所有不直接產生業務價值的數據治理，都是耍流氓！

這話聽著解氣，但仔細想想，似乎哪個地方不對勁。

首先，定義就擰巴了。

數據治理是啥？

是“對數據資產管理行使權力和控制的活動集合”。說白了，它是管家，是裁判，是基礎設施建設者。

它的作用是“支持”和“促進”價值實現，它本身不是那個沖鋒陷陣直接搶訂單的銷售冠軍。

你讓修路的去負責開車賺錢，路修不好，車也開不明白，整個公司管理都得亂套。

其次，能力也錯配了。

你讓搞數據治理的天天琢磨怎么比業務員還懂業務，怎么去一線創造價值，這現實嗎？

人家業務員在市場里摸爬滾打多少年？數據治理團隊就應該干自己最擅長的事——把數據這個“生產資料”管好、理順，讓業務團隊用起來順手、放心。專業分工，效率才高。

現在很多數據治理團隊想往業務一線沖，被打臉的是大多數。有些打著數據治理的旗號，干的其實是業務的活兒，領導一看，“哎，數據治理創造價值了！”其實呢？那是業務的功勞，數據治理只是輔助。

或者說，有些業務人員本身其實就是身兼兩職，既做治理，也做業務，這樣就更傻傻的分不清了。

再者，責任也扛不住啊。

有人說了：“你看我通過數據治理，讓財報準確了，避免了罰款，這不是價值嗎？”

這是個好問題，但也容易把人繞進去。咱們得把價值分分類：

直接價值創造：比如銷售賣出產品，直接帶來收入。這是前端的活兒。 間接價值創造：比如數據治理讓財報準確，避免了處罰。這是后端支撐。 基礎價值保障：比如合規、安全，這是企業活下去的底線。

財報準確，誰是第一責任人？CFO，財務總監！

數據治理在里面是啥角色？質量保障。

財報錯了，板子首先打在財務頭上，而不是數據治理頭上。

華為當年因為財報數據不準才搞數據治理，這事兒首先得給華為的財務部門點贊，是他們意識到了問題，推動了變革。數據治理團隊是重要的支撐力量，但不能把功勞全攬過來。

現在數據治理火，做了點事就容易被推到臺前講故事，忘了業務人員才是數據的源頭和第一責任人，他們的付出往往更多。

所以啊，硬逼著數據治理去“創造業務價值”，這本身就是個偽命題。

三年前，我寫過一篇《數據治理帶給我了什么收獲？》，當時就提到了一個詞——“信任”。

剛開始搞數據治理，靠老板重視，靠建章立制也能往前挪幾步。但這種方式太重了，管理成本高，速度還慢。你不可能芝麻綠豆大的事都拉個會，老板也沒那么多時間聽你匯報。

這時候，“信任”就成了金鑰匙。

舉個例子，數據開放審批。

如果A部門信任你，覺得你這人靠譜，數據交給你他放心，那就可以走“報備”流程。

如果不信任，那就得層層“審批”。

一字之差，效率差老遠了。

怎么建立信任？不是靠吹牛，是靠實實在在的行動：

1、專業贏得尊重

每次開會匯報前，我們都認真征求各部門意見，把問題吃透，給出專業的解答。你在會上邏輯嚴密，用數據說話，大家自然會高看你一眼。下次跟你交流，就多一份專業信任。你要是總拍腦袋、瞎猜，或者想甩鍋，那以后誰還敢跟你玩？

2、服務建立口碑

每次匯報后，我們會提供各種數據治理的“彈藥”，比如數據盤點模板、流程梳理模板，幫大家解決實際問題。干得漂亮，大家覺得你行，信任就一點點積累起來了。

3、成果凝聚人心

我們推動建立了企業數據字典，數據透明了一點；我們促進了多領域數據融合，數據能說話了；我們建立了分層分級的數據開放流程，大家用數據更安全了。這些實實在在的改變，讓大家覺得數據可用性提升了，對數據的信任也增強了。

