資料治理常見的誤區有哪些

　　資料治理不只是技術問題，更是一個管理問題。例如大家常見的專案管理系統只是一個工具，如何讓專案管理工具與專案管理思想相匹配才是專案管理系統實施過程中的最大挑戰，也才能發揮最大的效果。資料治理也是同樣的道理。那麼大家對資料治理有哪些誤解呢?

　　資料治理誤區一：必須得有工具平臺，才能開展資料治理

　　我常常聽到一些朋友在開展資料治理的時候會說，先整套工具吧，再搞資料治理，這是一個極端。還有另外一個極端就是，完全不需要資料治理平臺工具，直接把資料治理當作諮詢專案，往往導致的結果就是花了大筆的錢，前期可能會有一些效果，可隨著時間推移，遠遠達不到當初的預期。其實啊，資料治理是一項和管理深度結合的活動，有工具後可以加快效率，沒有工具同樣可以進行資料治理。

　　比如在資訊化程度不高、資料量不大、資料型別不多的情況下，制定一些合理的治理流程和制度就可以起到很好的效果，工具反倒增加了成本和管理流程，這時候是可以不需要工具的。

　　而對於經過多年資訊化發展的企業，在開展資料治理時，平臺工具就是必備的。工具作為資料治理4大核心要素之一，它的作用就是提升資料治理的效率，而且工具往往是與組織、制度、流程相輔相成的，它會將我們的資料治理諮詢成果落地到平臺中，保障資料治理這項活動的常態化運轉，持續提升企業的資料管理能力。

　　資料治理誤區二：必須發起正式的專案，才能開展資料治理

　　錯，並不是這樣，其實，無論是it部門，或是業務部門，只要今天制定了與資料有關的某項制度或流程，這都算是在開展資料治理。我們舉個例子，比如技術部門規定，核心系統中，客戶編號只能用ID來表示，這其實就是一條資料標準。其實啊，資料治理的門檻並不高，很多部門甚至小組內部都會有這樣、那樣的資料規範，而且這些規範在一段時間內都可以起到良好的正向的作用。

　　我講這個誤區的目的呢，就是告訴大家，面對資料治理不要怕，資料治理的門檻並沒有我們想的那麼高，人人都可以做些有益於資料正向發展的工作。但當我們開展規模化資料治理時，還是應該起個專案，結合企業的戰略規劃、業務需求、市場發展等多方面因素，制定合理的資料治理實施路徑。

　　資料治理誤區三：資料質量問題找出來了，然後呢?

　　當資料治理正式開啟後，業務和技術人員通力合作，辛辛苦苦建立起來平臺，配置好了資料質量的檢核規則，也找出來了一大堆的資料質量問題，然後呢?半年之後，一年之後，同樣的資料質量問題依舊存在。

　　發生這種問題的根源在於沒有形成資料質量問責的閉環。要做到資料質量問題的問責，首先需要做到資料質量問題的定責。定責的基本原則是：誰生產，誰負責。資料是從誰那裡出來的，誰負責處理資料質量問題。定責之後是問責，問責之後是整改和反饋，然後是質量問題的新一輪評估，直至形成績效考核和排名。只有形成這種工作閉環，才能真正提升資料質量。

　　資料治理誤區四：好像什麼都做了，又好像什麼都沒做?

　　很多資料治理的專案難驗收，客戶往往有疑問：你們做資料治理究竟幹了些啥?看你們彙報說幹了一大堆事情，我們怎麼什麼都看不到?發生這種情況，原因探尋到最後往往是客戶需求不明確，專案推進的過程中也沒有形成有效的反饋機制，而且也沒有讓客戶感知到資料治理的成果，所以客戶才有了開頭的疑問。

　　其實，資料治理的成果是可以量化的，也可以將成果的視覺化呈現，並且在平常與客戶的溝通、培訓、知識轉移等過程中，就資料治理的重要性、發揮的價值等方面對客戶進行潛移默化的影響。

　　資料治理誤區五：資料治理無法落地需要檢視是否好高騖遠?

　　資料治理不是一堆規範文件的堆砌，而是需要將治理過程中所產生的的規範、流程、標準落地到IT平臺上，在資料生產過程中通過“以終為始”前向的方式進行資料治理，避免事後稽核帶來各種被動和運維成本的增加。

　　資料治理需要聚焦資料：資料治理的本質是管理資料，因此需要加強後設資料管理和主資料管理，從源頭治理資料，補齊資料的相關屬性和資訊，比如：後設資料、質量、安全、業務邏輯、血緣等，通過後設資料驅動的方式管理資料生產、加工和使用。

　　資料治理需要建管一體化：資料模型血緣與任務排程的一致性是建管一體化的關鍵，有助於解決資料管理與資料生產口徑不一致的問題，避免出現兩張皮的低效管理模式。

　　資料治理常見的誤區有哪些.中琛魔方大資料平臺表示資料治理是一個長期的過程，開啟之時要穩健，進行之時要全面，後續維護要一以貫之。資料治理工具將會是你資料治理的好幫手，從後設資料、主資料、資料標準、資料質量再到資料處理、資料資產、資料交換和資料安全等，為企業提供一站式解決方案，打通資料治理全流程。