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雷达卡
数据的开放和共享是两个完全不同的概念。数据的开放是从数据源头开放，其他人能够获得原始的数据，并对数据进行加工和处理，是毫无隐藏的开放；而数据的共享则是将数据加工之后再开放，将对方所需要的数据分享给对方。
比如，国家统计局会统计物价指数，并向全社会公布物价指数。计算物价指数所需要的原始数据则是由统计局定期从抽样数据源处得来的数据，或者通过调查得到的数据。物价员统计抽样对象的数据，然后汇报给统计局，由统计局根据各地多个物价员汇报的数据，进行加工处理，得到物价指数。物价指数包涵了各种与老百姓生活息息相关物品的价格，是一个综合指数。而物价指数的公布就是数据共享的过程，做到这一点非常容易，因为当数据发布前，物价局已经有足够的信心来发布此数据。
以上例子中的数据公布是数据共享的一种表现形式。国家公布相关的数据是为商业企业做参考，以此来知道经济发展走向，以避免数据不对称导致的市场失效。但数据开放则不同，在数据开放的要求下，公布物价指数的机构必须公布该数据背后的计算方法、数学模型和原始数据。通过原始数据和数学模型，其他的研究机构也能够利用原始数据重新计算得出物价指数。
数据共享非常容易得到，只要不同的组织之间有相同的使命或者商业目的就能够实现数据的共享，但数据的开放要求更高，要求从源头到最终数据，包括数学模型的全面开放。这一点所有的企业都很难做到，越是专业分工的企业，越难做到。
企业对各部门分工之后，每个职能部门都负责一部分业务或者承担一定的职能，即使你符合办事的条件，往往还需祈求这个岗位的人行方便，能够通融，快速办理。如果数据是某个部门的，其他部门在请求数据的时候，有可能该部门的人故意拖延，找各种借口设置各种障碍，导致数据分享变慢，甚至得不到最真实的数据。
这种现象在大企业会更多，在越低的职位上越明显。大企业中，每个人都担负独立的职责，拥有该职位的数据。越是低微的岗位对数据的拥有感越强烈，越想体现自己的价值，越期待被别人“请求”，这种自卑感带来的权力膨胀感会越加强烈，因此请求数据或者信息资料会越加难。
1.2数据共享的难点在于专业分工之上的所有权之争所有权能够带来员工的主人翁意识，带来责任感，并在发生问题之后追责到具体的人，这样就能够更好地管理公司资产和事务。很多外资企业都将公司资产或者事务赋予一个Owner（主人），这个Owner可以是人，也可以是岗位，然后让该员工或者岗位人员获得名义上的所有权，并行使有条件的支配权、使用权、控制权和处置权。虽然在本质上，该资产或者事务在法律意义上仍然归属公司。
数据也一样，当一个部门或者一个岗位采集了数据之后，就形成了天然的所有权，而这些数据又体现了他所采取的行动或者做出的决策，因此“护犊”心态就容易产生。当要求其开放这个数据的时候，一方面，他在心理上容易产生自己的“地盘”受到了侵犯的感觉，另外一方面，他也会担心自己所做的事情被别人窥探和审查。这些心理都是数据开放的阻力。
在对公司各个层面的数据进行开放的时候，必须对数据的所有权做出明确的界定，否则这种所有权心理容易导致数据开放障碍。
在推进企业大数据建设的公司中，比较中肯的或者能够保证数据持续开放的方法就是成立数据中心，让所有的数据在产生之后就归属到数据中心，个人的数据直接上传到公司的中央服务器，为全公司所拥有。
当然，这也会带来问题，最大的问题在于，所有权归属数据中心之后，基础部门将失去主人翁责任感，因为不是自己负责，所以对数据的质量、真实性、数据采集的精准度都将失去责任意识，而且容易产生一种心态—逆反心理，容易导致人为的数据质量下降。
从这个意义上来讲，一个公司成立数据中心时，其级别和汇报对象不应该太低。公司虽然是商业组织，以利益为纽带连接在一起，但仍然有权力大小和格局之分。如果级别太低，话语权不重，往往容易导致基础部门的配合力度不足，数据质量无法得到保障。如果数据部门去各个部门游说，也不会起到好的效果，需要通过赋予其更高职位和权力，才能让数据的管理更加精细，让数据的质量更高。
企业没有建立数据信息系统和有一定的自动化数据采集的能力之前，不建议成立独立的数据中心。这其中的缘由就是，当数据中心的人向每一个岗位索要数据的时候都会有延迟，甚至会获得假数据，即使企业赋予了数据中心更高的权力和更高的级别。数据所有权的转移会面临很大的阻力，并且这个数据所有权争夺战会天天在办公室中发生。但如果有了信息系统，职能部门就必须把数据按照要求的时间节点录入系统，数据在录入之前是个人的，但在录入系统之后就是数据中心的或者说是公司的，从而避免了关于数据所有权的“征战”。为什么需要自动化的数据采集呢？如果没有自动化的数据采集设备，那么数据将需要手工录入，则必然会带来人为的误差，而利用自动化的数据采集设备得到的数据的准确性能够得到保证。
1.3数据开放下的权力格局变革数据即权力，拥有数据即拥有权力。如果数据开放了，权力格局必然会发生变化。之前很多岗位靠拥有数据从而拥有了权力，但随着数据的开放，岗位的职责回归做事本质，每个岗位的价值点将会发生变化，但原先并不具有权力职能的部门，随着拥有数据的多少而使权力得到了重新分配。
门卫因为有守卫职责，所以在数据没有开放之前，门卫要尽审查职责，拥有对进出公司的人员进行检查的权利，当数据开放之后，通过进出预约系统，只需要根据预约系统确认即可放行，这样门卫的权力就被削弱了。很多公司的门卫、秘书等工作人员在数据没有开放和共享之前，往往拥有很多了解其他信息的形式上的权力，
因此会掌握很多的内部消息，从而成为一个公司消息传播的重要通道。而在数据开放和共享之后，其权力就被削弱了。
数据开放之后，所有的数据在数据中心集中，然后再开放给相关的岗位和人员。因为数据中心拥有了更多的数据，从而无形中被赋予了更多的权力。有些人为了获取到自己岗位不应该获取到的信息，想方设法跟数据中心的人员搞好关系，通过请客吃饭、送礼甚至贿赂来获取相关的信息。而有些不法的竞争对手为了获取商业机密，不惜花重金从数据中心相关人员手中购买数据，如果相关人员意志力不够坚定，品行不够正直，则很容易被贿赂和收买。
以上这些都是在数据开放和共享之后可能发生的变化，所以企业在对岗位人员任职资格进行审查时一定要严格。
比如，对于数据中心的数据库管理员（DBA）的任职资格要求就不仅仅要要求其熟练掌握DBA知识和技能，对其数据分析、数据挖掘、数据应用方面的能力也要具备，同时也要求DBA更加深入理解公司的业务。另外，个人品行的好坏也变得更加重要，因为其所能够接触的数据增加了他的权力，拥有高尚的职业操守才能保证其不会做损害公司利益的事情。
全文摘自《企业数据化管理变革-数据治理与统筹方案》赵兴峰著
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