解密华为数据之道总结

总结石头大佬对于华为数据之道的解密文章，基于当下视角回顾华为数据管理的偶然和必然。本文梳理的原始素材来源于“ 数据不能承受之重”公众号的“解密华为数据之道”主题。

经典语言总结：

要求我按照“原教旨主义”的原则，找出该方案的本源依据，在工作中，不仅仅是提出解决问题的方案，还需要探究答案背后的逻辑。

T总的其中一句经典语录是：“你一个技术内行跟我一个外行讲技术，即使你讲得再有道理，我没办法反驳你，但反正就是不信。”

华为内部广为流传一句话：“以过程的确定性以应对结果的不确定性。”几乎被大家奉为基本的行动指南。

在数据管理总纲里，最核心的一句话便是“业务对数据质量负责”。要业务对数据负责，首先是要让业务理解数据是什么。

华为数据管理组织体系由两层构成：企业级的公司数据管理部，以及各个功能部门下的领域数据管理部。这种矩阵式的组织结构模式最早来源于IPD变革。矩阵式组织结构的好处是保证工作总体目标和方法统一，各领域的子目标服从与所属的业务部门，贴近业务。这种组织模式，许多企业就没法生搬硬套。因为不具备有效解决领域数据管理部两个“婆婆”问题的条件

公司数据管理部承载的使命是公司数据工作的推动者，数据体系的建设者，数据专家资源中心。

要扩大数据工作的“势力范围”，有两个方向。一方面是向业务延申，另一方面就是向IT延申。

数据部门成立以来，跟IT部门之间的分工与协作也一直并不顺畅。数据看不上IT部门的”脏活累活“，IT部门看不上数据人员的能力。

《华为数据之道》一书中，提到“华为虚实结合的数据组织设置，是确保数据工作充分卷入业务，同时能够在应用系统中有效落地的关键。”

所谓的虚实结合，其中之一是指，功能领域数据管理部归对应的业务部门实线管理；归公司数据管理部虚线管理。实线的含义包括部门主管及其所负责组织的绩效评价，工资奖金评定等等。那虚线管理的约束力何在？第一是公司数据管理部可以对领域数据管理部的主管绩效行使否决权。第二是员工专业能力的评定权，这是员工在公司内升职加薪的必要条件。

 数据工作的两轮收益：数据随着业务流传递，实现上下游信息共享，让每一单订单履行作业更加高效。这就是数据的第一轮收益。注意，这个过程管理和关注的是每一单订单的履行过程。或者说，每一个环节的作业人员的职责是保证每一单订单如期按按要求交付。而对于企业绩效管理来说，并不关心每一单订单的履行效率，而是按照时间段、产品类型、履行环节等多种维度综合分析一些列历史上已经履行完成的订单整体表现，并从中找出影响因素及其相应的改进措施。这就所谓的第二轮收益。

有一次跟某客户交流时，客户方数据人员提出问题：“我们学习数据工作方法时，似乎都懂了。但真正自己动手时发现依然不会，这是为啥呢？”  再正常不过了，方法不等于能力。掌握工作方法只是第一步，需要在工作实践中不断提升能力。

华为数据治理回顾

自从2006年，华为从西方顾问公司引入相对完善的数据治理体方法论，但也经历了“水土不服”的痛苦期。经过十多年的不断实践和改进，逐步形成了华为数据治理方法论。

华为公司如何从一个不到10人的数据组织模块发展到今天超过200人的规模的数据组织体系

公司数据管理部挂在公司流程IT部门之下。在过去十几年中，先后归属不同的二级部门，包括IT架构与规划部、信息技术部、企业架构部等。从中可以看出，数据管理部跟周边如何有效协同的问题，一直没有找到最佳答案。

