最近有讀者問了我一個問題：

"我們成立了數(shù)據(jù)治理委員會，拉通了各領(lǐng)域數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了流程優(yōu)化，確保了數(shù)據(jù)高效處理和開放，標準等方面業(yè)務(wù)部門也沒有太多的需求，安全也基本可控，請問這是否代表企業(yè)數(shù)據(jù)治理已經(jīng)沒什么事情好做了？"

今天我給出自己的初步思考。

數(shù)據(jù)治理，這個在數(shù)字化時代被頻繁提及的詞匯，常常讓我們陷入一種矛盾的境地：

一方面，所有人都認同其重要性；

另一方面，許多實踐者又對其路徑感到迷茫，甚至在取得一些初步成果后，便陷入"無事可做"的價值困境。

這背后最根本的原因也許在于，很多企業(yè)將數(shù)據(jù)治理視為一個有終點的"項目"，而非一個動態(tài)演進、持續(xù)深化的"旅程"。

事實上，一個成功的數(shù)據(jù)治理體系，其發(fā)展路徑酷似一座城市的建設(shè)，會經(jīng)歷從蠻荒之地到智慧都市的五個必然階段。每個階段都有其需要解決的核心矛盾（Why），明確的治理對象（What），以及獨特的實踐方法（How）。

這五個階段的劃分并非隨意為之，其背后是組織能力成熟度發(fā)展的客觀規(guī)律。

它遵循一個層層遞進的邏輯鏈：

解決上一階段的核心矛盾，會催生出下一階段新的、更高層次的矛盾。

? 從解決"有沒有"的生存問題

? 到"用不用"的發(fā)展問題

? 再到"值不值"的價值問題

? 最終邁向"快不快"的效率問題

城市比喻：蠻荒之地

居民（業(yè)務(wù)部門）各自占地，自己打井取水（從源系統(tǒng)撈數(shù)），自己修小路（用Excel處理數(shù)據(jù)），彼此之間交通不便，語言不通。

Why：為何存在？

此階段的核心矛盾是業(yè)務(wù)對基本可用數(shù)據(jù)的渴求與組織內(nèi)部極度混亂的數(shù)據(jù)狀態(tài)之間的矛盾。

報表數(shù)據(jù)打架、指標口徑不一是常態(tài)，管理層無法基于數(shù)據(jù)進行可靠決策，大量時間浪費在"對數(shù)"而非"用數(shù)"上。

What：治理什么？

此階段幾乎沒有主動治理，治理活動以被動救火為主。

數(shù)據(jù)狀態(tài)

數(shù)據(jù)孤島林立，口徑不一，質(zhì)量堪憂。報表之間經(jīng)常"打架"。

組織狀態(tài)

沒有專門的數(shù)據(jù)治理組織，數(shù)據(jù)問題靠"英雄"式的個人（某個懂?dāng)?shù)據(jù)的業(yè)務(wù)或IT人員）解決。

治理活動

幾乎為零。治理通常是被動的，例如月底對賬時發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)對不上，才臨時組織人力去核對。

業(yè)務(wù)痛點

取數(shù)難，信數(shù)難，用數(shù)煩。管理層對基于數(shù)據(jù)做決策缺乏信心。

How：如何破局？

此階段的數(shù)據(jù)治理者，往往還未被正式任命。破局的關(guān)鍵，在于將每一次"救火"的經(jīng)歷，從一次性的辛勞轉(zhuǎn)化為推動變革的"彈藥"。

1. 記錄痛點

每次被拉去"對數(shù)"時，不要只滿足于解決問題。要詳細記錄：

是哪兩個部門的數(shù)據(jù)不一致？ 口徑差異是什么？ 為了對齊數(shù)據(jù)花費了多少人天？ 對業(yè)務(wù)決策造成了什么影響？

2. 量化損失

將這些痛點，盡可能地轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)語言，例如： "上季度，由于銷售部與財務(wù)部的訂單統(tǒng)計口徑不一，導(dǎo)致我們多付了XX元的渠道傭金。"

3. 向上匯報

將這些積累的、量化的案例，作為證據(jù)，向高層闡述成立一個正式的數(shù)據(jù)治理組織、從根本上解決這些問題的必要性。這是爭取"第一筆預(yù)算"和"尚方寶劍"的唯一途徑。

