当你剥开企业层层面纱，你会看到组织数据的完善程度是与组织密切相关的。没有高质量的数据和商业智能（BI）架构，公司就会存在障碍，丧失销量，甚至陷入法律问题的风险。那些已经把ERP系统与其它数据系统整合很多年的公司的发展速度就是很好的证明。

　　尽管这些ERP系统整合已经帮助公司实现了运营的流畅和自动化，但这些系统还有两个关键缺陷：首先，从本质上来看，许多实现公司运营自动化的系统都是交易式的。尽管交易数据库保留了历史记录，但数据库是优先处理增加、修改和删除数据等运营操作，而不是快速获取报表。交易数据库的结构使得历史BI和趋势BI报表很难开发，而且执行缓慢。第二，扩展ERP集成本身的功能是非常困难的。这通常意味着要与ERP供应商一起签订特殊合同或者越过各种限制。虽然庞大的ERP集成看起来很稳定，但在许多情况下同时也象征着它们缺乏灵活性。

　　特别是由于现存ERP系统中的功能不足，许多组织都在转而求助于第三方（通常是基于云服务的）供应商，来解决ERP集成系统中不能解决的具体问题或者满足特殊业务需求。此外，为了处理不断变化的历史报表和BI架构问题，组织将部署大规模数据仓库以使混乱变得有序，提供新信息供管理决策使用。

　　虽然这些目标很好，但是BI架构解决方案的实施仍需要三思而后行。即使在最小的组织中，也有新兴BI架构的采用。大数据使得CIO扮演了数据管家的角色，使我们以有意义的方式使用新数据。然而，不良实施的系统，或者没有管住整个数据生命周期计划一致性和包容性不可能产生作用。没有数据管家的精心策划，大数据会成为大混乱。

　　那么，你怎么才能成为你公司的数据管家呢？你如何才能保护你自己避免大混乱，为你的数据成功提供最大可能机会呢？

　　• 实施严格的数据治理流程。数据需要时时改变。例如，当你负责了新的销售区域，你可能需要修改查找代码。在你处理这些变化之前，这些问题要经过代表委员会审批，这样一些潜在的次级影响可以被讨论到并缓和。这一点在新系统增加时变得越来越重要了。

　　随着数据在其生命周期中几经易手，治理流程也将决定谁能用这些数据做什么。例如，仅仅是因为数据来源于销售，并不意味着销售可以不咨询其他人就做一些事情。例如，数据管家应该理解销售如何影响数据，并有一些输入数据确保整个公司的运营成功。

　　• 创建数据生命周期文档。所有数据都有一定种类的循环或者注入。例如，在大学里数据元素的生命周期就是招生、入学，业务办公室，并最终终止于发展办公室。在招生阶段，数据刚刚“诞生”，或者我们以另一种方式看待的话，招生好比是销售数据库。一旦销售确立，也就是学生入学了，招生处就拥有年级和课程数据，而业务办公室拥有财务信息。在学生毕业以后，募捐以及校友关系办公室对数据元素负主要责任。

　　你的数据管家和治理结构应该确定数据倒手的每个时间段的主要责任。这些应该用文档明确记录下来，避免含糊不清，列出来哪个系统对哪些特定数据元素负责。随着更多系统被引入到内部，这一点变得非常重要：数据重复的风险也非常大，公司也有数据重复的风险，这会导致存在多个版本的真相。通过识别数据元素的负责制，公司可以更好地准备跟踪正确的指标。

　　到底是大数据还是大混乱呢？大数据会带来更好的决策，而大混乱会带来动乱。幸运的是，有很多种方式可以保持你的数据仓库井然有序。我最好的建议是保持头脑清醒，带着扎实的计划进入你的数据项目，成为数据管家，确保高质量决策都是基于良好而稳定的数据。