2009年以前，数据管理部只是以一个IT架构与规划部门的模块的形式存在，人数不到10个人

在《华为数据之道》中提到，华为的数据治理第一阶段从2007年开始。没错，这意味着华为的数据组织开展了3年之后才正式成立部门。

从2009年到2014年，公司数据部的人员规模一直没有质的变化，总体上不到20人。

2011年左右，因为一些意外的变故，错失了最好的时机。当年，在数据架构和标准方面，数据管理部提出”抓两头，推中间“的工作策略。“两头”包括主数据和数据仓库，“中间”指业务交易系统。当时，经过广泛的调研，发现西方企业的数据管理方面，都基本上是以这两块工作为主。

主数据管理需要推动协调各个业务部门配合，在IT方面的”技术含量“并不高，IT部门巴不得有人接走。主数据工作因此一直是数据组织工作的根据地，但主要由对应的领域数据管理部负责。公司数据管理部主要是一个协调的角色。更主要的是，也要给领域数据部“留条活路”。

数据管理部领导调整。新任领导其中一个明确的指示是：不要参与数据仓库工作。

既然“两头”塌了，也就不能彻底放弃“中间”业务作业系统这一段。但毕竟这块要真正做好，仅仅凭我们那十来杆“枪”，是不可能的。这样不温不火的过了差不多5年时间。

直到2014年，由CFO直接分管数据工作，数据管理部才迎来一次实质性的发展。

2014年，公司高层领导对数据质量改进的效果并不满意。一次高层会上，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。

划拨了20个战略投入的人力编制，成立数据工作组。在开始两年，基本上“专人专用”，专职参与数据工作组负责公司数据体系建设，包括政策、制度、流程与方法等等。3年项目接受之后，分别被公司数据管理部和财经数据管理所“瓜分”，由此公司数据管理部的人员规模首次达到30多人。

说实话，本次的人员增长并没有给部门实力带来实质性的改变。更加关键的是，通过体系化的建设与落地，让更多的人卷入到数据工作来，包括业务部门和IT部门的人员。例如，在业务流程、IT系统的建设中，数据交付件变成必选项。

第二次人员增长到了2017年，部门提出大力推动公司数据底座建设，并且最终成立了数据资产管理项目

在高层决策会上，如今荣升为董事长的Dr. L全力支持，“要人给人，要钱给钱”。这次没有真正动用战略编制，T总在流程IT内部稍微划拉一下，给了约15个人的编制。

至此，公司数据管理部到了当今的人员规模。

各个领域数据部的发展一直参差不齐。一直发展得好的要数产品数据管理部和财经数据管理部；一直没有发展起来的也有。

产品数据管理部。那绝对是”一方诸侯“，甚至在他们眼里，公司数据管理部只是春秋战国末期”周天子“的角色而已。产品数据管理部的资历、地位、规模都远远把公司数据管理部甩在后面。产品数据管理成立于2000年左右，是公司ERP实施的配套措施之一，主要管理产品BOM。经过几年的发展，很快就发展成几百人的队伍。有自己的专业工作方法和任职资格体系。

后来有了公司数据部之后，公司一直存在着两套数据工作方法。外人听起来一定被弄糊涂的。直到几年之后，除了专业的产品研发配置管理以外，其他的工作逐渐开始和公司主流的数据管理方法开始接轨、融合。有了产品数据管理工作作为基础，自身生存完全不存在问题。

发展得不好的领域数据部为什么没有被撤销呢？这也源于公司高层对数据部关注的威慑。记得2010年一次专题工作汇报会上，XX总提出，任何领域数据部的主管调换都需要经过他同意。

数据管理部，曾经IT眼里的”小三“：打小报告，争宠

前面介绍了华为数据管理部发展的历程，本篇结合华为的实践以及本人工作体会，谈谈数据管理部发展阶段及定位选择。

阶段一：数据管理秘书机构

 数据管理部作为公司分管领导的秘书机构，另一个说法是：数据管理办公室（DMO）。这比较适合作为数据管理部最初的定位：以数据质量提升为目标，借助”老大“的力量“发号施令”，推动业务、IT等相关部门采取改进措施。