說白了，數據治理團隊就像個“場務”，搭好臺子，讓各個部門在這個舞臺上協同。我們展現專業性，讓大家覺得我們能讓企業的數據好用、敢用、放心用。

往大了說，數據治理組織的使命，就是創造一個良好的數據生態。大家都能在里面如魚得水，而我們治理團隊呢？

最好是“把自己做沒了”，像空氣一樣，你需要的時候它就在，但你平時感覺不到它的存在。 這有點像老子說的“道”，道生萬物而不顯，這才是最高境界。總是要彰顯數據治理的存在感，說自己多牛逼，本身就違背了這個道。

靠著這套框架，幾年前我們把公司內部數據要素流通的最核心問題給解決了、從組織、流程、匯聚到開放。除非合規要求，我們很少去強制別人做什么，因為每個部門情況不一樣，硬要一刀切，最后大多搞成形式主義。

現在三年過去了，很多東西都變了，組織、機制、流程、技術都迭代了好幾輪。我們也很少再開那種多部門的聯席會議了。

但是，當年基于信任建立起來的數據治理框架還在運轉，大家知道有問題可以找數據管理部協調，真不行了，聯席會議也能重啟。甚至有些部門還模仿我們的做法，在自己領域內搞起了小變革。

現在，日常工作靠的是流程，疑難問題的解決靠的是信任。

無論是對數據治理團隊的信任，還是對數據本身的信任，這比任何高大上的組織、機制、流程、技術都重要。

數據治理的最高境界是信任，這個觀點我是從坑里爬出來悟到的。下面，咱們用第一性原理來審視一下這個說法的合理性。

把所有技術、管理、制度的外衣都扒掉，數據治理的終極目標還剩啥？就一個：建立對數據的信任。

不信？我們來捋一捋：

1、數據是啥玩意兒？

現實世界的記錄。它本身沒好壞，但藏著價值（洞察、決策、創新）和風險（錯誤決策、隱私泄露、合規處罰）。

2、為啥要“治理”數據？

因為有價值，想最大化；因為有風險，想最小化。要是沒人管、沒規矩，數據就奔著混亂去了（熵增定律了解一下），價值出不來，風險控制不住。

3、 “治理”的核心是啥？

不是技術，不是工具，是權責的分配、規則的制定和執行。最終要達到啥狀態？讓數據變成可靠的、可信的、可用的資產。

基于這三點，我們得到數據治理的第一性原理：

第一次聽：“廢話，數據能賺錢也能惹事，誰不知道？” 仔細想：“等等，這意味著任何數據活動都得同時盯著這兩頭。偏了哪一頭都不行。我們干的所有數據活兒，本質都是在這倆中間找平衡。” 最后發現：“原來這就是數據治理存在的根本理由——趨利避害。所有的戰略、政策、流程、技術，都是為這個平衡服務的。”

所以，數據即資產，亦是負債；治理之道，在于揚其利而避其害。

第一次聽：“對啊，事兒總得有人負責。” 仔細想：“等等，‘其主’不只是掛個名，還得有權去管，有責任去擔。權責不對等，治理就是空談。‘每一份數據’，意味著一個都不能少，管他大小。” 最后發現：“原來數據治理的核心運作機制就是建立清晰的問責體系。數據質量差了、安全出事了，先問誰的責任？誰有權改？這解決了‘誰來做’和‘誰負責’的根本問題。”

所以，無主之數據，如無舵之舟；無責之治理，似無源之水。

第一次聽：“那當然，垃圾數據出垃圾決策。” 仔細想：“等等，‘信任’這詞兒可深了，包括質量、安全、合規、透明、倫理等等。用戶（不管是人還是系統）只有信了這數據，才會拿它去做決策、去創新。數據治理所有努力，說到底就是為了建立和維護這種信任。” 最后發現：“原來我們搞的那些數據質量標準、安全防護、合規審計、元數據管理、血緣追蹤……所有這些招數，最終目的都是讓數據變得‘可信’。信任，就是數據從‘潛在價值’到‘實際價值’的催化劑和橋梁。”

