首席数据官之路 数据实践领导者的见解

本书以一种非常简单的方式解释数据管理是如何进行的，通过这本书，有助于首席数据官为他们的组织创造以数据为中心的价值。虽然是专业图书，但在编排中按照首席数据官成长的路径进行描述，阅读起来比较清晰和易于理解。本书的主要作者之一是Peter Aiken，公认的数据管理界的权威，弗吉尼亚联邦大学的副教授，国际数据管理协会前任主席，麻省理工学院国际首席数据官协会副主任。

本书描述了数据的混杂特性、当前关于首席数据官报告体系的分歧、自适应规划的需求、平衡的实现以及特定的新执行模型；介绍了首席数据官过程改进框架，通过数据管理知识体系和数据管理成熟度模型描述了数据领导者使用的核心概念、技术和策略以及集成；描述了在当前领导者之外维持数据和实践改进所需的关键角色，以及首席数据官在其组织中实施解决方案时可能会面临的问题；*后描述了在公共领域正在进行的工作及将对公共和私营部门产生的影响。通过这本书，有助于首席数据官为他们的组织创造以数据为中心的价值，适合从事大数据、数据管理的人士阅读。

Peter Aiken
Peter Aiken，公认的数据管理界的权威，弗吉尼亚联邦大学的副教授，国际数据管理协会前任主席，麻省理工学院国际首席数据官协会副主任。在过去35年的时间里，Peter 从30个国家的数百个数据管理的实践中学到了很多，其中包括一些世界上*重要的实践经验。他出版的十本著作，第一次描述了首席数据官与数据领导力相关的案例，首次描述了如何通过数据货币化以获取利益，第一本关于现代战略数据思维的著作。由于受到国际社会的认可，在世界范围内引起了一系列的购买狂潮。Peter 还主持了存在时间*长的数据管理在线研讨会系列 (由 dataversity.net主办)。1999年(在谷歌，大数据和数据科学出现之前)，他创建了Data Blueprint，帮助150多个组织利用数据获利、改良、增加竞争优势和提高运营效率。

Todd Harbour
Todd拥有30多年的从政和从商经验，是界内公认的数据专家和商业领袖。作为一名政府高管，Todd曾担任纽约州首席数据官和美国中央情报局科学与技术理事会首席数据官，领导政府各部门开发和运营大数据分析能力。Todd还负责了许多数据项目，这些项目为有效管理数据资产制定了参与规则、决策权和问责制度。作为一名业内专家，Todd在联邦FGM部门担任了15年以上的副总裁，为其建立了联邦和国际惯例，并帮助FGM在2012年成功退出。Todd还是麻省理工学院国际首席数据官协会的副主任和数据管理协会的会员。Todd还出版过两本关于数据管理和数据领导力的著作并且发表过几篇论文，其中包括首本关于现代战略数据思维的著作。他的*新著作为管理数据的领导者提供了现实的建议。
Todd是项目管理协会认证的项目管理专业人士（Project Management Professional，PMP）和项目集管理专业人士 (Program Management Professional，PgMP)，也是国防大学首席信息官 (Chief Information Officer ，CIO)。Todd还是数据管理协会(DAMA)认证的数据管理专家(CDMP)和数据治理与管理专家(DGSP)。Todd目前拥有信息系统、项目管理、工商管理和政府信息领导四个硕士学位。

Ed Kelly
Ed Kelly在商业和信息技术领域有超过30年的工作经验。目前，他是信息资源部的州数据协调员。他的职责是与高等教育机构合作，共同制定数据政策、标准和*佳实践，以改善本州范围内的数据治理和数据完整性。Ed也负责寻找机会，来让政府各个机构之间实现数据共享，以此来增加政府工作透明度，减少重复信息的收集以及改善数据管理和分析。
在加入信息资源部之前，他在德克萨斯州农业部担任首席行政官，在德克萨斯州公共安全部担任首席信息官。Ed还在私营部门担任多种职务，包括道富银行、信托公司、富达投资集团、戴尔电脑、戴尔金融服务公司和优利公司等。

