當前，進行數字化轉型的企業主要是大型傳統企業，中小企業暫時還沒有什么實力來開展比較“地道”的數字化轉型工作。

大型傳統企業，通常有很多部門組成，包括數據部門和業務部門，因此數字化轉型工作就需要協調多個部門一起來完成。

大型傳統企業的數字化轉型比中小型企業的轉型難度其實要大的多。

那么，對于這些大型企業來說，到底應該是數據部門還是業務部門牽頭呢？

這個問題其實很復雜，在很多企業中經常是爭論不休的議題。

數據部門和業務部門在數字化轉型工作中的“權力”之爭，的確非常精彩。

首先，數字化轉型不是一件具體的事兒，是一個持續轉型的過程，由許許多多具體的數字化任務組成。

對于不同的具體任務，一般也是對應不同的牽頭單位。有時候需要數據部門牽頭，也有時候需要業務部門牽頭。

由于企業文化和部門強勢程度的差異，在實際操作上，到底數字化應該由誰來牽頭并沒有統一的答案，盡管如此，仍然有一些一般的規律可以觀察到。

數據部門之前一般是信息化部或互聯網部轉化而來的，在數字化時代，承擔了新的職能——數字化轉型。

大多情況下，數據部門的定位更多是提供標準，而不是負責具體的任務執行。

而業務部門則按照數據部門提出的標準進行具體的數據活動，例如數據治理，以及根據具體需求進行數據場景建設。

數據部門雖然管理數據，但是數據的負責單位卻在業務部門。因此，數據部門只能提供指導意見，同時提供一些針對各個業務部門相對“通用”的解決方案。

因此，如果數字化轉型中的工作是偏向于服務性質的，那么這類工作一般是由數據部門進行牽頭。

例如，數據部門進行數據標準設計和規范，這類工作就屬于服務性質的工作任務。

看似數據部門是在做“凌駕于”各個業務部門之上的數字化頂層設計，實際上，是為了業務部門之間在信息層互聯互通，提供技術側的基礎服務保障。

數據中臺方面的建設也是一樣，很多企業的數據中臺建設和運營一般是由數據部門牽頭來開展。

數據中臺需要接入各業務部門主管的業務系統中的數據。

而數據作為核心資產，對各業務部門來說都非常重要。因此，就需要一個值得信賴的第三方來進行托管，并提供相應的技術服務。

當然，在中臺建設上，數據部門的工作也依然是有邊界的，數據部門負責數據中臺的技術模塊搭建，以及中臺上數據的運維。

至于哪些數據接入數據中臺，怎么接入，這些具體的落地工作都需要各業務部門自己來主動組織推動。

當然，在接入數據時，數據部門可能會對被接入的數據的格式標準和質量標準提出力所能及的“專業性”要求。

相比于數據部門，業務部門更多進行“有內容”的數字化轉型工作。

例如，在數據治理工作中，盡管業務部門會遵循數據部門提出的通用標準來開展，但是專項的數據治理任務還是各部門自己獨立牽頭推動。

值得注意的是，很多真正重要的數據質量標準與業務邏輯關系非常密切，其實光靠數據部門自身很難確定。

因此，業務部門會自己制定一些專有的數據質量標準，這些標準對數據質量提升的意義更大，這也是為什么業務部門牽頭的數據治理工作其實往往更有效。

對于數據應用類項目，更是如此。

如果數字化項目的主要內容是基于數據進行數據應用創新，數字化場景建設創新，那么更加可能是業務部門來牽頭推動。

業務部門自己的數據，他們更清楚這些數據應該怎么用，最重要的是，他們能主導這件事的實施進度。

當然，以上說的都是當前大多數企業的數字化現狀：數據部門打基礎，業務部門推落地。

未來，數據部門的地位其實有待提升，不僅僅是為各業務部門提供服務，而是應該真正起到規范、統一、協同各個業務部門的作用。

數據部門如何從一個單純的服務者，變成數字化轉型大變革中的引領者。這一點對數據部門在企業中的定位和未來發展極為關鍵。

如果數據部門成為后者，不僅對于自身部門發展頗有直觀好處，更大的意義在于，這樣風格的企業更容易實現真正轉型的成功！