数据部成立之初，人员不需要太多，十个人左右，否则力量过于单薄。在数据治理起步阶段，华为也确实是不自觉的经历了这种模式。，秘书工作不能长时间做。长期“动嘴不动手”，只是“发号施令”，容易脱离群众，容易脱离工作实际。因此，需要向下一个阶段发展。

阶段二：数据标准管控机构

 数据质量改进工作千头万绪，而且与其他部门有着千丝万缕的牵连关系，那有没有“牛鼻子”呢？那就是数据架构和标准。简单来说，数据架构与标准定义了数据应该是什么样子的。

要管控数据标准，首先就有制定数据标准的能力。数据管理部自身必须有很强的架构设计能力，输出的架构能够经得起众多IT精英们的挑战。有了能力还不够，还需要企业有强有力的管控机制作为保证。简单来说，如何确保IT开发流程跑到标准管控环节，而不是可走可不走。

 不要指望IT团队设计了架构标准，数据管理部按照这个标准来管控IT部门，那成了IT部门的秘书机构，而且说不定什么时候就被”卖了“。因此，数据标准的制定和管控权力一定是一起的。

阶段三、数据资产运营机构

最后数据管理部无论选择那种定位，或者兼而有之，体系建设、提供数据能力、成为业务伙伴、倡导数据文化都是始终贯穿其中的。所谓定位，就像在把木板用一个钉子钉在墙上，有很大的灵活性。企业根据自身发展阶段选择合适的定位至关重要，具体的执行还将遇到许多实际的问题。

记得2000年左右，华为的业务从国内开始走向海外。2005年，海外收入占比首次超过国内。

2005年，公司将“提升端到端的优质交付能力（E2ED）”变革作为公司四大战略项目之一。

2006年，承载变革使命的订单查询系统上线。该系统集成了合同、制造、物流、工程和财务信息，原始设计目标是提供内部和外部客户查询客户订单的履行状态。但是，由于数据质量的问题，最终经高层决策停止推行。某种意义也宣告了该变革项目以失败而告终。

客户主数据的数据质量状况： 客户信息系统的客户数据准确率不到70%。

2006年底，公司EMT确定“全面提升数据质量”列入07年十大优先重点工作

2006年10月，公司账务共享中心建设项目组向EMT进行总结汇报。任老板提出"系统性提升财务能力"。由此也就开始为期近10年的集成财务服务（IFS）变革项目。

18M顾问公司也给出了“药方”，在进行IFS业务变革的同时，需要启动公司数据管理体系建设。按照18M的建议，IFS项目单独成立了IFS-Data项目。从此开启了华为公司15年的数据管理体系建设之旅。

IFS项目群一期的项目愿景为“Get Number Right”（让数据准确）。

华为当初因为解决数据质量问题迫在眉睫而启动数据治理有一定偶然性的话，那么华为十几年来一直持续的坚持下来就有其必然性。后来，2014年，数据治理工作再次成为EMT年度七项重点工作之一。

 华为CIO在2018年10月华为上海全连接大会·数字化华为峰会上宣布，“把数字化转型重新定义为华为公司未来转型的唯一任务，打造全联接的智能华为生态，为构建万物互联的智能世界做出努力。”

华为数据治理体系框架2007年从18M顾问公司引入。据了解，18M公司的数据管理专家也参与了DMBOK第一版编写工作，发布于2009年。可以说，本质上是同宗同源。

直到2014年，围绕信息架构、数据质量这两个核心模块，呈现了一个相对体系化的治理体系框架。

在《华为数据之道》一书写道：“华为从2007年开始启动数据治理，历经两个阶段的持续变革，系统的建立了华为数据管理体系。经过第一个阶段近十年的持续投入，为华为2017年开始的数字化转型打下了坚实的基础；同时在数字化转型对数据治理新的要求下，正式进入了第二个阶段，数据治理工作也迎来了新的挑战和发展。

时间回到2016年。随着公司数字化转型变革启动，数字化供应链项目启动了以供应链领域为主的数据底座建设工作。

2016年底，在下一年度变革规划中，各个功能领域纷纷开始提出数字化、数据底座建设需求。于是，公司数据管理部提出建设公司统一数据底座的规划建议，并顺利通过规划评审。

