文章標題看起來有點政治不正確，但話糙理不糙，雖然數據治理最終靠的是文化，但起步的時候，還是要多訴諸利益。下面給出了基于利益驅動來解決數據治理十大問題的方法（僅是示例），供你參考，注意這里的主角是企業數據管理者。
問題一、數據治理如何加錢加人？
理性做法：跟財務部和人力部說明數據治理的重要意義和價值，然后提出數據治理人和錢的需求。利益做法：跟大老板匯報企業數據治理的舉措，獲得他的支持，順便提出人和錢的需求，錄下老板的承諾，然后將錄音轉給財務和人力。
問題二、部門墻如何打破？理性做法：在跟A部門談提升數據匯通效率的時候，曉之以理，動之以情，國家，政府，集團，領導的各種大道理都搬出來，但A部門可能巋然不動，因為A部門有自己的苦衷，比如條線有自己的管理要求，技術上有很多的挑戰，反正總之已經盡最大努力來提供數據了。利益做法：去A部門開個會，給A部門帶幾個禮包：A部門需要的其它領域的數據全部提供，A部門數據開放產生的安全問題我背，然后一起到公司領導這邊拍胸脯。
問題三、數據安全如何平衡？理性做法：要求數據安全部門充分考慮安全和靈活的平衡，不要因噎廢食，多考慮用數字化手段來解決數據安全開放的效率問題。利益做法：對公司提建議，要求安全部門的KPI不僅要背安全指標，還要背數據開放的效率指標，比如數據直接開放的比例、數據開放的時長等等，這些指標的權重不低于50%。
問題四、如何讓各部門重視數據治理？理性做法：成立企業級數據治理組織，發布數據治理標準和規范，打造聯合項目團隊，推進重點改革項目，一把手帶頭宣貫。利益做法：數據治理具體要求寫進各部門的職責，各部門設立數據責任人和數據專員，每個月各部門參加企業數據治理推進會并匯報工作。
問題五、如何有效推進數據治理工作，比如數據盤點？理性做法：讓領導開個宣貫會，給各部門安排數據盤點的工作，要求大家務必高度重視，在XX之前保質保量完成盤點。利益做法：制定數據盤點的方法，提供盤點的模板，明確盤點的優先級，進行盤點的培訓，做好盤點的審核和反饋，安排專員提供服務支持。
問題六、應該由誰負責主數據？理性做法：基于成本最低原則，誰主數據多，誰離主數據近就誰負責。利益做法：誰獲益最大誰負責，如果實在找不到，那就讓企業數據管理部來吧，如果誰都不愿意交出自己領域的主數據，那就讓損失最大的部門負責。
問題七、數據治理價值如何體現？理性做法：數據采集周期縮短X%，數據開放流程環節從Y縮短到Z，端到端開放周期縮短E%，數據治理不直接產生業務價值，體現的是蜜蜂效應。利益做法：數據A的新增直接帶來了多少商機，數據B的量級提升讓客群規模提升多少倍，數據C讓以前不能做的多少應用可以實現，斷供。
問題八、數據治理如何提升感知？理性做法：自底向上，工匠精神，埋頭苦干，相信酒香不怕巷子深。利益做法：把數據治理當成產品去運營，做好也要Show好，大屏出現在各種場合，如下示例。
問題九、如何應對跨域數據支撐的惰性，比如對于其它領域的創新業務支持度不夠？理性做法：強調創新業務的價值和協作拉通的重要性，建立跨部門項目團隊推進。利益做法：引入第三方數據團隊（比如企業數據治理團隊）打破領域數據的壟斷支撐，觸發領域的損失厭惡。
問題十、領域能不能仍然保留自己的數據中臺？理性做法：數據中臺只有一個，領域不能保留自己的數據中臺，這樣才能保證數據的一致性和集約化。利益做法：領域數據中臺只要遵循規范，可以作為企業數據中臺的一部分存在，雙方邏輯雖然分開，但可以互相賦權，對外呈現一套數據目錄，和而不同。
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