案例啟示：華為數(shù)據(jù)治理的起點就是一次財務(wù)報表引發(fā)的"血案"，這個血案讓數(shù)據(jù)治理團隊爭取到了第一筆預(yù)算。

城市比喻：城市規(guī)劃與基建

成立了"市政府"（數(shù)據(jù)治理委員會），開始統(tǒng)一規(guī)劃，修筑主干道（拉通數(shù)據(jù)），建立供水系統(tǒng)（數(shù)據(jù)倉庫/平臺），并制定交通法規(guī)（數(shù)據(jù)標準）。

Why：為何存在？

為解決第一階段的"無序"矛盾，必須進行自上而下的體系化建設(shè)。

目標是將數(shù)據(jù)從"個人私產(chǎn)"轉(zhuǎn)變?yōu)?組織資產(chǎn)"，為后續(xù)的應(yīng)用和價值釋放打下堅實的地基。

What：治理什么？

此階段的核心是建章立制與管控。

組織狀態(tài)

正式成立數(shù)據(jù)治理委員會和執(zhí)行辦公室，明確了數(shù)據(jù)Owner/Steward的權(quán)責(zé)。

治理活動

? 建平臺：建設(shè)企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖或數(shù)據(jù)中臺

? 定標準：發(fā)布核心業(yè)務(wù)領(lǐng)域（如客戶、產(chǎn)品）的主數(shù)據(jù)標準和指標口徑

? 理資產(chǎn)：開始構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄，讓大家知道"家里有哪些數(shù)"

? 保安全：制定基本的數(shù)據(jù)安全和權(quán)限管控策略

成果產(chǎn)出

數(shù)據(jù)治理章程、數(shù)據(jù)標準文檔、初步的數(shù)據(jù)目錄、主數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺。

挑戰(zhàn)

這是最艱難的"攻堅期"，需要強大的高層支持來推動跨部門的變革，往往會遇到業(yè)務(wù)部門的阻力。

How：如何啟動？

這是數(shù)據(jù)治理者最艱難的"冷啟動"階段。此時的團隊不懂業(yè)務(wù)，也沒有權(quán)威。強行推動標準只會失敗。

正確的做法是，通過解決一個具體的、高價值的痛點，來交換業(yè)務(wù)的信任和后續(xù)的治理授權(quán)。

核心認知：數(shù)據(jù)治理者的角色不是IT工程師，也不是項目經(jīng)理，而是"業(yè)務(wù)共識"的催化劑與守護者。

第一步：找到"頭最痛的人"，成為他的"學(xué)徒"

做什么：

通過"痛點偵查"（而非寬泛的需求調(diào)研），找到那個被某張核心報表（如《月度經(jīng)營分析報告》）折磨得最痛苦的業(yè)務(wù)骨干。放下身段，以學(xué)習(xí)者的姿態(tài)，完整地觀摩并記錄下他（她）從取數(shù)到加工的全過程——這些隱性的"部落知識"是治理的起點。

治理能力何來：

這里體現(xiàn)的是治理者的結(jié)構(gòu)化思維與訪談能力。將碎片化的操作，梳理成結(jié)構(gòu)化的SOP文檔。

第二步：從"個人經(jīng)驗"到"組織共識"的升華

做什么：

拿著這份SOP文檔，走出辦公室，去進行交叉驗證。找到市場部、財務(wù)部等相關(guān)方，核對其中每一個口徑和規(guī)則。您必然會發(fā)現(xiàn)并暴露沖突。此時，您的核心職責(zé)是組織并引導(dǎo)一場"共識會議"，讓業(yè)務(wù)專家們自己去碰撞、爭論，并最終就某個特定場景達成統(tǒng)一口徑。您不提供答案，只提供平臺、記錄共識。

治理能力何來：

這里體現(xiàn)的是治理者中立的、跨部門的協(xié)調(diào)與引導(dǎo)能力。因為不懂業(yè)務(wù)，所以才能成為最公正的"裁判"。

第三步：將"隱性共識"轉(zhuǎn)化為"顯性資產(chǎn)"

做什么：

將會議達成的共識，正式錄入到數(shù)據(jù)目錄中，并推動相關(guān)業(yè)務(wù)負責(zé)人為其"認責(zé)"（成為Data Owner）。這份共識從此不再是會議紀要，而是公司的官方數(shù)據(jù)資產(chǎn)。

