众所周知，在数字化转型中，数据部门的作用是极为重要的，数据相关工作随着企业数字化转型步入深水区，逐渐成为企业战略级部署的工作任务。
以往，数据部门只是一个纯粹的成本中心，通过系统建设和数据服务，为其他部门提供“数据类”后勤服务，而随着数字化浪潮袭来，产业端的数据价值不断被挖掘，给企业前端业务赋能。数据部门的地位也在这个变革中，逐步得到提升。
上述场景，是一个非常理想化的情况。的确有不少企业的数据部门，在转型的过程中，自身部门的职能定位也得到了一定程度的转型优化。
但是，仍有大多数企业的数据部门，仍然处于原有的尴尬地位，守着“尚方宝剑”，但还在做“打辅助”的边缘事儿。
很多数据部门，在开展数字化工作时，经常会发现有很多好的想法根本无法推动，落不了地。究其原因，就是无法有效调动业务部门的"配合"。
技术有，但是用不起来；平台有，数据无法接入；标准有，数据还是乱来。
在数字化转型实践中，很多大企业，都会纠结到底是数据部门牵头，还是业务部门牵头做的问题。
从直观逻辑来说，数字化转型难道不是就应该是数据部门的事儿么？但是，数据部门"弱势”惯了，真的扛得起这样的大旗吗？
另外，数据部门不懂业务，不掌握业务资源，实际落地上来说，还真不一定到底谁来牵头。
我们看到，那些数据部门牵头的数字化转型工作，业务部门就像是永远打不开的“黑盒”，不开放自己，因此数据部门的方法和技术优势，很难真正切入去改变业务模式，工作只能浮于表面。
都说转型的本质，转的就是业务，但是如果业务部门和数据部门之间没法做到深度协同，转型终归为空谈。
这也是为什么，在组织内去推动转型，尤其是“部门墙”严重的大企业，数字化总是让人倍感消极。
于是，实际场景中，数据部门和业务部门经常各玩儿各的，很多工作是业务部门搞一套，数据部门搞一套。
一个是面子，一个是里子。面子上的好看，规范，格局大，但是不落地，里子上的实用，但可能不规范，也很难做到“全局贯通“。
随着IT技术、AI技术被数字化相关产业”内卷“的越来越廉价，同时，使用门槛也越来越傻瓜化，业务人员对数据技术的掌握和认知水平也在不断提升。
短期内，可以看到的趋势是，业务部门的强势很难扭转，越来越擅长把”数字化“这件事做成自己一家之事，而不把整个企业级的”战略“放在眼里。
当然，尽管数据部门也有”私心“，但是总归是站在企业级视角来行事的，不管是建中台也好，数据治理也好，企业数据资源目录建设也好。
按照DAMA的数字化框架体系，还是十分提倡科学的以数据部门主导的数字化方法论的。
未来，数据部门在转型中，将承担更大的压力，需要主动拥抱业务专业知识，提升业务的主动协调能力，尽量做到项目推进自给自足。
如果数据部门自己不进步，当所有业务部门自己都把数字化做完了，就真的失业了。
况且，数据部门的失业，对组织整体来说，却未必是件好事，到那个时候，”部门墙“问题的解决就更加遥遥无期了。
