数据管理演进4阶段

尚无数据管理意识的企业无法有序组织数据管理活动。有一个典型的方法适用于处在该阶段的企业：让数据所有者或IT部门员工在必要的时刻更正错误数据。除了把数据保存在独立的数据库中，没有人会理解为什么会存在问题，或者这些问题将来会有何种影响。

若要改进，企业需要认识数据完整性或可用性的问题。通常，能认识到数据管理方面的缺陷可能会引发组织层面的深层问题，并能够确认这些问题的源头就足够了。认识问题，加上解决数据管理缺陷的决心，就可以帮助企业开始了解数据管理的问题、风险和回报。

在这个阶段，企业在人员、流程、技术、风险与回报四个方面的表现如下：

人：成功依赖于为数很少的几位高级人才;数据库的运行依赖可以运用不同方法调整并更正数据的员工;管理层不致力于解决也不认可数据完整性问题;数据质量出问题，企业常常认为是 IT部门的错。

流程：没有成文的数据管理流程制度，数据管理混乱，以项目为中心;通过人工驱动的流程，在问题发生时才着手解决问题;几乎没有长期解决问题的决心;企业内部广泛存在重复数据，导致职能单位间资源浪费严重。

技术：工具主要包括一些常用软件(微软的 EXCEL和ACCESS)，未使用功能强大的数据管理软件;没用图表展示数据，也没用使用分析或审计等方法来确定数据的特征;仅在个别部门或数据源头进行数据清理或标准化;采用了一些技术来辅助人工的质量改进措施。

风险与回报：风险非常高，因为数据问题会导致客户流失(因为错误理解客户价值)或不合理的业务流程;虽然没有制定相关的流程来分析孰是孰非，但还是有一些人成为替罪羊，从而受到指责;回报低，除了个别员工或部门获得成功之外，企业几乎没有从数据管理中获得任何收益。

第2阶段： 被动做出反应

到达第二阶段后，企业就会理解所发生的数据管理问题，并意识到数据对企业的成功至关重要。但是，只有当发生重大问题或项目偏差时才会着手改进数据质量。处于该阶段的企业最多也就是在问题发生时做出反应，以期将危害降低到最小程度。

在第二阶段，数据问题的解决方案并不是集成的，而是无关联的点状解决方案。此时，向第三阶段前进的动力通常是管理层的战略构想，即搞好数据管理工作可以带来实际的业绩。为了向下一阶段迈进，企业必须将流程与技术整合，以便从数据资源中获得更多成果。

企业还必须制定成文的数据管理制度，并将其作为应用开发的核心竞争力来执行。在新系统和数据仓库上线后，员工必须了解企业的数据管理流程和相关协议。为确保相关制度能够到位，需要进行一些必要的兼容性测试。最后，企业必须就数据管理流程的所有权达成共识，将职责分配到相关部门。

在这个阶段，企业在人员、流程、技术、风险与回报四个方面的表现如下：

人：成功依赖于一些专业技术员工(数据库管理员、IT员工等);员工个体创建适用的流程，但整个团队或部门缺少统一的标准化流程 ;缺少长期的解决方案; 公司管理层几乎不认可数据的价值。

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