如果不解决，就会出现数据资产找不到，看不懂，难定责等根源性问题。

       华为很好的解决了这个问题，但靠的不是数据治理本身，而是依赖于其已经拥有的强大的、成熟的流程管理体系。

       1998年，华为与 IBM 合作 "IT 策略与规划 " 项目，包括 IPD ( 集成产品开发 ) 、ISC ( 集成供应链 ) 、IT 系统重整、财务四统一等 8 个管理变革项目。

       2004 年至 2007 年，华为再度斥资 20 亿元，先后进行了 EMT ( 企业最高决策与权力机构 ) 、财务监管等业务管理变革，就事在这种企业级业务标准化、流程优化的基础上，华为的数据治理算是搭上了顺风车。

       华为当前有四条清晰的主业务流，分别是战略到执行，业务交易到核算，产品创意到生命周期管理及存量管理到问题解决，正是基于主业务流程，华为方便的实现了对主业务对象的识别，并以业务对象为核心（比如客户合同）形成了清晰的数据资产目录，由于业务对象依附于业务流程上，也就非常方便的确定了数据资产的责任人。

       大家都知道，数据的确权对于数据管理至关重要，华为依赖强大的业务流程管理方便的解决了这个问题，而大多数公司还在为数据的owner到底是谁吵个不休，而这个业务流程管理是无法靠学习华为数据之道获得的，这其实是华为的经营之道。

       5、人才队伍难复制

       大家知道华为总部做数据的专家有多少吗？超过200人，注意，这200人不是写代码的（写代码是外包的），而是数据管理专家+架构师+产品经理等高端人才，但放眼一般的公司，估计能称得上专家的，大多是个位数吧。

       即使是财大气粗的企业，现在也得靠引入外部的合作伙伴，但搞过数据管理的都知道，数据管理专家最好自己培养，当然别人的专家也可以，但这波人稀缺啊，大多是空中飞人，你今天刚跟他谈完，明天就跑了，而数据治理这个东西，是一门实践的学问，专家也需要长期扎根企业才能整出靠谱的方案，况且光是方案也不够，还需要落地执行，比如好不容易整出了入湖的规范，但这个规范如何嵌入到流程和系统中去，也得靠专家去推进。

       很多企业邀请了外部智囊来写数据治理的方案，顶层设计的很完美，老板很满意，但谁来领会这些顶层设计并上传下达落地呢？

       华为搞了10年，算是培养了一只懂技术，懂业务的数据管理的专业队伍，但人才队伍的培养也要依赖于企业原有的人力资源管理体系的，显然这也是难以复制的，比如华为有华为大学啊，但很多企业没有。

       没有人，说什么都是空，这也是华为数据之道的“不能”。

       6、不对外提供服务

       那么，能不能邀请华为公司来提供完整的服务，把它的那数据治理体系在别人家的地方落地呢？如果成功了，那才能证明华为数据之道的“能”嘛。

       但我相信华为公司不会提供这种服务，也不能提供这种服务。

       因为华为数据之道不是一个产品，而是一个体系，如果它能把自己的数据治理体系都打包销售了，那就意味着它能够把公司的经营管理也打包销售给别人，这显然是很荒唐的。

       从前面提到的五点也能看出来，无论是组织，流程还是队伍，华为数据之道是在华为企业这个树根上长出来的新枝，也是无法独立存在的。

       学而不思则殆。

       因此，我们不能简单的追求读懂华为数据之道这本书，而是要反思自己企业与华为的不同之处，理解清楚华为做成这个事情的特殊背景，领会华为数据之道的“不能"，多追问下为什么，才不会东施效颦，才能从华为的数据之道中找到真正属于自己的东西。