Burt Walsh
Burt Walsh有着超过20年的工作经验，曾在信息技术行业中担任的各种技术和管理角色。他对编程语言、企业系统、技术框架、数据转换、操作系统和设计方法有着丰富的经验。
在加入AST之前，Burt 曾担任亚马逊网络服务的云服务开发主管和计算机科学公司的首席软件工程师。早期，他还曾担任学前教育办公室（Office of Early Learning）的首席架构师，佛罗里达执法部门的首席架构师/项目经理，并且曾在美国银行工作过。

Kathy Walter
Kathy Walter有十年信息技术项目管理的经验，她曾在公用事业行业担任COBOL程序员一职，然后在各种网站咨询公司和金融服务行业担任IT项目经理。她还在 Instinet 公司担任过技术产品经理，在吉列公司和宝洁公司任职过品牌副经理，在铁山公司做过高级产品经理，在产品管理和开发领域工作了十来年。随后，她进入教育行业，曾在纽约市担任产品开发执行总监。Kathy还创办了自己的公司 Nsoma，并与学校和教育公司就数据和技术问题展开合作。
Kathy目前是纽约州的一名律师，专注于消费者保护和数据隐私的问题。她还与商业机构和非营利组织合作，解决知识产权保护问题，以及无偿为客户解决信贷债务、住房、移民和家庭法律等问题。
Kathy拥有联合学院的应用数学学士学位，纽约大学史登商学院的工商管理硕士学位，福特汉姆大学法学院的信息法和知识产权专业的法学博士学位。Kathy还有TESOL（Teaching English to Speakers of Other Languages）证书，即教授非英语人士英语的证书，同时她还是东北大学和剑桥学习中心的 ESL（English As A Second Language）教育者，波士顿 YearUp 项目的 ESL 课程顾问，以及乌干达几个教学项目的项目开发者

