数据治理（Data Governance），是指为了保障数据的安全和可用性，维护数据质量、确保数据生命周期得到有效管理，所进行的一系列活动。 在传统管理中，往往有一个由数据主管或其他人员负责的“数据治理小组”。但在数字时代，业务系统与数据应用系统是紧密联系在一起的，这种关系需要建立在业务逻辑之上。 因此，对于大多数组织来说，数据治理是一项艰巨的任务。那么问题来了：

1、数据治理是一个持续的过程，需要大量的投资和时间；

我们从一个组织里的数据管理角度来看，可以把它分成三个阶段： 首先是数据定义阶段，也就是我们通常说的“定指标”； 然后是治理阶段，这一过程就相当于一个“定制度”的过程了——明确哪些数据应该被采集、哪些不该被采集、哪些数据应该被删除等等； 最后则是运营阶段，这就好比把这些不需要的信息给删除掉。 在这个过程中，我们可能会遇到这样的情况：某个组织或某项业务对某些数据有着很强的需求，但它们目前还没有相应的标准和规范（没有制定标准或规范时都需要由专家来制定）。

2、组织内部人员和外部专家都不太了解自己业务部门的数据治理现状，需要有一个有效的沟通平台；

数据治理团队的建立，不是一蹴而就的事情。 数据治理团队通常由来自不同部门的多名员工组成，他们有不同的角色、职责和期望。 因此，在构建数据治理团队时要确保团队成员的角色和职责是明确清楚与相互独立的。 同时，企业需要通过各种方式来让不同部门员工了解他们所承担的工作与角色；

3、数据治理需要有一个完整的流程来支撑和规范，在很多组织里，往往没有流程和制度；

在这种情况下，如果只靠业务部门自己的人员去执行、落实、管理，会比较吃力。 这也就是我们经常听到的“三步走”战略： 第一步（业务部门）——制定数据标准，对现有数据进行梳理形成新数据标准，制定完善的标准化数据管理体系； 第二步（技术部门）——对现有的数据库进行梳理，建立相应的数据库管理规范体系； 第三步（组织）——通过一系列活动实现对数据管理规范体系的落地。

4、数据治理是一个长期而持续的过程，所以组织对数据治理不能一蹴而就。

所以，组织一定要从上到下对数据治理有一个正确的认识，建立起一套数据治理工作的流程和标准。 当然了在这里还是有一个很重要的问题，就是如果企业在这一过程中因为某些原因，需要在数据治理方面做出一些调整和改变。 比如企业领导觉得某些业务需要做调整、或者有些业务流程可能需要变更或者合并等等，那么这些时候是不是应该让数据主管或其他人员来牵头负责？ 当然了，这都是建立在一定的管理基础之上。

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