“数据治理”这个词，在最近这几年时间一下子火了起来。不知从何时起，江湖中流传出了：“数字经济转型、治理发展先行”的说法。

但只有真正做到数据治理的人才知道: 数据治理不仅是辛苦，还吃力不讨好，往往要承担责任，领导还看不到你做的价值。

为什么数据治理很重要？

数据本质上是数字黄金 - 拥有的越多，企业就发展得越好，就越能得到可靠的流量并将这些流量转化为客户。

企业想取得成功，就要正确利用这些数据。但收集数据只是一个开始，收集数据后，需要知道如何管理和组织数据，以最大限度地提高实用性。对于收集千兆字节数据的大型企业来说，情况更是如此。

让我们来看看在企业中可能面临的一些数据治理问题：

1. 资源有限

企业如果没有资源（包括预算或人力）来维护持续的数据治理计划。除了IT工作之外，团队可能还需要处理多个优先级，并且无法简单地将数据治理职责汇集到现有的IT团队。

许多组织都在努力满足对数据策略和数据治理工作，确保在每年或每个季度分配资源时包括数据治理计划，并利用业务流程中的自动化来减轻员工的负担，并从收集的数据中获得最大价值。

2. 孤立数据

数据变得越来越孤立或分段。发生这种情况的原因有很多，包括：

  - 数据收集的快速步伐

  - 新技术的不断增长和周转

  - 新数据源

  - 团队或部门之间的内部摩擦

  - 不断发展的企业基础架构

随着企业收集越来越多的数据，必须小心不要让数据变得过于孤立。不然很难分析与自身相关的数据，并从中得出有意义的结论。

3. 缺乏领导力

许多企业都缺乏数据领导力。数据治理应该是重中之重，原因有三：

  - 治理团队需要有人为他们提供指导

  - 数据治理官可以帮助制定组织中每个人都需要遵循的内部策略

  - 不是每个人都是有数据知识

数据治理官应该要知道如何通过数据建模，演示等来分解有关数据治理的担忧或想法，这样就不会被误解为浪费资源或时间。

4. 数据质量

太多的企业浪费时间和资源来收集无关的数据，数据治理的一个关键部分是确保有用的数据让企业获取增长数据。

5. 缺乏数据控制

另一个最常见的数据治理挑战是对企业数据缺乏控制。如果不控制数据，则可能导致不合规，例如：如果员工在不应该访问数据时访问数据，从而导致违规等。

数据治理的核心部分是控制数据，并知道所有内容的存储，组织位置，以及谁负责在可预见的未来对其进行监管。