致谢
关于作者
序一
序二
前言　一切都是关于数据!
关于本书
第1 章　把数据放在首位/ 1
　　首席数据官在哪里/ 3
　　　　数据领导力, 红袜队和洋基队/ 4
　　　　正如披头士乐队所说: 走到一起/ 7
　　数据管理解决方案/ 8
　　　　了解你的基础工作/ 9
　　　　专注/ 12
　　　　坚持耕耘/ 12
　　　　开展数据业务的成本/ 13
　　　　“香肠” 是怎么做出来的/ 13
　　　　你已经达成协议/ 14
关键要点/ 15
第2 章　如此数据/ 17
　　穿过隐形枷锁/ 17
　　　　我们的差别也没那么大/ 18
　　　　P3T / 18
　　让企业做好变革的准备/ 20
　　　　深耕数据信息/ 20
　　　　重在落实/ 21
　　　　传授, 学习, 成长/ 22
　　关键要点/ 25
第3 章　不断成长的数据/ 26
　　用数据武装头脑———进一步精通数据/ 29
　　　　不要重新创造车轮图/ 30
　　　　数据配方/ 31
　　关键要点/ 36
第4 章　聚焦, 聚焦, 聚焦/ 37
　　一些成功的建议/ 37
　　　　以速赢作为目标/ 38
　　　　反对过度承诺/ 39
　　　　积小胜为大胜/ 40
　　　　把雪卖给爱斯基摩人/ 42
　语言很重要/ 46
　　　　就像巧克力蛋糕一样/ 46
　　　　路上的线/ 47
　　　　有风险的商业活动/ 48
　　　　一些新词/ 49
　　关键要点/ 50
第5 章　准备好, 开火, 瞄准/ 52
　　你初的100 天/ 53
　　　　对你的组织进行分类/ 53
　　　　避免系统进入瓦解状态/ 55
　　　　从另一个人那里复制/ 56
　　硬的东西就是软的东西/ 59
　　　　越来越尴尬/ 59
　　　　对我有什么好处/ 60
　　搓揉肘部/ 61
　　　　首席信息官(CIO) / 61
　　　　首席信息安全官(CISO) / 64
　　　　首席分析官(CAO) / 66
　　　　隐私官(PO) / 67
　　　　首席档案员(CA) / 68
　　　　总法律顾问(GC) / 68
　　　　立法机关(或议会) / 70
　　　　行政长官(省长、市长) / 72
　关键要点/ 72
第6 章　数据规划/ 74
　　让数据成为基石/ 74
　　　　数据是有价值的, 对吧/ 76
　　　　对数据永不满足/ 76
　　　　专家意见/ 80
　　　　重复清洗、漂洗/ 81
第7 章　文化以数据为早餐/ 82
　　解决真正的问题/ 83
　　　　大的痛点在哪里/ 85
　　我把那些利益相关者放在哪里了/ 87
　　　　与信息技术部门合作/ 90
　　　　只是事实, 夫人/ 91
　　　　金砖之路/ 92
　　关键要点/ 93
第8 章　你的资产处于风险中/ 94
　　两次评估/ 95
　　目录是你的朋友/ 99
　　　　什么时候盘点数据/ 100
　　　　如何建立一个数据目录/ 100
　　　　描述数据资产/ 102
使用你的数据目录/ 103
　　　　用数据目录控制成本/ 105
　　数据治理的核心/ 105
　　　　数据治理的延伸/ 106
　　　　引领/ 108
　　　　数据治理面临的挑战/ 108
　　　　谁来做决定/ 109
　　　　消除角色冲突/ 112
　　　　衡量进展/ 113
　　关键要点/ 114
第9 章　组织设立/ 116
　　让我们开始吧/ 117
　　　　它的危害在哪里/ 117
　　　　一些实际问题/ 118
　　　　确保行政批准/ 118
　　　　谁向谁报告/ 120
　　　　制订一个计划/ 121
　　获得一些高层支持/ 123
　　告诉他们如何去做/ 126
　　关键要点/ 127
第10 章　刚刚到底发生了什么/ 128
　　问题答案/ 129
金砖之路/ 129
　　　　数据分析———它是一个补充/ 130
　　　　警告: 仪表盘可能会误导你/ 133
　　关键要点/ 133
第11 章　联邦政府的变革/ 134
　　《循证决策基础法案2018》(Foundations for Evidence-Based
　　　　Policy Act of 2018, FEPA) / 135
　　　　第一篇: 联邦政府的证据构建活动/ 138
　　　　第二篇: 《开放政府数据法案》/ 141
　　　　第三篇: 《机密信息保护和统计效率法案2018》/ 144
　　　　分析/ 148
　　
第12 章　那些州是怎么做的/ 154
　　阿肯色州: 数据目录/ 154
　　印第安纳州: 数据分析/ 155
　　密歇根州: 特别行政令/ 156
　　德克萨斯州: 信息分享/ 157
　　关键要点/ 157
公共参考资料/ 159
参考文献/ 163

一切都是关于数据!
　　我有幸于2017 年在(美国) 纽约州信息和技术服务办公室( Office ofInformation and Technology Services, OITS) 这个政府新机构的成长和转型期间担任企业办公室主任, 这一年的工作经历令我大开眼界。这篇前言的标题“一切都是关于数据”, 就是在此期间我的好朋友兼同事Todd Harbour教给我的。
经过这一年(2017 年) 的服务和观察, 我可以胸有成竹地说, 我同意Todd Harbour 的结论。总的来说, 世界和IT 一样, 都是关于数据的。可以说, 我是以一种非传统的方式进入科技界的。我的本科专业是政治学而不是计算机科学, 我的硕士研究生专业是公共管理而不是系统管理。在我的职业生涯中, 有很大一部分时间是与许多有才华的土木工程师和结构工程师共同度过的, 我与他们合作过的公共工程项目有供水系统、废水处理厂、公共设施、动物园, 以及奥农达加海岸的一个新的音乐会露天剧场。

