数字经济的蓬勃发展，催生了数据管理需求的不断升级，企业在数据治理方面开始“大显身手”。 当前，在新基建、5G、物联网等新技术的推动下，企业数字化转型进入新阶段，企业内部数据资产日益增多。 在此背景下，数据治理已经成为各行业企业提升竞争能力、实现业务创新发展的重要手段。 然而，我国部分数字治理企业却并未掌握科学的数据治理方法和技术手段，出现了“四大误区”

误区一：缺乏统一的数据治理标准

在企业中，数据是一种特殊的“资产”，它可以创造价值，但也可能导致风险。 这就需要我们用一套标准化的方式去管理、去治理。 目前一些数据治理工具提供方和软件商往往将大部分精力放在收集、存储和处理数据上，而忽视了构建完善的数据标准体系。 通过制定统一的行业规范，明确不同数据类型的定义与应用场景，可以让业务人员迅速了解业务流程、提升工作效率、提升客户体验等。

误区二：仅仅关注“工具”和“工具文化”

许多企业数据治理部门，对专业工具的使用存在误解。 他们认为，工具只是辅助数据治理的关键手段，在数据治理过程中，没有必要也不可能使用这些技术。 他们甚至会说“公司不需要这些”。 而实际上正是因为这些企业忽视了对工具的管理和使用，才会导致企业无法真正实现数据治理工作目标。 “没有一套完善的管理机制，就无法形成有效循环。”

误区三：数据治理仅仅是“查漏补缺”

数据治理工作并不是“查漏补缺”，更不是简单的“清洗、汇总、整理”。 首先，数据治理不能仅限于“清洗”，它需要将企业的业务场景、业务流程的各个环节进行“解构”； 其次，数据治理要做的是“融合处理”，需要将数据与其他产品、业务甚至是用户体验进行融合处理。 例如，当前很多企业都在使用人工智能技术来对产品进行创新优化，那么在新的产品上线前就应该利用大数据和人工智能等技术对所有的数据进行全面梳理和深度分析，实现数据之间的深度融合。 可以说，数据治理必须建立在深入细致全面的调研分析基础之上。

误区四：只做数据质量提升，忽略数据治理的过程管理

很多企业数据治理过程管理不到位，对数据治理过程中的重要节点缺乏关注。 例如，某大型互联网公司已经实现了多平台的统一运营，但由于平台、人员、流程均存在较大差异，导致用户数据体验差、不能满足业务需求，给企业带来了巨大的经营损失。 面对这些问题和挑战，该公司决定通过全面的数据治理工作与全流程应用的结合与提升来实现。 一方面通过对各业务系统进行梳理，实现各系统间的数据关联和打通；另一方面通过业务全流程改造及数据集成应用，实现企业内部用户信息共享和交互，实现数据质量的全面提升。 当然要想做好数据治理工作，离不开对相关技术、方法及工具的学习与积累。

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