治理能力何來：

這里體現(xiàn)的是治理者將非結(jié)構(gòu)化知識"資產(chǎn)化、標準化"的核心專業(yè)能力。

通過這三步，您用解決一個具體痛點的價值，換取了業(yè)務(wù)部門對治理流程的認可和參與。您的驅(qū)動力，從此不再僅僅依賴高層的授權(quán)，而是有了來自業(yè)務(wù)的、最堅實的信任。

?? 常見誤區(qū)：很多企業(yè)以為建立一個高大上的組織保障體系就可以了，然后高舉高打，這種做法容易讓治理游離于業(yè)務(wù)之外，最終無疾而終。大多企業(yè)深陷該階段，因為DAMA沒有教，殊不知方向其實在業(yè)務(wù)手里。

城市比喻：城市公共服務(wù)上線

道路修好了，現(xiàn)在要讓市民（業(yè)務(wù)用戶）方便地出行。市政府開始運營公交系統(tǒng)（提供數(shù)據(jù)服務(wù)），設(shè)立路標（完善元數(shù)據(jù)），并開辦"駕校"（數(shù)據(jù)素養(yǎng)培訓(xùn)）。

Why：為何存在？

基礎(chǔ)建設(shè)完成后，新的矛盾出現(xiàn)：

數(shù)據(jù)平臺和標準已經(jīng)"建成"，但業(yè)務(wù)部門"不會用、不想用、不敢用"。

治理團隊必須從"管理者"轉(zhuǎn)變?yōu)?服務(wù)者"，解決數(shù)據(jù)應(yīng)用的"最后一公里"問題。

What：治理什么？

此階段的核心是賦能于人與主動運營。

思維轉(zhuǎn)變

治理團隊從"管理者"向"服務(wù)者"轉(zhuǎn)變。

治理活動

? 資產(chǎn)運營：主動向業(yè)務(wù)部門推廣數(shù)據(jù)資產(chǎn)，組織數(shù)據(jù)應(yīng)用案例分享

? 數(shù)據(jù)服務(wù)化：將高質(zhì)量的數(shù)據(jù)封裝成標準的API服務(wù)，供業(yè)務(wù)系統(tǒng)方便調(diào)用

? 賦能自助：大力推廣自助式BI工具，培訓(xùn)業(yè)務(wù)人員自己動手分析數(shù)據(jù)的能力

? 質(zhì)量監(jiān)控：建立主動的數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控和告警機制，從"事后補救"變?yōu)?事前預(yù)防"

成果產(chǎn)出

活躍的數(shù)據(jù)資產(chǎn)市場、豐富的自助分析報表、標準化的數(shù)據(jù)API服務(wù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量儀表盤。

How：如何協(xié)同？—— 成為業(yè)務(wù)身邊的"F1賽車工程師"

此時，治理團隊與業(yè)務(wù)團隊的關(guān)系，應(yīng)是專業(yè)分工、彼此成就的伙伴。

業(yè)務(wù)是賽車手，治理是工程師。

業(yè)務(wù)做什么（賽車手）：

提出業(yè)務(wù)問題（分析目標） 進行探索性分析 產(chǎn)出業(yè)務(wù)洞察和決策

治理做什么（工程師）：

? 提供地圖與導(dǎo)航

基于數(shù)據(jù)目錄，快速告知業(yè)務(wù)"你要的數(shù)據(jù)在這里，它的質(zhì)量是可靠的"。

? 提供干凈的工具

確保自助分析平臺穩(wěn)定、易用。

? 提供精準的儀表盤

將經(jīng)過"共識過程"沉淀下來的核心指標，開發(fā)成標準化的數(shù)據(jù)產(chǎn)品或BI報表，供業(yè)務(wù)直接使用。

如何協(xié)同：

當(dāng)業(yè)務(wù)需要一個新的洞察時，治理團隊的職責(zé)是最大化地縮短他們"找數(shù)"和"懂?dāng)?shù)"的時間，讓他們能心無旁騖地專注于分析和決策。

當(dāng)出現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量問題時，治理團隊的職責(zé)是提供"警報器"和"診斷儀"，并量化其業(yè)務(wù)影響，驅(qū)動業(yè)務(wù)去修復(fù)源頭問題。

