数据治理常犯的7个错误

相信，所有 CIO 都明白一个道理，如果数据治理失败，会给企业带来重大损失，包括财产损失、品牌名誉受损等，甚至会带来法律方面的风险。所以，如何制定一个强大的数据治理策略，以确保企业数据在满足安全和合规性要求的同时，更易于访问和管理，成为企业数字化转型过程中必修的一个课题。

随着企业对数据重视程度的不断增加，数据治理解决方案越来越成熟，技术越来越先进。但不幸的是，仍有很多IT从业者，正陷入数据治理的泥潭中，无法自拔。为了帮助更多企业解决数据治理难题，本文梳理了7个常犯的错误。

把数据治理视为一个技术项目

数据治理方案，不是一个一成不变的技术项目，而是需要灵活调整。换言之，与数据治理相关的政策制定，不应该是一个简单的规划，或者是一个项目式发布。因为，无法跟上变化的数据治理策略，最终结果一定是失败的。

另外，不合理的数据治理策略，会阻碍企业业务的正常发展，导致各个部门不得不靠自己的力量，自行解决

反之，好的数据治理策略，会为业务助力。比如：有的企业可能会通过流程管理的方式，来处理现金流。员工表示完全能够接受这种方式，因为他们深知确保现金流安全的重要性。

如果说，数据是企业需要保护的重要资产，而评估、收集和保留一定的数据量和数据类型，就是一项艰巨的工作。如果数据治理得好，可以产生重大的经济价值；而如果只是一味地存储数据，没有权衡好数据的优劣，则会造成巨大的资源浪费。

忽视与集团领导层及业务层的高效沟通

数据治理是一个属于企业范围内的整体计划。在规划之初

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