我想, 那些在科技领域工作和规划、设计和建造复杂的公共工程项目也没有什么不同, 是这样吧?当我陆续听到该机构( OITS) 新同事类似的抱怨时, 我感觉有些怪怪的:
这是Matt, 他不是搞技术的。
欢迎Matt, 他是新来的, 之前从来没有在科技领域工作过。
我想他是来这里找新工作的吧?
2012 年11 月, 纽约州大多数执行机构被并入该州新成立的OITS。这是为什么? 一个4000 人、5 亿美元的行动, 旨在精简和改善纽约州对公共机构及其公民的技术服务。
信息技术整合是2011 年年初新当选的纽约州州长Andrew M. Cuomo 努力的成果。Andrew M. Cuomo 向新成立的支出和政府效率( Spending andGovernment Efficiency, SAGE) 委员会提出挑战, 要求降低政府成本并改善公民服务。
SAGE 委员会的管理者首先要做的是提出价值主张, 为纽约州政府机构集中IT 服务的工作。IT 整合的重点是通过采用企业平台和关闭机构数据中心降低成本。
需要注意的是, 在SAGE 委员会的合并框架中列入了一项次级建议,即首次在纽约州设立一个企业首席数据官, 并将其置于新的OITS 的管理框架中。SAGE 委员会意识到, 若对国家大量的数据资产进行集中访问和整合, 所能获得的净收益将是前所未有的。国家机构每年处理数百万笔交易, 包括商业登记、纳税、安全网项目申请和支付、租赁帮助申请和支付、桥梁检查报告、排放监测数据、日托中心登记和报告等, 并且这份清单内容还在持续增加。
首席数据官将负责协调国家新的开放数据提议, 他们肩负的责任前所未有。首席数据官还将带领纽约州制定和实施企业范围内的数据标准, 重点关注如何利用数据分析推进和改善向纽约居民提供服务的机会。值得一提的是, 纽约州在开放数据提议方面一直遥遥领先, 而这只是纽约州以及其他州所拥有的数据财富的冰山一角。
被任命的首席数据官可以建立数据标准和治理协议, 以保护敏感数据免受因内部渎职而导致的不当泄露, 同时提供一个跨部门数据共享的快捷途径———引导数百万数据集的发布, 这些数据集可以被大学研究人员、智囊团、医院和其他机构用来推进制定良好的公共政策。
当然, 如果写书, 这听起来也很不错。我认为许多司法管辖区, 无论大小, 都会遇到类似的科技、官僚和法律障碍, 就像纽约州在推进这个数据愿景时所面临的那些障碍一样。
与苹果和亚马逊等以消费者为中心的科技公司不同, 好的客户服务对于政府机构来说定义是模糊的, 甚至在许多情况下根本没有定义。无论是好还是坏, 政府机构的组织架构都限制了他们使用资源为公民提供更有效、更少官僚主义的服务能力。
在他们的辩解中, 评级机构往往是出于好意, 在他们的系统和他们的数据周围设置了保护性屏障。然而, 在规则和协议背后锁定数据, 不应该被用作良好网络安全或健全数据管理的替代品。官僚主义壁垒阻碍了对服务的精简和对数据资产的充分利用。
依我而言, 重点在于资本投资盒子和电线, 而不是为IT 基础设施(本地或云)、数据管理和安全建立长期治理框架。虽然私营部门正在利用云计算资源和用户数据的计算能力, 通过分析、深度学习和人工智能改善他们所提供的服务, 但公共机构仍在为数据分类的基本要素而挣扎。由于存在法律或监管壁垒, 他们往往不愿意在整个企业内共享数据集, 或者可能仅仅是因为缺乏在不同平台上共享信息的动机或手段。
然而, 如果想复制私营部门的成功, 国家必须具备先进的技术, 用于采集、处理、存储和传输海量数据集。这些数据必须确保安全: 除了那些被指定(通过法规和规章) 来审查、分析和报告这些数据的人, 其他人都无权访问; 这些数据还必须确保干净: 它们必须能够在各种分析框架中使用, 这样就可以避免为运行简单查询而进行无数个小时的格式化和清理。
我们处于每个机构所通过的正式或者临时流程设计的数据管理策略与企业并不一致的环境中, 这是非常艰难的。实际上, 对于良好数据治理来说, 这是一个阻碍, 它限制了企业数据资产的充分利用。虽然法律团队锁定数据的用意很好, 但首席数据官也应该被授予相应的策略和途径来定义、训练和共享政府丰富的数据资产。
消费者和市民对基于应用程序的安全交易的需求将继续增长, 而政府
IT 部门则为保持自身正常运行而争夺稀缺资源。作为