✅作者简介：《数据运营：数据分析模型撬动新零售实战》作者、《数据实践之美》作者、数据科技公司创始人、多次参加国家级大数据行业标准研讨及制定、高端企培合作讲师。

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是全社会都关注的复杂难题，数据应用的能力影响着你职场的高度。

数据治理是企业信息化建设的重要一环，是企业数据化决策的先决条件，但在实际工作中有许多许多坑，下面我们来聊聊。

1. 数据所有权通常模糊不清

坑：在没有明确数据所有权的情况下，数据的管理和使用权责不明确，容易导致数据滥用或管理混乱。

场景：市场部门和产品部门都声称对客户数据有所有权，但在数据共享和使用上缺乏统一标准，也可能都称对某部分数据没有关系，都不想管理。

2. 数据质量问题多多

坑：数据不准确、不完整或过时，会影响决策的有效性，甚至导致错误的业务决策。

场景：销售报告中使用了未经清洗和验证的客户数据，导致市场预测失准。

3. 数据安全多被忽视

坑：数据安全措施不到位，容易遭受外部攻击或内部泄露，造成重大损失。

场景：员工因缺乏安全意识，使用弱密码或在公共网络中传输敏感数据。

4.数据不规范

坑：数据格式和定义不一致，导致数据整合困难，影响数据汇总整合。

场景：不同部门使用不同的口径逻辑来表达同一个指标，如“销售额”和“营业额”混用。

5. 缺乏高层支持

坑：没有高层的明确支持和资源投入，数据治理工作难以推进。

场景：数据治理项目通常涉及部门非常广泛，但是支持的人却很少，特别是高层，很多人都不想趟“浑水”。

6. 数据孤岛现象

坑：数据分散在各个部门或各个不同的业务系统，无法实现有效共享，造成资源浪费。

场景：IT部门拥有技术数据，而业务部门需要这些数据支持决策，却无法获取。

7. 数据治理流程不透明

坑：数据治理的流程和规则不公开、不完整、不规范透明，使得员工难以遵循。

场景：数据治理政策更新后，没有及时通知到所有相关人员，导致执行不到位。

8. 缺乏专业人才

坑：缺乏专业的数据治理人才，难以应对复杂的数据管理需求。

场景：企业准备开始数据治理，却发现团队中缺乏懂得数据治理工作和数据架构的人才。

9. 生命周期管理缺失

坑：没有对数据从创建到销毁的全过程进行管理，导致数据过时或占用过多资源。

场景：企业存储了大量历史数据，但未定期清理，导致存储成本不必要地增加。

10. 数据治理与业务目标不一致

坑：数据治理的目标与企业的业务目标不一致，导致资源浪费和治理效果不佳。

场景：一家电子商务公司的数据治理团队专注于数据的存储和备份，却忽视了数据分析和应用，导致最后数据治理结果无法支持业务发展。

这些坑是显性的，在实际项目的落地过程中还存在更多的问题，总体而言数据治理是一项系统工程，需要企业从组织结构、流程规范、技术支持等多方面入手，才能有效避免上述的10个大坑。