华为公司数据工作分为两个阶段：

第一阶段以IFS（集成财务变革）项目群之Data项目2007年启动为开始标志；以2017年数据工作组关闭为结束标准。这一阶段，以数据质量提升为目标，在持续开展数据质量提升工作的同时，建立数据治理体系的长效机制。

• 一、引入方法：2007年~2008年，通过IFS项目引入数据治理工作方法
• 二、提升能力：2009年~2013年，应用治理方法开展工作，积累数据专业能力
• 三、建立体系：2014年~2017年，设立公司数据Owner，成立数据工作组，数据治理体系真正在公司落地。

回顾业务动因：时间回到2006年，公司信息化工作进入深水区，不再满足于各个功能部门的IT系统建设，开始强调沿着业务流的端到端信息流打通。从而，系统之间数据不集成导致数据质量问题凸显出来。2006年底，数据质量提升作为公司董事会2007年的重点工作之一。由IT规划部门牵头，采用Quick-Win的方式，通过数据清理、系统整改等措施，快速解决因数据质量导致的燃眉之急。

成立Data项目：2007年，IFS-Data项目组正式成立，作为IFS变革项目群的配套项目之一。

Data项目的整体目标：

• 制定华为企业信息管理体系框架，并以此为基础，提升现有财务数据质量，支撑IFS项目目标
• 制定维护企业数据质量的一套管理体系，并确保经由IFS项目的执行，在企业相关领域落地
• 制定至少未来3年的企业信息管理和IFS信息管理发展的路线图

三、为什么说数据治理体系没有落地？
记得后来2014年，数据工作组立项时，XX总提出要求：“能否把以前18M咨询项目结果也找出来对比一下？”
数据工作组答复是：Data项目组进行了全面的沟通和回顾，以前的Data项目主要聚焦数据专业领域的改进，这些改进成果较好应用到了IFS项目变革中，但在其它变革领域力度不够。”项目目标明确；高层领导高度重视；在顾问帮助下，初步掌握了工作方法，在公司具有绝对影响力的项目试点，并且取得了一定效果。为什么说Data项目组并没有实现数据体系落地呢？

2011年，提出面向业务可理解的信息架构方法，尤其是提出数据资产目录及其分层方法，一直沿用至今。

2009年，根据统计，数据组织的人数已经达到了70多人；2010年底，数据人员达到了近100人。

2014年2月，数据工作组正式向战略发展委员会汇报，并发布相关决议，再次明确：1、公司数据Owner是公司数据战略的制定者、数据文化的营造者、数据资产的所有者和数据争议的裁决者，拥有公司数据日常管理的最高决策权。2、集团CFO是公司数据Owner，3年内完成公司数据管理体系建设，解决数据管理的核心问题；5年内实现数据清洁。3、建设数据管理体系不是要在现有的流程与变革体系之外另外再建一套管理体系，而是基于流程与变革管理体系把数据作为一个专业维度来管理，在运作上与流程与变革管理体系充分融合。

作为当年的公司战略项目之一，提供20个自有人员战略编制，并提供了XXXX万RMB的顾问预算。

“三年完成数据治理体系建设；五年内实现数据清洁。”为什么分别是3年、5年？华为公司的战略规划周期是3~5年。

这是华为继2007年之后再一次专门聘请18M公司作为数据治理顾问。跟上一次不同的是，华为明确提出，要求从18M内部抽调流程IT部门参与内部运作的专家加入项目组。我们非常清楚，这一次我们不是需要理念和方法，而是需要解决具体实际问题的专家。

从2014年2月份正式确定，到当年9月份在变革需求管理委员会上正式汇报通过，数据治理战略规划整整花了半年时间。

客观来说，2007年开始花巨资聘请18M公司顾问启动数据管理体系建设。之后又经历了四、五年的日常工作，依然“数据质量改进效果并不明显”。如果没有管理层的坚定不移的战略决心，或许就不会有今天的成果

