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企業數據治理的3個陷阱

時間：2025-03-14來源：互聯網瀏覽數：97次

好，業務Owner有了，管理體系也有了，面對龐大到無限的數據，到底該怎么做？每個企業的業務不一樣，數據治理的進度也不一樣，的經驗怎么復制？

我們梳理數據治理經驗，有三個治理陷阱，幾乎是所有企業都會遇到的，希望的經驗能夠幫助你避開它們。

第一個陷阱就是數據不分類。公司一開始的數據也是很籠統的，但逐漸我們發現，這樣會嚴重阻礙數據治理。所以，我們把數據分成結構化數據、非結構化數據，內部數據、外部數據，等等。企業千萬別想著用“一招鮮”的方式去做數據治理，不同的數據，對數據精度的要求不同，治理的成本、方法也就不一樣。

舉個例子，企業的主數據是最為重要的一個數據類別，對它的精度要求就很高。主數據一旦出錯，治理的成本就會高出很多倍。對來說，主數據就是客戶信息、產品信息，它們會被各個部門經常、反復調用，如果出錯了，就會牽連面很廣，合同、訂單、物流等等都會跟著出錯，企業的損失就大了。

是怎么避免這種情況的呢？拿公司名稱來說，為了避免錯字、漏字，我們的方法是不讓你輸入，而是直接選擇。應該是第一個在企業業務系統中接入國家統一社會信用中心平臺的，中國所有的注冊公司在里面都有確切的名稱信息，使用的時候輸入關鍵字就可以直接勾選，不會出錯。

第二個陷阱，我管它叫“埋頭苦干”。因為我們發現，很多企業把數據治理天然當成累活、臟活，認為是要“放長線釣大魚”，從頭開始慢慢干，先不想收益的事兒。數據治理的經驗是，就要盯著價值干。

我們的數據治理，從一開始就盯著業務痛點，哪里問題最大，就從哪里開始。比如在世界各地做生意，各國的行政區劃就是個大痛點，一出錯就牽連很多其他系統，可能供應鏈收發貨都會出錯。數據管理部就從這個痛點入手，把全球的行政區劃都梳理清楚，需要用到的業務部門都從同一個地方調用，增強了數據在系統中的一致性，大大提升了一線業務人員的工作效率。

這些看得見的價值，不只是讓從事數據治理工作的同事得到正反饋，也讓公司其他同事都看到了數據治理帶來的收益，對的數據治理而言，就會形成良性循環。

還有一個陷阱，我一說的經驗你就明白了：寧愿慢一點，也要想好了再做。比如之前就出現過，制度沒成熟，業務也沒定義清楚，但IT沖上去做了開發和系統搭建，結果就是需要花好幾倍的精力去清理數據。

這就是關于數據治理三個陷阱的經驗。

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