致 CIO：如何让您的数据团队，从“成本中心”变身“业务增长引擎”？

当数字化预算持续增长，IT 部门为何仍在为证明自身价值而苦恼？核心症结在于，数据管理职能仍困于“项目交付”的旧范式，而非进化为“资产运营”的新引擎。本文为 CIO/CTO 提供一套直接转型框架：一个支点、两个平台、三类角色——助您将数据团队从成本中心，重塑为价值核心。

在数字化浪潮席卷各行各业的今天，企业纷纷将"降本增效"作为核心目标，投入大量资源推进数字化转型。然而，一个尖锐的现实问题摆在每一位 CIO、CTO 面前：作为传统意义上的"成本中心"，IT 部门在企业的数字化战略中，究竟应扮演何种角色？

许多企业在数据领域投入巨大，却陷入了"投入越多，负担越重"的怪圈——数据平台越建越庞大，分析工具越买越先进，业务对数据的抱怨却未见减少。数据团队深陷于无休止的需求响应中，难以为业务创造清晰可感知的价值。这种困局的根源，在于数据管理职能的定位未能随数字化战略同步演进。

本文将从数据治理这一具体但关键的职能视角切入，探讨 IT 部门如何通过职能重塑，从后台的技术支持单元，转型为驱动业务增长的核心赋能引擎。

在先前《知数善用之组织篇：如何驱动业务与数据的“双向进化”，填平价值鸿沟？》一文中，我们曾提出数据管理职能必须完成的三大转变：

1. 从"数据技工"到"数据架构师"

2. 从"需求响应者"到"业务赋能者"

3. 从"工具提供者"到"价值共创者"

这三项转变勾勒出了一个清晰的进化方向。然而，方向的确立仅是起点，真正的挑战在于如何实现。我们认为，在数据管理职能范围内实现这一跨越需要坚实的体系支撑，具体可归纳为：一个支点、两个平台、三类角色。

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

一个支点：构建可复用的"数据资产体系"，从项目交付到资产运营

数据管理团队的价值不应体现在交付了多少个独立的报表或应用，而在于是否为企业沉淀了可复用、易理解、高质量的数据资产。

传统模式：业务提出分析需求 → 数据团队基于需求编写一次性 SQL → 交付固定报表。每个需求都是独立的"项目"，代码不可复用，口径难以统一，数据"烟囱"林立。数据团队如同手工作坊，疲于应付，却无资产积累。

进化模式：数据团队的核心任务转变为设计与构建企业级分层分域的数据仓库（或数据中台），将原始数据加工成标准、清洁、主题化的"数据积木"。例如，将分散的客户信息整合为统一的"客户主题域"，包含清晰定义的客户画像、生命周期、行为标签等。当业务需要分析时，可直接使用这些"积木"灵活组装，而非从头开发。

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

对 CIO/CTO 的启示：评估数据团队的重点应从"需求响应速度"转向"数据资产沉淀进度"。关键在于建立一套以数据模型复用率、资产目录活跃度、业务自助用数占比为核心的价值衡量体系，引导团队从"项目交付"思维转向"资产运营"思维。

两个平台：打造工程化赋能基座，降低全域用数门槛

仅有数据资产是不够的，必须通过平台能力使其易于被生产和消费。

1. 数据开发与治理平台：这是数据资产体系的"生产车间"。

传统做法：依赖开发者个人技能，通过编写大量脚本进行 ETL（抽取、转换、加载），过程黑盒化，效率低下且质量难保障。

进化方向：建设工程化、可视化、可协作的开发治理平台。实现低代码/无代码的数据流水线配置，内置数据质量监控、血缘关系追溯、标准规范稽核等治理能力。这确保了数据资产生产过程的标准化、高效化和可管理化。

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

2. 数据可视化与应用平台：这是数据资产体系的"消费市场"。

传统做法：数据团队为每个分析需求定制开发静态报表或固定看板，业务稍有新想法就需再次提需求，自主性为零。

进化方向：提供强大的自助式（甚至对话式）BI 与分析平台，业务用户通过拖拉拽（或对话）即可基于已沉淀的数据资产（数据积木），自主创建报表、进行即席分析、搭建数据应用。平台的门槛低至业务人员经过简单培训即可上手，真正实现"数据民主化"。

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

对 CIO/CTO 的启示：平台投资应聚焦于"赋能"与"提效"。两个平台的建设，旨在将数据团队从重复性编码工作中解放出来（开发治理平台的价值），同时将数据分析能力赋予业务一线（可视化应用平台的价值）。平台的选型与建设成功与否，应以"业务自助分析需求占比的提升速度"和"数据产品上市时间的缩短程度"为关键评判标准。

三类角色：重塑数据团队能力模型，推动技术与业务深度融合

组织架构与人才能力是战略落地的最终保障。为实现上述转变，数据管理团队内部需要孵化出三类关键角色：

1. 数据架构师：他们是数据蓝图的"规划师"。

职责：负责企业数据资产的顶层设计，包括业务需求洞察、数据资源盘点、架构规划、模型标准制定。他们需深度理解业务，确保数据体系能够支撑当前及未来的业务战略。

转变体现：从专注于具体数据库设计的"技术专家"，转变为通览业务与数据的"战略架构师"。

2. 数据开发工程师：他们是数据资产的"建造师"。

职责：基于数据架构师的设计，利用数据开发平台，高效、高质量地实现数据 ETL 流程，将原始数据加工成可用的数据资产。

转变体现：从编写孤立脚本的"码农"，转变为遵循工程规范、专注于实现可复用数据模型的"平台化开发者"。

3. 数据资产运营专员：他们是数据价值的"桥梁与推广官"。

职责：这是最体现"业务赋能者"与"价值共创者"的新角色。他们主动对接业务部门，理解业务痛点，将数据资产"翻译"成业务能理解的解决方案；负责数据资产目录的运营推广，培训业务人员使用数据平台，收集反馈并驱动数据产品迭代。

转变体现：填补了传统 IT 与业务之间的"最后一公里"鸿沟，是数据管理职能实现价值外显的关键触手。

对 CIO/CTO 的启示：人才结构的调整势在必行。除了引进或培养具备业务视角的架构师和具备产品运营思维的专员外，更需在绩效考核、职业发展通道上予以支持。鼓励技术人员"往外走"，将技术与业务贡献深度绑定，是驱动整个团队转型的核心激励机制。

结语：以数据职能转型为示范，开启 IT 部门价值蝶变

数字化战略的成功，绝不意味着 IT 部门预算的无限膨胀，恰恰相反，它要求 IT 部门以更高的效率、更敏捷的方式，将技术转化为驱动业务的直接生产力。

数据管理职能的转型，为 IT 部门其他职能领域的进化提供了可借鉴的范式。通过沉淀数据资产（一个支点）、建设赋能平台（两个平台）、重塑团队角色（三类角色），数据团队能够率先摆脱"成本中心"的被动标签，演变为企业名副其实的"数字神经中枢"和"价值创造引擎"。

这场转型始于对数据管理职能的重新定义，成于组织架构与能力的系统性重塑。对于每一位志在引领企业穿越数字化深水区的 CIO、CTO 而言，现在正是以数据职能转型为突破口，推动整个 IT 部门深刻变革的最佳时机。当数据如血液般在组织中高效、顺畅地流动并滋养业务时，IT 部门的每一分投入，都将清晰地映射为企业在市场竞争中的独特优势与增长动力。