07.16.2025 | 数据智能
作为“圈内人”，你可能已经听腻了： “数据治理真难做了。” “没人配合，我在深水区快淹死了！” “算了，还不如干脆用 AI。” 的确，大模型正在成为数据行业的一次重大风潮。只需轻轻一问，它就能生成分析、输出脚本、对话呈现。这种“跨越式”的便利，让许多曾在制度里挣扎的人产生了幻觉： “我们是不是终于不需要再去治理了？” 但我们得诚实一点：不是方法不够，而是我们太快放弃了判断和承担。不是AI太强，而是人不愿再活得真实。 一、方法从来不是问题 回顾过去，我们早就拥有足够多的数据治理方法：...
07.16.2025 | 数据智能
过去十多年，不少人把“制度”奉为数据工作的根基。流程、模型、规范、系统、权限控制……我们以为这一切可以带来秩序与效能。 可现实是，越治理越混乱，越建模越疲惫。制度留下的，不是责任共识，而是边界画地为牢，不是数据的共享与流动，而是“这不是我负责”的习惯性推诿。 于是，许多人悄然离开数据行业；还有一些人转向AI，大模型成了新的希望与借口。 但总还有一群人——也许不多——他们没有彻底转行，也不急着转向。他们没有完美答案，却不愿轻易投降。他们在问： 制度之后，我们还能用什么活着？ 一、制度幻灭的现场回声...
07.16.2025 | 数据智能
这几年，我看到太多前同行纷纷逃离数据治理的“废墟”，有的转做平台，有的投向 AI，有的干脆退圈归隐。我不责怪他们。 毕竟，在那一堆制度、模型、流程与 KPI 中，我们付出了努力，却收获的是挫败、空洞、推诿，甚至——羞耻。而眼下，大模型如火如荼，似乎一切问题都能丢给 AI 回答，数据治理也不再需要。 于是有人说：“算了，别治理了，直接上大模型！”有人说：“治理这多年也没啥成果，大模型比我们写规范强太多。”甚至有人直接说：“AI就是最好的治理”。 我理解这种转向。人们太久活在“制度幻觉”中，于是不再相信治理，于是盼望奇迹。...
07.15.2025 | 数据智能
上篇，我宣告“数据治理已死”，果然一石激起千层浪。有人嘲笑我自媒体“语不惊人死不休”，有人斥责我外行不懂乱讲话，更有人要求我举证，证明PC已死、数据仓库已死、数据治理已死。 确实，我不是什么数据专家、也不懂什么数据治理，不过我做数据治理，可不是一天两天的事，说句倚老卖老的话：我做数据治理的时候，嘲笑斥责的那些人恐怕还没生出来——也许我是说你还没进入这个行业，也许你真的生理上尚未出生，我这样说也不算狂妄，我其实只是告诉你：我很“老”。 我老到在客户汇报、各类年会、战略研讨、高层 workshop...
07.15.2025 | 数据智能
数据治理已死。不是被摧毁，而是被时代抛弃。 就像当年“PC已死”的判断：Steve Jobs 把PC比作“卡车”，它依然存在，但早已不是主流交通工具，他用 iPad 开启了后PC时代的生活方式；而 Eric Schmidt 则冷静判断“Mobile First 已胜”，以技术演化的逻辑宣告 PC 的黄金时代终结。PC没有消失，但它不再是创新的中心，不再是人们想象未来的原点。...
10.18.2020 | 数据智能
经过30年的发展，中国的企业集团从无到有，已经成为大企业的主流组织结构形式和国民经济的支柱力量。 在商业实践中，企业集团的领导者发现，随着规模的不断扩张，集团公司及其成员企业的指挥协调、管理汇报及业绩评价等体系逐渐趋于复杂和难以掌控。集团公司和子公司如何分配权力？集团总部的组织结构如何设计？集团如何实现产业投资最优组合？如何实现从规模增长转变为价值增长？在数字化时代，集团公司如何带领导企业集团实施数字化转型？...
