8月31日，由中國金融雜志社、中國信通院云計算與大數據研究所共同主辦的“第二屆金融數據治理論壇”在北京舉行。神州信息首席數據官黃萬忠在主會場發表題為《蘇格拉底的申辯 數據治理效果評估困境和探索》的演講。

黃萬忠從數據治理發展趨勢、銀行數據治理實踐、數據價值釋放、探索金融數據治理新模式、數據安全體系建設、數據治理價值評估困境與探索等多個維度探討數據治理新動向。

以下為觀點實錄：

歷經近二十年，國內金融行業數據治理的理論和實踐發展到了一定的階段，從國外DAMA數據管理體系的引進，到各類數據治理國標、信通院數據資產管理白皮書等優秀方法層出不窮，可以說是百家齊放。行業里我們有了數據治理管理體系、有了數據資產價值評估方法，但卻鮮有數據治理效果評估的方法和標準。這就對數據治理從業人員帶來了極大的挑戰。

經常會遇到數據治理從業人員花了渾身解數，但不被業務部門或者企業領導所認可，數據治理的實際效果無法被準確衡量，經常經歷冰火兩重天。數據治理從業人員經常遇到如下困擾：

1. 做了那么多治理工作，為什么監管報送還要被處罰？

2. 領導不太滿意，覺得做的不好

3. 業務部門沒有感覺，覺得對業務沒有價值

4. 報表出數很慢，得不到想要的指標

5. 數據質量還是有那么多的問題

6. 數據治理很被動，沒有全行級機制

7. 只是把數據治理當成一次性活動

8. 數據標準落標往往會被妥協

9. 總覺得數據治理全都做了，又全都沒做好

10. 數據治理的熱情隨著時間在衰退

……

類似這種困擾還很多，都是數據治理從業人員的頭上懸劍。數據治理的效果究竟是好是壞，因為目前鮮有可量化的標準，讓數據治理團隊在匯報時誠惶誠恐。

這種窘境讓人聯想到在公元前399年古希臘哲學家蘇格拉底受審時所作的辯護。當然，蘇格拉底是最有名的西方哲學家之一，他的申辯鏗鏘有力。而我們數據治理執行團隊的情況就顯得悲慘一點。所以我們也需要一種理念，來應對數據治理效果評估，那么我們該如何從容地、有體系地來解決數據治理效果評估的問題呢？

黃萬忠提出了數據治理效果評估的思路：即從數據治理能力和數據治理實際效果兩個維度來評估。

數據治理能力指的是有沒有能力做好數據治理這個工作，體現了主觀性，比如從組織、制度、流程、崗位建設等來推動。這些工作做好了，未來有可能讓數據治理變得更好，但不一定馬上見效，是有時間滯后的。投入不會立即見效，多久見效則體現了數據治理團隊的能力和方向的準確與否。

數據治理能力提升的領域包括：

● 一把手工程

● 企業運營機制保障

● 相對充裕的人力資源投入

● 轉變觀念，視數據為企業關鍵資產

● 體系化的數據治理方法

數據治理效果實際效果評估則是數據質量等實際可以量化的內容，這是一個靜態的表述。一般情況下，實際數據資產的效果是可以用量化指標來衡量的。它的領域包括：

● 質量持續提升，可量化

● 監管好評

● 很好地支持了數字化轉型

● 充分融入業務，對準數據價值

● 賦能數據共享和交換

● 文化融合，言必談數

從能力和實際資產情況兩個維度就可以很好地來評估數據治理的效果。像國標的DCMM數據管理成熟度評估是在衡量數據治理能力，而數據質量平衡記分卡則是在衡量數據質量的實際情況。兩者合一，都可以較好地說清楚數據治理的效果。

根據蘇格拉底的無知之知的哲學理論，黃萬忠提出了數據治理能力“無知之知”的理論。數據治理從業人員和匯報對象根據這個理論也可以分為5類：

第一類是不知道自己不知道：自以為什么都懂，其實什么都不懂，狂妄自大。

第二類是固執于自己的無知：這種狀態常見于立足于己的偏見或者信仰的盲目。因為自己的無知不斷用各種理論或說辭來強化。貌似正確，卻往往是無差別暴力和破壞的根源。

第三類是知道自己不知道：對數據治理的未知領域充滿敬畏，準備隨時再豐富自己的知識庫，比較謙虛隨和。

第四類是知道自己知道：數據治理方面有多年經驗，且抓住了數據治理的客觀規律，提升了自己數據方面的認知。能夠正確的引導、指導數據治理團隊工作。同時，保持不斷學習先進同業的心態，積極進取，取長補短。

第五類是不知道自己知道，是最高境界，數據治理領域有非常深的造詣，同時敬畏謙卑，無知勝有知。

值得注意的是，這里的“無知”是個中性詞，沒有貶義的成分，這是從數據治理從業人員的認知狀態的簡單分類，無意冒犯任何從業者。

數據治理執行團隊如果遇到第三類領導，或者團隊中有第三類人，那么數據治理工作只要堅持，注意方向別出錯，還有很大幾率成功。如果遇到第三類，則成功指日可待，基本上會很順暢。如果有第五類高手指點，那么整體工作會變得更加卓越。

數據治理團隊如果遇到第一類和第二類，也就是針對不知無知&固于無知這類的情況，一定要注意技巧和方法。這一類一定要攻堅一把手，然后使用敏捷的數據治理法使工作快速見效，同時避免沖突、保護數據治理的執行團隊，同時尋求業務的支持。

黃萬忠在數據治理論壇上表示，神州信息于2020年推出了十大推進模式（目前是3.0版本）中的兩種方法可以協助破解 ” 不知無知&固于無知” 的情況，即面向業務分析驅動模式和監管驅動模式，自下而上讓領導看到價值，然后往前推動。神州信息ABIF數據分析價值提升框架，可以幫助提升業務價值，從而來反推數據治理。

黃萬忠對該模式的應用和價值做了詳細解讀和舉例，舉例關聯資金鏈專題可以用銀行交易轉賬做數據挖掘，然后反推數據治理。讓業務部門看到數據質量實實在在的進步效果。

黃萬忠最后建議，解決數據治理效果評估的問題，還是要先從數據治理從業人員自身能力入手，認清不足，抓住規律，保持空杯，靈活變通，進而努力去達到”無知之知“的境界。