 

2000	产品数据管理是公司ERP实施的配套措施之一，主要管理产品BOM。经过几年的发展，很快就发展成几百人的队伍。有自己的专业工作方法和任职资格体系。
2005-2006	公司将“提升端到端的优质交付能力（E2ED）”变革作为公司四大战略项目之一，2006年该变革项目的订单查询系统上线。该系统集成了合同、制造、物流、工程和财务信息，原始目标是提供内外部客户查询订单履行状态。但因数据质量的问题，该项目以失败而告终。
2006年10月	开始为期近10年的集成财务服务（IFS）变革项目。按照IBM的建议，IFS项目单独成立了IFS-Data项目。华为数据治理体系框架从IBM顾问公司引入，从此开启了华为公司15年的数据管理体系建设之旅。IFS项目群一期的项目愿景为“Get Number Right”（让数据准确）。
2006年底	公司EMT确定“全面提升数据质量”列入07年十大优先重点工作
	在《华为数据之道》中提到，华为的数据治理第一阶段从2007年开始。这意味着华为的数据组织开展了3年之后才正式成立部门。
2007	设立数据管理专业组织
2011年	提出面向业务可理解的信息架构方法，提出数据资产目录及其分层方法，一直沿用至今。
2014	数据治理工作再次成为EMT年度七项重点工作之一。 公司高层领导对数据质量改进的效果并不满意。由集团CFO作为公司数据总Owner。 划拨了20个战略投入的人力编制，成立数据工作组。 在开始两年，基本上“专人专用”，专职参与数据工作组负责公司数据体系建设，包括政策、制度、流程与方法等等。3年项目接受之后，分别被公司数据管理部和财经数据管理所“瓜分”，由此公司数据管理部的人员规模首次达到30多人。 围绕信息架构、数据质量这两个核心模块，呈现了一个相对体系化的治理体系框架。
2014年2月-9月	在变革需求管理委员会上正式汇报通过，数据治理战略规划整整花了半年时间。
2016年底	在下一年度变革规划中，各个功能领域纷纷开始提出数字化、数据底座建设需求。于是，公司数据管理部提出建设公司统一数据底座的规划建议，并顺利通过规划评审
2017	部门提出大力推动公司数据底座建设，并且最终成立了数据资产管理项目，T总在流程IT内部稍微划拉一下，给了约15个人的编制，至此，公司数据管理部到了当今的人员规模。
2018年10月	华为上海全连接大会·数字化华为峰会上宣布，“把数字化转型重新定义为华为公司未来转型的唯一任务，打造全联接的智能华为生态，为构建万物互联的智能世界做出努力。”
	华为从2007年开始启动数据治理，历经两个阶段的持续变革，系统的建立了华为数据管理体系。经过第一个阶段近十年的持续投入，为华为2017年开始的数字化转型打下了坚实的基础；同时在数字化转型对数据治理新的要求下，正式进入了第二个阶段，数据治理工作也迎来了新的挑战和发展。
	2006年华为从西方顾问公司引入相对完善的数据治理体方法论 经过十多年的不断实践和改进，逐步形成了华为数据治理方法论，公司数据管理部挂在公司流程IT部门之下。在过去十几年中，先后归属不同的二级部门，包括IT架构与规划部、信息技术部、企业架构部等。从中可以看出，数据管理部跟周边如何有效协同的问题，一直没有找到最佳答案
	2009年以前，数据管理部只是以一个IT架构与规划部门的模块的形式存在，人数不到10个人；2009年，根据统计，数据组织的人数已经达到了70多人；2010年底，数据人员达到了近100人。 2009年到2014年，公司数据部的人员规模一直没有质的变化，总体上不到20人。
	华为公司数据工作分为两个阶段的第一个阶段： 第一阶段以IFS（集成财务变革）项目群之Data项目2007年启动为开始标志；以2017年数据工作组关闭为结束标准。这一阶段，以数据质量提升为目标，在持续开展数据质量提升工作的同时，建立数据治理体系的长效机制。