演進思考：在數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)平臺的那個時代，我們其實也一直以"服務(wù)者"的姿態(tài)在做數(shù)據(jù)支撐，但那個時候提供的服務(wù)是被動的，局部的，零碎的，現(xiàn)在的服務(wù)則是主動的，全局的，融合的。以前提供的是生存品，現(xiàn)在提供的是增值品。

城市比喻：城市精細化運營

市政府擁有了"城市大腦"，可以精確度量交通流量、水電消耗，并能計算出每條道路、每棟建筑的投入產(chǎn)出比（ROI）。

Why：為何存在？

當(dāng)數(shù)據(jù)被廣泛使用后，CFO和CEO必然會問：

"我們?yōu)閿?shù)據(jù)治理花了這么多錢，它到底為公司創(chuàng)造了多少價值？"

此階段的核心矛盾是治理投入的"成本化"與證明其"商業(yè)價值"之間的矛盾。

What：治理什么？

此階段的核心是通過價值驅(qū)動與量化衡量，將治理工作與業(yè)務(wù)產(chǎn)出強關(guān)聯(lián)。

價值顯性化

數(shù)據(jù)治理的價值不再是"感覺"，而是可以用財務(wù)和業(yè)務(wù)指標衡量的。

治理活動

? 價值度量

建立數(shù)據(jù)治理的ROI評估模型，量化數(shù)據(jù)資產(chǎn)為業(yè)務(wù)帶來的收入增長或成本節(jié)約。

? 成本管理 (Data FinOps)

精細化核算數(shù)據(jù)平臺的存儲和計算成本，并將其分攤到具體的使用部門和應(yīng)用。

? 指標驅(qū)動

將數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)應(yīng)用活躍度等指標與業(yè)務(wù)部門的KPI掛鉤。

? 數(shù)據(jù)產(chǎn)品化

像管理產(chǎn)品一樣管理數(shù)據(jù)，有明確的產(chǎn)品經(jīng)理、路線圖和價值主張。

成果產(chǎn)出

數(shù)據(jù)治理ROI報告、數(shù)據(jù)成本分攤報告、數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值模型、成熟的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

How：如何產(chǎn)生業(yè)務(wù)產(chǎn)出？

"度量"不是為了匯報，而是驅(qū)動業(yè)務(wù)產(chǎn)出的扳機。

1. 孵化高ROI的數(shù)據(jù)產(chǎn)品

通過度量，發(fā)現(xiàn)支撐"個性化推薦"的數(shù)據(jù)ROI極高，便可建議將更多資源投入于此，直接提升銷售額；同時，識別并下線"負資產(chǎn)"的數(shù)據(jù)報表，直接降低IT成本。

2. 驅(qū)動業(yè)務(wù)流程優(yōu)化

量化"客戶地址不完整"這一數(shù)據(jù)質(zhì)量問題每月導(dǎo)致的"訂單發(fā)貨失敗損失"和"客服工時浪費"，以此為依據(jù)，驅(qū)動銷售部門優(yōu)化其錄入流程，實現(xiàn)降本增效。

3. 探索數(shù)據(jù)商業(yè)化

在清晰的成本和價值模型下，識別可對外變現(xiàn)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)（如脫敏的行業(yè)趨勢數(shù)據(jù)），與業(yè)務(wù)部門合作，孵化新的數(shù)據(jù)服務(wù)產(chǎn)品，開辟新收入流。

深度洞察：公司在做數(shù)智化轉(zhuǎn)型，提到數(shù)據(jù)治理的時候，強調(diào)了降本增效，我當(dāng)時也挺困惑，現(xiàn)在豁然開朗，做啥事，都講究個性價比，數(shù)據(jù)治理前期投資是讓你啟動，但一旦到了一定規(guī)模，還是要回歸市場本質(zhì)，一切向利潤看齊。可惜的是，很多企業(yè)到不了這第四階段，第二階段就由于沒效益被老板砍了預(yù)算了事。

城市比喻：未來智慧城市

城市實現(xiàn)了自我調(diào)節(jié)和進化。AI驅(qū)動的交通系統(tǒng)能預(yù)測并疏導(dǎo)擁堵，基礎(chǔ)設(shè)施可以自我診斷和修復(fù)，治理規(guī)則能動態(tài)適應(yīng)新的變化。

