數據治理很難，以下是我基于實踐總結的20條策略，希望于你有所啟示。
策略一：
數據治理能否成功很大程度取決于領導的級別，CFO，CMO，CIO都在維護各自專業領域的利益，但鮮有CDO，因此，不要看公司怎么說，得看它怎么做，凡是要干大事的，組織和領導的調整都是第一步
策略二：
大多領導并不清楚數據治理的內涵，因此普及工作任重而道遠，如果你的企業有一位，那是中大獎了，如果別的企業數據治理做的很好，也別急著學什么成功經驗，先看下各家領導的級別和水平，也就是背景調查
策略三：
領導能對著業務部門直接下達數據治理要求，每次都能親自過堂，讓大家“紅紅臉，出處汗”，這才叫機制保障
策略四：
數據治理的標準規范文件再多，如果沒有領導這個帶刀護衛，等于一紙空文
策略五：
數據治理團隊打鐵也要自身硬，關鍵時候要能頂上去，臨陣磨槍是沒用的，這個非常遺憾，別說叫合作伙伴幫忙，起步的時候，來100個也沒用
策略六：
數據團隊中最厲害的人總是被安排去做其它更有“價值”的事情，這是做不好數據治理的一個原因，請領導知行合一
策略七：
沒有十年以上的做數據的復雜經歷，不要輕易去負責數據治理項目，你的團隊有沒有這號人？我估計大多沒有
策略八：
數據治理的起點大多來自于企業發生的跟數據質量相關的重大事件，要順勢而為，時機沒到基本沒戲，做了大多也是做戲，不要神化別人的先知先覺
策略九：
任何數據治理策略都應該納入公司數據管理的流程，否則就不要制定這個策略
策略十：
任何數據策略的規則都應該嵌入到系統中，否則就不要制定這個規則
策略十一：
數據治理是你的全部，但不是業務人員的全部，不要抱怨別人不主動，自己主動出擊是基本操作，始終要有這個意識：我不入地獄，誰入地獄
策略十二：
數據治理的效益一定要事先想清楚、事后說出來，努力寫進公司的報告，否則明年的投資就沒了，越說不清楚的事情，越要有人能把這個事情說清楚
策略十三：
數據治理比做項目、產品復雜多了，它是一個大多數人還不太了解的崗位，不要讓新人去做這事，更不要搞什么兼職，那是在侮辱數據治理這門實踐的學問
策略十四：
“垃圾數據進、垃圾數據出”是常態了，垃圾數據進的原因大多是源頭的信息化、數字化沒做好，因此，企業如果沒有數字化的決心，基本上數據治理也涼涼了
策略十五：
數據治理要能倒逼源頭的信息化或數字化改革，唯一的希望是讓老板能看到數據的更多價值，因此，數據治理要能跟數據價值變現緊密協作，兩張皮是沒有可持續性的，只能靠強制監管”續命“
策略十六：
企業對于數據治理的重視程度跟數字化水平成正比，由于數字化是趨勢，因此從事數據治理工作充滿希望，但困難程度估計跟企業數字化轉型的難度差不多
策略十七：
先有數據戰略，數據標準才有數據治理工具，千萬不要倒過來，認知到什么水平，工具的使用才能到什么水平，十五年前元數據管理工具的功能就很完善了，但你看有當年買這些工具的企業有幾個能用好“影響分析”這個功能？
策略十八：
數據團隊用一次次的加班來捍衛數據質量的榮譽，極力去掩蓋問題，但這并不是一個好策略，要知道會叫的鳥兒有蟲吃
策略十九：
數據可視化是讓領導意識到數據治理重要性的一個手段，當然領導得自己親自使用這個產品，否則總是被別人過頂傳球，他怎么會知道真正的痛？
策略二十：
數據治理項目開頭容易，但爛尾卻是常態了，雖然我們要為數據治理立項搖旗吶喊，但更要明白后續涓涓的運營才考驗真功夫
策略二十一：
數據治理的手段固然重要，但做策略性的思考更有助找到正確的方向，因為策略的本質是彈性的、長遠的、多面向的、大格局的。
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