老板要建中台，这些脏活儿累活儿，都得程序员来干？

　　一次聊天
　　最近和一个搞开发的朋友聊天，他说他们公司要做数字化转型，成为一个数据驱动型的企业，还新设了一个什么首席数据官（CDO）。
　　我附和说：这很好啊，数据驱动是未来的趋势，人家福布斯统计过了，85的企业都希望转型为数据驱动型，更好更快地决策，你们公司早就该这么干了。
　　他反问道：我们CDO也是你这个调调，好什么好啊，数据驱动，数据在哪里儿？
　　我说：你们有ERP，有CRM，有关系数据库、Kafka、Hadoop、数据仓库、S3吗，这么多数据，还不够你用的？
　　他说：就是数据太多、太杂，本地有，云端有，一团乱麻，数据资产没有梳理过，数据没有治理过，怎么做数据驱动啊？
　　比方说，公司想知道下一个项目应该往哪个产品投资，往往需要财务数据，产品销售数据，社交评论数据，用户数据等等，把这些数据给整合起来才能做决定。
　　但这些数据存在于不同的系统中，需要ETL（提取、转换、加载），有些数据（如用户数据）还需要审批以后才能使用，处理起来很麻烦。
　　这仅仅是一个需求而已，如果需求很多的话，即使把IT部门累个半死也满足不了业务方的需求。
　　数据治理
　　我心说他真是遇到了业界的一个大问题。
　　想实现数据驱动，必须得把数据治理做好。
　　数据治理需要梳理数字资产，以安全的方式来使用数据，从而获得更好的业务目标。
　　我们需要把来自不同部门，不同系统的底层数据做封装，形成公共的数据和服务，让前台的业务部门去使用。
　　这么说还有点抽象，不好理解，朋友曾给我说过一个做菜的例子，形象又有趣，给大家分享一下。
　　你厨房里（IT部门）有油、盐、酱、醋、生抽等各种调料（它们就相当于各个部门的数据），现在业务部门想吃糖醋里脊，你就需要调制糖醋汁出来，调制过程比较麻烦，比例不对味道就变了。
　　所以你想了招数，事先按比例调出一大桶糖醋汁，以后业务部门想做糖醋里脊了，直接给它倒点儿就行，很方便。
　　其他业务部门想吃糖醋鱼、糖醋排骨，糖醋xxxx，也都可以用预先做好的糖醋汁。
　　这个糖醋汁就是数据治理中一个可以共享的、公共的数据产品。
　　除了糖醋汁，还有高汤、各种浇头、卤汁等各种数据产品。最近几年流行一个词数据中台，其实也就是这个意思。
　　我朋友公司遇到的问题就是他们只有调料，没有糖醋汁、高汤、卤汁。。。。。。
　　谁来牵头？
　　大家可能要问了，那把这些东西做出来不就行了？
　　这就是问题的关键所在，企业业务千变万化，各有不同，每家都需要定义属于自己的、独特的公共数据，形成数据中台，但是谁来牵头做这件事儿呢？
　　IT部门？他们只负责最底层的存储和计算，管不了那么多业务。
　　业务部门？他们也主要关注自己的一亩三分地，给IT部门提需求，很难去定义全公司级别的公共数据。
　　公司可以搞一个专门的机构来做这件事，从全局出发，定义数据治理的规范、标准、策略。。。。。也就是说，事先把糖醋汁、高汤、卤汁等所有的公共数据统统都定义出来。
　　这么做最有成效，但是可以想象得到，当你做一件不能很快看到价值的事情的时候，阻力非常大，想要得到别的部门的配合都很难。导致落地成本非常大，周期也非常长。
　　朋友说这些都是脏活累活，他可不想干。
　　我给朋友说：你们别费劲了，干脆请外边的咨询公司来做吧。
　　他笑了笑：咨询服务动辄百万起，我们老板这么抠，恐怕不会去请咨询，关键是咨询公司也不一定能做出很好的东西。。。。。。
　　所以有人说，数据治理治不好是常态，治好了才是奇迹。
　　敏捷破局
　　其实，退一步海阔天空，暂时放弃那些大而全的规范、标准、策略，从实际问题入手，数据治理还是有可能从一个较小的范围启动起来的。
　　换句话说，如果需要糖醋汁，我们先把糖醋汁给调出来，先别管其他的什么高汤、卤汁之类。
　　市场部门需要销售部门的每周的数据汇总，那就先把这个数据给提取出来，形成API，让市场部门去用。
　　这样就在市场部门（数据消费者）和销售部门（数据生产者）之间，建立了一条线，并且有了一个公共的数据每周销售汇总。
　　这个数据就像一个手机充电头，不但市场部门可以充电，别的部门将来也可以用。随着时间推移，这样的充电头就会越来越多，就会形成一个小型充电站，数据治理也就基本完成了。
　　这是一种需求驱动的敏捷方法，不过，敏捷的方式需要敏捷的工具。
　　这个工具应该支持数据生成者迅速地把自家数据形成一个Schema，定义好有哪些字段，字段的具体含义。并且定义好哪些组织，什么人可以访问，消费者看到以后，就可以直接使用。
　　我知道亚马逊云科技最近就推出了这样一个工具，叫做AmazonDataZone，它的架构是这样的：
　　使用AmazonDataZone，可以轻松地创建起公司的组织结构。
　　前面说过，公司的数据可能来源于数据仓库、数据湖、流数据、关系数据库、第三方系统等多个地方，亚马逊云科技提供了一个叫AmazonGlue工具，可以轻松地发现、集成来自多个数据源的数据，并且可以对数据进行提取、转换、加载（ETL）。
　　用户可以按照自己的需求，把各个数据源的数据进行编目，形成数据目录（DataCatalog）。
　　有了数据目录和组织结构做基础，每个部门就可以根据需要来创建属于自己的业务术语，元数据，从而建立自己的数据资产。
　　数据资产一旦发布出去（当然，需要设置好权限），别人就可以查询了，AmazonDataZone专门提供了一个门户（Portal）对数据资产进行查询，非常方便。
　　利用这种方式，可以迅速地对接生产者和消费者，把数据资产创建起来，马上投入使用，从而实现快速响应业务需求，应对市场变化。
　　沉淀下来的数据资产还可以继续被别的消费者使用，随着这样的数据资产越来越多，大家都看到了业务价值，数据治理就会走上正轨。
　　如果你的公司有数据治理的需求，不妨考虑一下这样敏捷的方式，利用AmazonDataZone这样敏捷的工具，先小范围启动，慢慢积累，最终修成正果，完成转型，成为真正的数据驱动的企业。