數據治理項目，一個在數據領域里既關鍵又充滿挑戰(zhàn)的環(huán)節(jié)，常因復雜性和難以量化的成效而讓企業(yè)望而卻步。本文深度剖析數據治理的難點與困境，探討為何它比報表項目和指標項目更加艱難，以及企業(yè)如何在這一過程中找到成功的路徑。

數據領域里有很多項目，廣為人知的是BI 項目，還有中臺項目，不太被人知曉的有數據治理，指標平臺，埋點產品，運營產品等等，現在需要多加一個就是數據資產管理平臺，這些項目真的從0到1做起來都非常復雜，但是數據治理，是最艱難且復雜的。

當然這些項目里有互相交叉的，比如有的中臺項目會包括數據治理，但是這里的數據治理和專業(yè)的數據治理還是不太一樣，我更愿意稱之為數據管理，這里和BI 里說的數據治理是一個意思，但都不是專業(yè)的數據治理，但是我說的最艱難且復雜的說的是專業(yè)的數據治理項目。

為什么它最艱難且復雜?

首先我們如果將數據生產應用的鏈路進行階段劃分，那么數據治理就是企業(yè)數據混亂到數據可以用的階段。

有人說這個階段很簡單啊，直接從ERP系統(tǒng)里數據抽出來，這里的數據并不混亂。

是的，ERP的數據確實是比較規(guī)范的，但是也只是相對性的。企業(yè)數據要可用，我們一直在說多源異構。什么是多源異構，說的是源頭系統(tǒng)很多，數據形態(tài)不一，所以ERP的數據其實只是企業(yè)數據池子里的一部分數據，有大量企業(yè)其實有很多手工數據，如果有線上生意，還會有日志數據，這些來源不一，格式不一，有規(guī)范化的結構數據，也有不規(guī)范的非結構化數據，非常復雜。

這個還是數據比較規(guī)整的行業(yè)，比如零售消費、金融保險這樣數據相對比較可用的行業(yè)，但是我們這里說的并不針對某個行業(yè)，所以從全局角度看，比如建筑領域企業(yè)、工程企業(yè)、制造業(yè)，當抽離行業(yè)來看，數據從混亂狀態(tài)到企業(yè)可以用這個階段實現起來非常困難。

特別是數據的格式轉換、結構轉換，這部分的操作就會扼殺很多想要把數據用起來的企業(yè)，做好格式和結構轉換還是數據治理的第一步，當然這里的數據治理就是廣義領域了，如果是狹義的數據治理，其實這一步還不算，所以很多企業(yè)在這一步就倒下了，根本還到不了下一步，離數據可以用的階段更加遙遠，可以說那是難以企及的終點。

這個是從具體工作難度的維度，我們可以再來看數據治理執(zhí)行的角度，那是真的難。

我在此前的文章一直說數據治理應該是企業(yè)一把手工程，但是這其實是一個比較理想的狀態(tài)，因為數據治理是數據應用的一個中間過程，這個和BI報表不一樣，報表是你肉眼可以見的，不管是一線人員還是管理人員，它都有需要看報表的場景和時機，但是數據治理，你讓一線人員看什么？又能讓領導看什么？

這是一個非常尷尬的工作內容，數據從生產出來到可以應用，數據治理是必經過程，但是它又難以量化或者描述給高層領導，很多領導根本無法理解數據治理，也不清楚數據治理的具體工作，你讓它來支持你，從上而下，堅決貫穿項目，這太難了。

當數據治理脫離高層主導后，下面各個部門就進入了各自為政，各自獨立的狀態(tài)，其它部門的工作從一定程度來說本來就和我們部門沒有關系，和信息部門更沒有關系，為什么這里提信息部門，因為多數的數據治理項目都是由信息部門也就是IT部門發(fā)起的，這就是現狀。

所以當各個部門都無法緊密聯結的時候，信息部門最后治什么？治的是數字。

很多企業(yè)其實最后都是在做數字治理，很多企業(yè)不承認，但是這是不爭的事實，IT部門有什么業(yè)務建設意見嗎？我見過的信息部門都沒有，有的信息部也是在甩鍋，我們只做系統(tǒng)運維，只做網絡建設，所以最后談什么數據治理，做的全是數字治理。

數據是帶有業(yè)務信息的數字，數字只是數字，但是當數據治理變成數字治理，那么這個項目也不用談ROI，因為根本沒有，但是數據治理項目的投入成本卻是非常昂貴的，比如一個中臺項目幾千萬，這真的有必要嗎？我找個時間來分析下這個問題，所以最后企業(yè)就是做了很多無用功，投入了很多打水漂的鈔票。

當然因為種種原因，數據治理成功項目幾乎是沒有的，這也是為什么很多網上的文章都是在講理論，沒有人告訴你從0到1的項目應該怎么做，很多說落地實踐，我一看和實際的數據治理項目還是相差甚遠。

以上都是講項目具體的實施難度，我們可以來看最后一個就是持續(xù)落標。

數據治理從來沒有終點，因為你項目實施的截點是從項目截止那天開始往回倒溯，但是數據是與日俱增的，所以明天開始產生的數據怎么辦？

我們在上述分析人員執(zhí)行的問題時候其實已經說了，如果項目強行結束，最后就是數字治理，數字治理和業(yè)務部門是沒有關系的，但是和IT部門其實關系也不大，因為IT不需要數字，也不會去看數字，但是如何保證日后的數字還是項目實施中的“數字”。

我們有一個行業(yè)術語叫貫標，此時貫標的工作落到了信息部也就是IT部門上，這本質上是不合理的，但是因為數據治理成了數字治理，那么是從邏輯上是合理的，但是信息部門他們用不上這些數字，所以最后都會從積極變?yōu)樾傅。翼椖靠床坏絻r值，那么就會被大家放棄，因為貫標是一項非常吃力不討好的工作，是要投人力進去的。

所以當其它部門都無法來配合你的時候，IT部門最終都無法持續(xù)性去完成持續(xù)性的貫標工作，其實最后項目就是打水漂，白做了。

所以如果真的要完成一個數據治理項目，還要它是成功的，因為它首先實施成功，才能持續(xù)性貫標，所以很難，非常難，而且這中間還沒有人支持、配合，這個確實比你去做報表項目，做指標項目困難多了，當然你說其它項目簡單嗎？也不簡單，不然也不會很多BI項目干成了效率提升項目，這無論如何都不是老板的目標，但是現狀就是如此。

數據治理這么難，要做嗎？答案是肯定的。