當你剝開企業層層面紗，你會看到組織數據的完善程度是與組織密切相關的。沒有高質量的數據和商業智能（BI）架構，公司就會存在障礙，喪失銷量，甚至陷入法律問題的風險。那些已經把ERP系統與其它數據系統整合很多年的公司的發展速度就是很好的證明。
盡管這些ERP系統整合已經幫助公司實現了運營的流暢和自動化，但這些系統還有兩個關鍵缺陷：首先，從本質上來看，許多實現公司運營自動化的系統都是交易式的。盡管交易數據庫保留了歷史記錄，但數據庫是優先處理增加、修改和刪除數據等運營操作，而不是快速獲取報表。交易數據庫的結構使得歷史BI和趨勢BI報表很難開發，而且執行緩慢。第二，擴展ERP集成本身的功能是非常困難的。這通常意味著要與ERP供應商一起簽訂特殊合同或者越過各種限制。雖然龐大的ERP集成看起來很穩定，但在許多情況下同時也象征著它們缺乏靈活性。
特別是由于現存ERP系統中的功能不足，許多組織都在轉而求助于第三方（通常是基于云服務的）供應商，來解決ERP集成系統中不能解決的具體問題或者滿足特殊業務需求。此外，為了處理不斷變化的歷史報表和BI架構問題，組織將部署大規模數據倉庫以使混亂變得有序，提供新信息供管理決策使用。
雖然這些目標很好，但是BI架構解決方案的實施仍需要三思而后行。即使在最小的組織中，也有新興BI架構的采用。大數據使得CIO扮演了數據管家的角色，使我們以有意義的方式使用新數據。然而，不良實施的系統，或者沒有管住整個數據生命周期計劃一致性和包容性不可能產生作用。沒有數據管家的精心策劃，大數據會成為大混亂。
那么，你怎么才能成為你公司的數據管家呢？你如何才能保護你自己避免大混亂，為你的數據成功提供最大可能機會呢？
•實施嚴格的數據治理流程。數據需要時時改變。例如，當你負責了新的銷售區域，你可能需要修改查找代碼。在你處理這些變化之前，這些問題要經過代表委員會審批，這樣一些潛在的次級影響可以被討論到并緩和。這一點在新系統增加時變得越來越重要了。
隨著數據在其生命周期中幾經易手，治理流程也將決定誰能用這些數據做什么。例如，僅僅是因為數據來源于銷售，并不意味著銷售可以不咨詢其他人就做一些事情。例如，數據管家應該理解銷售如何影響數據，并有一些輸入數據確保整個公司的運營成功。
•創建數據生命周期文檔。所有數據都有一定種類的循環或者注入。例如，在大學里數據元素的生命周期就是招生、入學，業務辦公室，并最終終止于發展辦公室。在招生階段，數據剛剛“誕生”，或者我們以另一種方式看待的話，招生好比是銷售數據庫。一旦銷售確立，也就是學生入學了，招生處就擁有年級和課程數據，而業務辦公室擁有財務信息。在學生畢業以后，募捐以及校友關系辦公室對數據元素負主要責任。
你的數據管家和治理結構應該確定數據倒手的每個時間段的主要責任。這些應該用文檔明確記錄下來，避免含糊不清，列出來哪個系統對哪些特定數據元素負責。隨著更多系統被引入到內部，這一點變得非常重要：數據重復的風險也非常大，公司也有數據重復的風險，這會導致存在多個版本的真相。通過識別數據元素的負責制，公司可以更好地準備跟蹤正確的指標。
到底是大數據還是大混亂呢？大數據會帶來更好的決策，而大混亂會帶來動亂。幸運的是，有很多種方式可以保持你的數據倉庫井然有序。我最好的建議是保持頭腦清醒，帶著扎實的計劃進入你的數據項目，成為數據管家，確保高質量決策都是基于良好而穩定的數據。
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