• 为何要从数据管理,进化到大数据治理?
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    为何要从数据管理,进化到大数据治理?

    作者|车品觉 阿里巴巴集团副总裁,数据委员会会长 最近我参加了“中国优秀首席信息官(CIO)评选”的颁奖大会,现场很多人都在谈大数据,其中有传统行业、有银行、也有医院。我注意到大部分演讲嘉宾均集中讨论如何应用大数据,或是如何用数据进行创新。 但跟以往的很多会议一样,我很少听到数据作为原材料应该怎么管理。 你可能会说,银行业、通讯业等不是早就在做数据管理了吗? 的确,数据管理(data management)并非新鲜,20年前就有人在做了。但在数据呈指数级增长之下,我们现在讲的数据已跟以往不一样。不仅是数据的大小,而且包括数据的内容、来源、结构等都很不一样。 以往我们可能根本不敢想象,Facebook的日均新增数据量已达到600T。与此同时,无数以往不可能出现的算法和应用也随之呈爆炸式增长。 数据在创新;算法在创新;应用也在创新。我们不禁会问,以往的数据管理思路,能适应新形势的要求吗? 自上而下管理费时失事 在一些传统银行,若你需要看某个数据,就必须拿着申请单找一堆人签字,最后,从一个类似医院取药的视窗中,将按照流程签满字的纸递给数据管理员。 而这个管理员会告诉你,你要等几个小时才可拿到数据。 因他要从一大堆备份中,找出你要的数据,加载完后才能给你。这就是传统的数据管理方式:严格按照自上而下的流程进行,甚至要做到滴水不漏。 后来,这个银行发生了一个对他们来说具有时代意义的改变——那个帮你找数据的管理员,变成了机器人。虽然机器人的效率大大提升了,但数据管理的本质却没有变化。 在大数据时代,数据将会促成新技术的发展,以及更多新数据的产生。 开放的网络环境、频繁的数据更新、丰富的数据种类,加上数据保护的需求激增、数据生态圈的物种增多、流动性加快……这些复杂多变又未知的环境,对于中央式管理是极大的挑战。 试想,若还是按照以往的方式,会出现怎样的情形? 也许,数据的审批人会比数据的使用者还多;也许,数据的创新会停滞不前;也许,数据的应用价值会比现在晚几年才被发现…… 数据治理须人人参与 因此,我们必须意识到,数据治理不等同于数据管理,绝非依靠自上而下的贯彻执行便可解决。…

为何要从数据管理,进化到大数据治理?

作者|车品觉 阿里巴巴集团副总裁,数据委员会会长 最近我参加了“中国优秀首席信息官(CIO)评选”的颁奖大会,现场很多人都在谈大数据,其中有传统行业、有银行、也有医院。我注意到大部分演讲嘉宾均集中讨论如何应用大数据,或是如何用数据进行创新。 但跟以往的很多会议一样,我很少听到数据作为原材料应该怎么管理。 你可能会说,银行业、通讯业等不是早就在做数据管理了吗? 的确,数据管理(data management)并非新鲜,20年前就有人在做了。但在数据呈指数级增长之下,我们现在讲的数据已跟以往不一样。不仅是数据的大小,而且包括数据的内容、来源、结构等都很不一样。 以往我们可能根本不敢想象,Facebook的日均新增数据量已达到600T。与此同时,无数以往不可能出现的算法和应用也随之呈爆炸式增长。 数据在创新;算法在创新;应用也在创新。我们不禁会问,以往的数据管理思路,能适应新形势的要求吗? 自上而下管理费时失事 在一些传统银行,若你需要看某个数据,就必须拿着申请单找一堆人签字,最后,从一个类似医院取药的视窗中,将按照流程签满字的纸递给数据管理员。 而这个管理员会告诉你,你要等几个小时才可拿到数据。 因他要从一大堆备份中,找出你要的数据,加载完后才能给你。这就是传统的数据管理方式:严格按照自上而下的流程进行,甚至要做到滴水不漏。 后来,这个银行发生了一个对他们来说具有时代意义的改变——那个帮你找数据的管理员,变成了机器人。虽然机器人的效率大大提升了,但数据管理的本质却没有变化。 在大数据时代,数据将会促成新技术的发展,以及更多新数据的产生。 开放的网络环境、频繁的数据更新、丰富的数据种类,加上数据保护的需求激增、数据生态圈的物种增多、流动性加快……这些复杂多变又未知的环境,对于中央式管理是极大的挑战。 试想,若还是按照以往的方式,会出现怎样的情形? 也许,数据的审批人会比数据的使用者还多;也许,数据的创新会停滞不前;也许,数据的应用价值会比现在晚几年才被发现…… 数据治理须人人参与 因此,我们必须意识到,数据治理不等同于数据管理,绝非依靠自上而下的贯彻执行便可解决。…

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