最近，總有讀者向我拋出一個犀利的問題：“數據治理是不是已經過時了？是不是消失了？” 他們的困惑不無來由。曾經，數據治理是企業數字化轉型的“當紅炸子雞”，伴隨著轟轟烈烈的立項和宣講。而如今，關于它的喧囂似乎漸漸平息，大家的關注點更多地轉向了AI、大模型這些更具“明星相”的新技術。

這是否意味著數據治理真的“退場”了呢？

恰恰相反，我認為它不是消失了，而是完成了從“顯性項目”到“隱形基石”的蛻變，已經深度融入了企業的血脈，成為了一種不言自明的規范與習慣。它不再是那個需要被特別強調的“客人”，而是成為了我們每天工作環境中的“空氣”和“水”。

我們可以用一個生動的廚房比喻來理解：數據治理，現在就好比是廚師炒菜前的“起鍋燒油”。

回想過去，我們可能需要專門組織一場“炒菜前準備會”，強調“必須先燒油”。而現在，當一位廚師（業務人員/數據工程師）準備開始烹飪（開展業務/分析數據/訓練模型）時，他不會再去思考“要不要燒油”這個哲學問題，而是會條件反射般地、自然而然地先打開火，倒上油。這個動作如此基礎、如此關鍵，以至于它已經變成了一個“默認”的步驟。

為什么它是“默認”的？因為它是后續一切精彩呈現的基礎，更是決定“菜品”質量的源頭。

這就引出了我們今天要強調的核心觀點：源頭治理的重要性。 炒菜時，如果在起鍋燒油的階段就偷懶，或者使用了劣質油，后續無論廚藝多么高超，都難以做出一道好菜。數據治理亦是如此，其核心在于“正本清源”。正如當下人工智能的訓練數據，如果源頭存在虛假信息、偏見觀點和虛構內容，那么無論算法多么精妙，算力多么強大，最終輸出的也只會是扭曲變形、甚至有害的信息。數據質量直接決定了系統的“認知基線”。 因此，數據治理的“起鍋燒油”，本質上就是在構建一個高質量的數據“免疫系統”，從源頭上確保數據的準確性、一致性和安全性，為后續的精準決策、流程優化和AI模型訓練提供純凈的“燃料”。

而“起鍋燒油”絕非簡單地倒油點火，其中大有講究，尤其是對“油溫”的控制，這直接關系到成敗。

油溫過高（治理過熱/過度管控）：油鍋冒煙，甚至起火，不僅會糊鍋，還會破壞食材的營養和口感。在數據治理中，這就好比過度的合規要求、繁瑣的審批流程和僵化的權限控制。如果治理策略脫離了業務實際，一味地追求“絕對安全”和“全面規范”，就會像高溫的油鍋一樣，燙手且阻礙業務的正常流轉。數據無法有效流通和共享，業務部門怨聲載道，創新被扼殺，這就是“糊鍋”——治理的負面效應。

油溫過低（治理缺失/管控不足）：油只是溫熱，食材下鍋后會迅速粘在鍋底，無法滑散，最終導致烹飪失敗。在數據治理中，這就如同缺乏必要的標準、寬松的質量稽核和模糊的權責邊界。如果對數據的采集、錄入和使用不設防，數據質量良莠不齊，安全風險敞口大開，業務開展時就會像“粘鍋”一樣寸步難行，最終導致決策失誤、合規受罰，甚至引發系統性風險。

所以，一個優秀的廚師，懂得在“起鍋燒油”時精準控溫，根據食材和菜式調整火候。同樣，成熟的數據治理，也絕非一成不變的“鐵板一塊”，而是一種動態的、精細的平衡藝術。它要求我們在保障數據安全與質量（防糊鍋）和促進數據流通與應用（防粘鍋）之間，找到那個恰到好處的“黃金溫度”。

綜上所述，數據治理從未消失。它只是褪去了昔日的光環，沉靜下來，成為了我們數字化工作中最基礎、最不可或缺的那個“起鍋燒油”的動作。它不再是被討論的對象，而是行動本身。尊重這個“默認動作”，并掌握其中“控溫”的藝術，我們的業務“菜肴”才能色香味俱全；忽視它，再好的食材（數據資源）也只能換來一鍋黑暗料理。