所以，數據之用，始于信任，成于信任，毀于失信。

這三條原則，簡單到你沒法反駁，深刻到能指導你所有的數據治理實踐。它們是起點，也是最終的檢驗標準。

現在很多企業搞數據治理，上來就喊“打破數據孤島！” 你問他為啥？他可能說“領導要求的”、“這是趨勢”、“業務需要”。

那到底要不要做呢？用咱們剛說的第一性原理，特別是“信任”這條來瞅瞅：

1、數據孤島的本質是啥？

信息分散、標準不一、難關聯、瞎重復。這玩意兒確實讓你看不全、看不準，自然就影響了你對決策的信任度。A部門說東，B部門說西，你信誰？

2、打破孤島啥時候能增加信任？

看得更全了：數據整合后，你能看到更完整的畫面，不同來源的數據能互相印證，矛盾少了，一致性高了，你對數據整體描述能力的信任就上來了。 決策更靠譜了：基于更全面、一致的數據做的決策，理論上更可靠。要是決策結果驗證成功了，反過來又增強了對數據的信任。 過程透明了：要是打破孤島的時候，元數據、數據血緣都整得明明白白的，你知道數據從哪來、怎么變的，這種透明度也能加分。

3、打破孤島啥時候會損害信任？

垃圾堆得更大了：要是把一堆爛數據簡單堆一塊兒，不清洗不治理，那錯誤更容易傳播，信任直接崩盤。 安全隱私風險放大了：數據集中了，一旦泄露，影響面更大。訪問控制沒做好，不該看的人看了，信任也沒了。 定義打架了：不同孤島對同一個詞（比如“活躍用戶”）可能有不同定義。簡單一合，不解決語義沖突，數據肯定被誤解誤用，信任玩完。 責任沒人扛了：打破孤島后，新的數據資產誰負責？不明確，一出問題就甩鍋，信任建不起來。 搞“黑箱操作”了：數據怎么合的，用戶不知道，他們當然會懷疑結果的可靠性。

所以，“打破數據孤島”這事兒本身，不好也不壞。它能不能增加信任，全看你怎么干：

如果你打破孤島，是伴隨著嚴格的數據質量管理、清晰的數據標準、健全的安全隱私保護、明確的權責分配，還有透明的數據血緣和處理過程，那它【能】大大增加信任。 因為這時候的數據更完整、更一致、更安全、更可理解。

如果你只是粗暴地把數據堆起來，上面那些治理要素全不管，那它不僅不會增加信任，反而可能因為暴露更多問題、引發更多風險而【摧毀】信任。

現在很多企業IT部門牽頭搞數據匯聚和開放，業務部門要是沒真正參與進來，沒有責權利的明確，沒有分層分級，沒有詳細的解釋口徑，沒有透明的處理過程，沒有有效的權限控制，你讓大家怎么信這個數據的可用性、權威性、安全性？

最后，“數據匯聚和開放”就成了形式主義。

可能的情況是，公司花老大力氣匯聚了一萬多個數據項，形式上數據孤孤島是沒了，但真正大家敢用、信得過的，可能就一百個。更慘的是，萬一數據安全出了點問題，IT部門還得背鍋。這種權責不對等的情況，哪還有信任可言？

記住這句話：“孤島之弊在于割裂，融合之機在于協同；信任之基，非在于數據之多寡，而在其治理之優劣。” 打破數據孤島，必須有強大的數據治理體系來支撐，信任才能真正建立和提升。

所以，別再逼數據治理去直接創造它本就不該負責的“業務價值”了。它真正的使命，是構建企業上下對數據的 信任。

以后再遇到數據治理的難題，不知道該往東還是往西的時候，就問自己一個最簡單也最核心的問題：

“我這個動作，是增加了大家對數據的信任，還是減少了？”

如果答案是增加，那方向就對了；如果是減少，不管它聽起來多“先進”、多“規范”，都趕緊停下來，重新想想。

最深刻的道理，往往最簡單。但要真正理解并把它干出來，卻需要我們穿越各種復雜，最終回歸這份簡單。

這，就是第一性原理的魅力——它既是起點，也是終點。