現在企業數據項目琳瑯滿目，常見的有數據治理、BI、指標產品、數據中臺等等，當然不同行業還有不同的細分數據項目，如果這些項目都上了，企業成本直線上升，可能根本看不到天花板，現在市場環境越來越差，全線項目都上，估計大企業都扛不住這個成本壓力。

我個人并不贊同全線都上這些項目，很多時候結合企業實際系統情況、數據現狀、業務現狀等等因素你會發現很多項目都是沒有必要的，但是很多人就會疑問有沒有不管什么企業都要做的數據項目呢？

有，這就是今天我要講的2個數據項目，必須要做，一定要做。

第一個項目，數據治理

數據治理項目，很多企業都不會注意到它，因為這種項目做完你是看不到直接產出的，很難在短時間或者根本感知不到ROI，所以會去考慮數據整理項目的企業多數是央企、國企類似這種性質的企業，因為畢竟企業不歸屬個人老板，那預算也不歸個人出。我

為什么是這種看不見產出的項目必須要做呢？

數據治理是干嘛的，首先要了解清楚，它是做數據標準，做規范的，做數據管理制度，最終保證企業數據質量。你想象下你搞了一套BI系統，結果發現很多報表數據根本不對，再發現各部門坐在一起討論業務結果的時候，大家所依賴的客觀數據都對不上，A部門出的銷售金額是含稅的，B部門關注的銷售金額是未稅的，結果都叫銷售金額，那這兩個部門討論報表結果不是雞同鴨講嗎？

所以從這個示例可以看到數據質量首先解決了報表分析問題，還有的企業內部有很多業務系統，然后系統之間還需要一定的業務交互，回到上面的例子，兩個系統的銷售金額邏輯都對不上，你說怎么交互，一碰撞就會報錯，因為數據根本沒對上。

老板問本月銷售額到底是多少，所以怎么匯報，業務部門定義的銷售額是老板關注的銷售額嗎？這個問題值得深思，當然這還是冰山一角中的一角，但是應該可以讓大家直觀感受到我為什么來講數據治理了。

所以數據治理做好了，不管你是搞中臺、搞指標、搞分析等等這些最基礎的先決問題都會迎刃而解。

第二個項目 數據運營

數據運營，簡單來說就是利用數據驅動業務決策，優化業務或者管理流程等。

企業數字化轉型的核心是數字化，然后才能轉型。數字化的結果說白了就是數據沉淀，所以我們把企業各種業務、各種流程都數字化了，然后存在庫里就結束了，那這些數字不過就只是一堆數字，它如何能幫助企業做轉型？

所以從數字化到轉型中間就是數據價值變現，這個就是數據運營，解決數據價值變現的最后一公里，數據價值生產鏈條中的最末端工作，也是最核心的工作，如果沒有它，企業有再多的數據、再高端的技術工具、再高級的算法代碼，那仍然沒有任何價值，數據運營就是解決你這么多高端工具、高級代碼最終的價值歸宿。

對于當前市場，很多企業一直在糾結數據分析上，要做什么工具選型，要做什么樣的儀表盤，要選什么樣的服務商，要不要上指標平臺，要不是搞數據中臺，他們并不知道這些都不是最核心的，大模型都誕生了，這些產品、技術、工具都已經很成熟了，實在不太值得花很大精力去考慮如何選、選誰的問題，你們最需要考慮的數據價值如何變現？

只要數據運營實現了，那么多高端的工具、產品或者多高端的項目全部黯然失色，你的老板也會最滿意，因為沒有一家企業老板關注自身企業用到了行業里多么高端的技術工具，他們是生意人，他們關注的是數據幫助他實現了什么？這才是每家企業老板關注的核心。

當然說到這里，有很多企業又會覺得我沒有預算呀，你說的數據治理、數據運營我是不是要投入很多的資金去實現，并不然。

數據治理，大企業有大企業的做法，小企業也有小企業的做法，只要思路是活的，那么條條大路通羅馬，而關于數據運營，那可能更加簡單，excel、python等等等，有的是免費的工具，只是你要具備有能夠使用他們的人，最重要的是這個人懂得如何做數據治理和數據運營，這才是最關鍵的。

你不做數據治理和數據運營，企業仍然會去招聘數據團隊，現在只是你把你招聘的關注點放到他們實際的數據應用能力上，當然你也可以引進外部力量幫助企業來實現數據價值變現。

數據治理、數據運營，我覺得如果企業預算是有限的，都應該投入到這2個項目，如果有更多的，那么你可以去做更多錦上添花的數據項目。