数据治理容易走进哪些误区？

 

在业界，大家都为如何做好数据治理而感到困惑。数据治理工作一定要先摸清楚数据的家底，规划好路线图，再进行决策。不然很容易走进误区中，无法自拔。下面总结了数据治理的7个常见误区，并给出一定建议，希望给予数据治理从业的同仁们一些借鉴参考。

 
误区一：客户需求不明确

客户既然请厂商来帮助自己做数据治理，必定是看到了自己的数据存在诸多问题。但是具体做什么，如何实施，实施范围，先后顺序，最终目标，以及各个角色如何配合做……很多客户其实并没有想清楚自已真正想解决的问题。数据治理，难在找到一个切入点。

其实客户很多时候并不是没需求，只是需求相对比较笼统，模糊不清晰，双方可以花费一定的时间和精力找到真正目标，磨刀不误砍柴工，这样才不致于后续花更多的钱来交学费。

解决办法：有必要的需求调研

如果客户需求不明确，建议先请厂商帮助自己做一个小型的咨询项目，或者实施一个数据现状的调研。通过调研数据架构、现有的数据标准和执行情况，数据质量的现状和痛点，客户目前已经具有的数据治理能力现状等，来摸清楚数据的家底。

由专业的数据治理团队帮助客户设计切实可行的数据治理路线图，双方取得一致的基础上，按照路线图来执行数据治理工作。

数据治理工作，一定要先摸清楚数据的家底，做好需求分析，规划好路线图，切忌一上来就搭平台。

误区二：数据治理是技术部门的事

在大数据时代，很多组织认识到了数据的价值，也成立了专门的团队来负责管理数据，有的叫数据管理处，大数据中心，数据应用处。这些机构往往由技术人员组成，它们的共同点是：强技术，弱业务。当数据治理项目需要实施的时候，往往就是由这些技术部门来牵头。技术部门大多是以数据中心或者大数据平台为出发点，受限于组织范围，不希望扩大到业务系统，只希望把自已负责的范围管好。