在我看来，“数据要管理了才是自己的”应该是一个常识，可偏偏还很多人不明白这个道理。这涉及了两个方面的问题，第一个是“怎么才算是自己的”问题，就是目前业界还众说纷纭的数据所有权的问题，第二个是“怎么才能成为自己的”问题，本文并非重点讨论“数据是自己的”之充分性，只是为了阐明数据管理之于此的必要性。

      首先要说的是管理是让数据资源自主可控的必要性，以此话题来遍观当今中国各企事业组织之数据资源现状，从专业的角度可以说非常惨不忍睹。

      除了国家各部委、互联网、银行金融、电力能源等少数头部企业组织有强烈的数据资源自主可控意识并采取了行动，国内当前大多数组织，甚至是许许多多的地方政府局委办大多数领导人都还没有意识到“数据是自己的”之重要性，对自主可控也还缺乏强烈意愿。笔者做过多个政府项目的评审专家，随便翻看一个项目的需求文档，各种功能和技术之特性写得洋洋洒洒，可绝大多数涉及数据的陈述都是IPO(输入处理输出)功能中的陈述，这个输入的数据基本默认都是手工采集，而输出的数据很少提及后续如何二次利用或者有何他用之潜力，所谓数据管理被程序员们标准化为备份恢复之操作。每次做评委的时候，我有时也会好心地提问一下，输入的数据是否可以考虑从其他单位集成，输出的数据是否可以考虑向其他单位共享，但往往我这种提问会让业主单位和施工单位敷衍应对，气氛极容易陷入尴尬。

      对此，“现代管理学之父”彼得.德鲁克早在20年前的《21世纪的管理挑战》鲜明地指出：“你们所热衷的IT，即Information Technology，只是IT里面 的T，在21世界的新一轮信息革命中，T即技术层面的重要性将大大下降，取而代之的将是I，即信息的内容和实质。世界正处于从由T向I转变的过程中。”可惜，时至今日，我敢说我遇到的百分之九十以上之业主，还是把信息需求之重心放在了T（技术），而对于项目的乙方，如此正中他们的下怀。

     今天我们随便翻开任一个信息化项目的立项建议、招标说明、业务需求书等文档，几乎如出一辙有类似“采用国际……先进技术”这样的陈词滥调，然后是洋洋洒洒的系统功能清单，从用户登录到修改密码，有一次我假装奇怪问我一位项目评审的业主，怎么贵司在签合同的时候就已经把这些系统功能的菜单都想得这么仔细了？其负责人当场脸红地向我解释，他们也是参考了一个现有的类似系统的，这本不足为奇，只是我再追问一句，你们搞清楚这个信息系统的葫芦里面装了什么药了吗？对方立刻陷入了无言以对的尴尬。

    我在五六年前的培训中就提出了一句大白话：“技术是别人的，数据是自己的”，就是为了点醒那种以技术为重心的业主，可惜我没有德鲁克大师的威望，人轻言微，说了也没冒出多大的泡泡。

     先说说“技术是别人的”，这是一个结构问题，关乎的是工艺层面的设计细节。我们可以花巨资把宝马车买回来，但是无论出多少钱，我相信也不可能买下宝马的整套工艺技术，这是常识了。可在IT项目中，有多少业主傻乎乎地认为他们出了钱购买了目标系统知识版权的同时就拥有了其整套IT技术，而实际上他们连这个目标系统里面装的数据都无法自主加工利用，得到的却是一个彻头彻尾的技术黑箱。后来有些聪明的业主在我的点拨下，学会了强硬地向厂商索取整套技术文档乃至于源代码，可问题是这么多资料都拿回来了自己单位又能安排什么人来消化和维护呢？说来说去，作为信息系统的业主方，本身就不应该还坚持做茅草房泥瓦匠的角色定位，既然大胆引进众多专业施工队来造摩天大厦，专家都请回来了不好好利用，却非要蹩脚地模仿其工艺把式，岂是不演错了剧本？

    接下来谈谈“数据是自己的”，如果坚持数据是自己的，无论如何我们也不能接受一个技术的黑箱，我们不需要具备仿造葫芦的能力，但是还是需要对于葫芦能装什么药，怎么装药的机理有一个清晰明了的认知。这就是所谓的架构问题了，关乎的是从整体观察信息系统所涉及的各项组织要素、业务要素、功能要素、技术要素和数据要素等组成内容和它们之间相互作用的关系，关乎的是布局和调度，这是业主需要掌握的架构知识，也是非常高深的能力要求。

所以，我们说要坚持“数据是自己的”，这不仅仅是嘴皮说说的口号，背后是组织各项要素的统筹考虑和全局安排，这才是做好组织管理的基本功。有管理学大师提出信息内容对于革命的重要性，我们可以看到一个具有普遍性的规律，凡是数据管理工作做得好的单位，其管理能力和水平必然也差不到那里去；而管理混乱的组织，根本也难以做好什么信息化项目。我党我军早在土地革命战争时代数据管理水平就非常之高，这些皆有大量史料可查，如果没有这种数据管理水平，实事求是只能沦为一句空话。

     谈到这里，我们应该可以非常明白管理是让数据资源可用的基本功。我认为前面已经把要害讲到，这里只需要补充几句。

     今天许多人都羡慕嫉妒恨数据科学家的工作，可正如有DAMA专家指出的，数据科学家百分之八十以上的工作也就是数据管理工作。所谓巧妇难为无米之炊，数据科学家利用数据做文章和厨师做饭也是一样的，数据作为一种食材，同样要有好的品质才能保障做出好的菜品。鄙人在二十一年前开始从事数据仓库与商业智能领域工作，当时有句数据行话是“垃圾进垃圾出”，号召从垃圾数据里面炼黄金不是骗子就是疯子。

     而数据是这么一回事，即使最初的数据是对的，随着事过境迁，如果缺乏管理就自然很容易成为过时的内容，而难以二次利用。我们做数据仓库都要加一个时间戳，并且配套版本基线化等技术手段，这可以看成是数据管理的部分必要工作内容。

     当然全面的数据管理不可能只是这么简单的几板斧功夫，数据治理这么复杂事情也只是数据管理体系核心工作的一部分，我们从DAMA的数据管理知识体系DMBOK2.0厚厚的书中能看到的恐怕也是数据管理实践冰山上的一角，业界人士皆明白，数据工作都是体力活，从此业者需要有福尔摩斯的精眼，但是工作中却没有福尔摩斯的神气和优雅。我也是干过十多年数据体力活的老兵，当初年轻撸起袖子加班干，动手太忙难动口，今天老了干不动体力活了，只好动口不动手。

     我一再老生常谈数字化转型依托于数据，没有管理就没有自己的数据，管理不好的人也管理不好数据，所以今天我们数字化转型本质上还是一个组织管理体系重构的事情，各项生产力要素如果没有管理就不可能形成生产力，数据要素也一样，没有管理也就无法成为创造价值的资产和资本。

     数据要管理了才能成为自己的资产，现在可以补全这句话了。

（本稿完成于2020年7月2日，如需引用请注明出处）