浅谈复盘的几个要素

Posted 2023-04-28

参考技术A 在对复盘的作用、对象等进行探讨之后，昨天的工作中也开始尝试去复盘，发现实践操作中离不开以下几个要素，故进行粗浅探讨，也算是为实践理清思路。

一、外在要素

1、时间要素

指的是以时间为序，回溯事物的发展变化。这是最为基础也是最有效的要素，从发展过程出发，对事物的产生、发展、变化、结果进行分析，有助于回复事情的原貌，为复盘提供更多的素材。现阶段，形势变化很快，要按照当时的时间阶段去回溯，而非突破时间限制，以今时去看待往日。

2、地点要素

成事需要天时、地利、人和，因此，地点要素也不可忽视，地点的不同，限制条件也不同。从地点出发，对气候、交通、人文等进行分析，有助于增进对事物的理解。

3、人物要素

社会就是人与人、人与事的联结，在复盘过程中，对人的关注不可或缺。以复盘一个会务的准备为例，在确定完时间、地点等要素后，往往需要明确参加人员，并根据参加人员的类别、安排等对接待、会议安排、材料准备等环节进行检查，进一步完善会务准备工作。

4、事件要素

事物发展变化过程中，总会出现一些关键性的事件，要对这些事件给与充分关注。其实，事件往往又包含了事件、地点、人物等。

二、内在要素

1、思想要素

这是对复盘者个人的思想认识进行分析，一个人的认识与时间、地点、个人阅历密切相关，思想的限制和闪光点有哪些，如何扬长避短，这些都需要深入的自我剖析。

2、能力要素

一个人或团队的能力总是有限的，对事物进行复盘的过程中要对能力的限制和存在的问题进行分析，坚持需求导向和问题导向并用，明确需求是怎么样的，满足这样一个需求需要什么样的能力，差距在哪里，是管理、知识还是其他，如何去弥补这些差距。

数据治理的几个关键要素

在传统数据平台阶段，数据治理的目标主要是做管控，为数据部门建立一个的治理工作环境，包括标准、质量等。而在数据中台阶段，用户对数据的需求持续增长，用户范围从数据部门扩展到全企业，数据治理不能再只是面向数据部门了，需要成为面向全企业用户的工作环境，需要以全企业用户为中心，从给用户提供服务的角度，管理好数据的同时为用户提供自助获得大数据的能力，帮助企业完成数字化转型。

　　通过分析数据治理实际开展过程中出现的一些问题，我们总结出了数据治理的几个关键要素：

　　1）数据治理需要体系建设：为发挥数据中台价值需要满足三个要素：合理的平台架构、完善的治理服务、体系化的运营手段。

　　根据企业的规模、所属行业、数据量等情况选择合适的平台架构；治理服务需要贯穿数据全生命周期，保证数据在采集、加工、共享、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和实效性；运营手段则应当包括规范的优化、组织的优化、平台的优化以及流程的优化等等方面。

　　2）数据治理需要夯实基础：数据治理需要循序渐进，但在数据中台建设初期至少需要关注三个方面：数据规范、数据质量、数据安全。

　　规范化的模型管理是保障数据可以被治理的前提条件，高质量的数据是数据可用的前提条件，数据的安全管控是数据可以共享交换的前提条件。

　　3）数据治理需要IT赋能：数据治理不是一堆规范文档的堆砌，而是需要将治理过程中所产生的的规范、流程、标准落地到IT平台上，在数据生产过程中通过前向的方式进行数据治理，避免事后稽核带来运维成本的增加。

　　4）数据治理需要聚焦数据：数据治理的本质是管理数据，因此需要加强元数据管理，补齐数据的相关属性和信息，比如：元数据、质量、安全、业务逻辑、血缘等；应通过元数据驱动的方式管理数据生产。

　　5）数据治理需要建管一体化：数据中台的数据模型血缘与任务调度的一致性是建管一体化的关键，有助于解决数据管理与数据生产口径不一致的问题，避免出现两张皮的低效管理模式。

　　数据治理的几个关键要素.中琛魔方大数据平台表示为了规范数据处理过程，凸显数据业务价值，需对数据平台的数据进行综合管理，构建标准化、流程化、自动化、一体化的数据治理体系，确保数据架构规划合理、数据加工条理清晰、数据处理可管控、数据知识可传承。有效的数据治理可以确保企业数据全面一致可信，从而全面释放数据资产的价值。