隨著公司業務的發展，數據平臺發展到一定規模，伴隨而來的是數據資產越來越龐大，業務對數據分析的需求越來越豐富。面對紛繁復雜的數據，我們要進行數據治理，什么時候開始做數據治理最合適呢？

隨著公司業務的發展，數據平臺發展到一定規模，伴隨而來的是數據資產越來越龐大，業務對數據分析的需求越來越豐富。面對紛繁復雜的數據，我們要進行數據治理，什么時候開始做數據治理最合適呢？

企業數據主要經歷六個階段：

S1激活期：從無到有階段，該階段線上化率低，對數據依賴弱。
S2滲透期：從有到多階段，該階段線上化率超60%，部分場景基于數據解決問題。
S3復制期：從多到精階段，該階段分析閉環場景多；可完成預警類、優化類專項分析；數據工種精細。
S4全面自助：星火燎原階段，該階段決策對數據強依賴；業務側強數據意識；數據分析需求爆發，全民數據分析。
S5應用融合：應用融合階段，產品工具讓多數人擁有數據應用能力；分析結果融合于業務執行系統；分析結果高頻影響戰略決策。
S6BI+AI融合：AI融合階段，BI與AI有明確分工，又能完美融合；普世的數據文化，頂尖的數據技術；頂尖的數據技術，高密度的數據人才。

 在這六個階段中，有兩個比較好的時間節點適合開始做數據治理。

第一個是在S2滲透期，這個階段數據內容持續增長以及數據建設的標準規范尚未建立，很容易造成各種數據資產混亂。同時在跟不少企業交流中有個共同結論：在前期有高段位的數據建設者時，提前重視規范化，后續會少走很多彎路。
第二個值得關注的時期是S4階段開始之前或者S4的初期，在內容生產爆發之前做好規則設置、培訓課程、監控機制、責任人設定等，讓大家有統一的行為和規范化意識，也可以少走很多彎路。
總結一下，數據治理不要在大規模出現問題之后，應該是在爆發之前做好準備，“治”不如“防”。
頭部企業大多數已到S4~S6階段，進入了數據治理的常態化階段，已經不存在“防”的說法，但是對于中小企業來說，抓住S2的規則空白期做規則建設，以及S4的爆發前做好用戶教育，收益會非常大。

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