Why：為何存在？

當(dāng)治理價值被證明后，新的矛盾出現(xiàn)：

治理過程本身依然依賴大量人力，其效率無法跟上業(yè)務(wù)指數(shù)級增長的速度。

此時，核心矛盾是規(guī)模化與效率的問題。

What：治理什么？

此階段的核心是智能共生與持續(xù)創(chuàng)新，讓治理能力"無感"地融入企業(yè)血脈。

治理即服務(wù)

數(shù)據(jù)治理能力無縫地嵌入到所有業(yè)務(wù)流程和技術(shù)平臺中，成為一種"無感"的基礎(chǔ)能力。

治理活動

? 治理自動化

利用AI/ML技術(shù)自動進行數(shù)據(jù)分類分級、元數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)、異常數(shù)據(jù)檢測和修復(fù)。

? 預(yù)測性治理

基于數(shù)據(jù)應(yīng)用趨勢，預(yù)測未來的數(shù)據(jù)需求和潛在的治理風(fēng)險。

? 文化沉淀

數(shù)據(jù)驅(qū)動成為整個企業(yè)根深蒂固的文化，人人都是數(shù)據(jù)的管理者和使用者。

? 生態(tài)協(xié)同

探索內(nèi)外部數(shù)據(jù)的融合，甚至對外提供數(shù)據(jù)服務(wù)，形成數(shù)據(jù)生態(tài)。

? AI治理與倫理 (DG for AI)

將治理范圍從數(shù)據(jù)擴展到算法和模型，確保AI應(yīng)用的公平性、透明性、可解釋性，并提供AI就緒（AI-Ready）的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

成果產(chǎn)出

智能化的數(shù)據(jù)治理平臺、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集、強大的數(shù)據(jù)驅(qū)動文化、新的數(shù)據(jù)商業(yè)模式。

How：如何實現(xiàn)？

技術(shù)驅(qū)動

大力投資于DataOps和AIOps技術(shù)，將數(shù)據(jù)質(zhì)量校驗、元數(shù)據(jù)采集、分類分級等治理動作，從人工流程變?yōu)樽詣踊⒅悄芑钠脚_能力。

文化沉淀

通過持續(xù)的成功案例分享、數(shù)據(jù)英雄評選、將數(shù)據(jù)能力納入晉升標準等方式，讓數(shù)據(jù)驅(qū)動從少數(shù)人的專業(yè)能力，變?yōu)槎鄶?shù)人的工作習(xí)慣。

生態(tài)構(gòu)建

將治理好的、安全合規(guī)的數(shù)據(jù)能力，通過開放平臺的方式，賦能給生態(tài)合作伙伴，共同創(chuàng)造更大的商業(yè)價值。

前沿思考：大模型來了，大家都在思考Data+AI，這其實是在做第五階段的事情，但沒有前面四個階段的積累，大多就是個盆景而不是風(fēng)景。就拿我們正在攻關(guān)的ChatSQL來講吧，由于業(yè)務(wù)部門協(xié)同不夠，數(shù)據(jù)標準沒有落地，語料質(zhì)量一塌糊涂，你還是得先把以前的欠債還了才能繼續(xù)前進。

數(shù)據(jù)治理是一場沒有終點的旅程，但它有清晰的地圖和路標。

理解這五個演進階段，能幫助我們避免陷入"建完平臺就完事"、"不懂業(yè)務(wù)瞎指揮"或"無法證明自身價值"的常見陷阱。

無論您的企業(yè)身處哪個階段，關(guān)鍵在于準確識別當(dāng)前的核心矛盾，采取與之匹配的策略和行動。

從解決混亂的"救火隊"，到夯實基礎(chǔ)的"建設(shè)者"，再到賦能業(yè)務(wù)的"服務(wù)商"，最終進化為驅(qū)動增長的"價值引擎"。

數(shù)據(jù)治理者最獨特的價值，永遠是那個中立的、客觀的、專業(yè)的"催化劑"與"守護者"。

從解決一個最微小的痛點開始，贏得第一份信任，然后用滾雪球的方式，將治理的價值輻射到整個組織，最終成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中不可或缺的價值引擎。

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