数据治理实际是一把双刃剑。一方面，法律法规的强制规定能立即引起客户对数据治理的重视。另一方面，为了达到合规，很多企业在实际操作中只会做到“及格线”，忽视数据治理的真正意义，最终错失更加广阔的发展前景。
那么数据治理项目的真正意义有哪些？
1. 帮助决策
数据治理的关键作用之一就是帮助企业作出更好的决策，既适用于决策过程，也适用于决策本身。
管理良好的数据更容易帮助决策人便捷地发现有价值的信息，同时确保决策建立在“正确”的数据之上，一定程度上保证了决策结果的准确性和可信任度。
2. 提高运营效率
在数据驱动业务的时代，数据是非常有价值的商业资产。一个运作稳定的制造业企业必定会对其生产线进行定期的检查、维修和更新，尽可能保证生产线的持续运行或减少停机时间。数据治理也是同样的道理，只是我们要维护的不是设备，而是数据。
3. 掌握数据资产情况，改善问责制度
数据治理的重要过程之一就是帮助企业梳理——内部究竟有哪些数据？这些数据分别存储在哪里？完成梳理后，客户就能够获得自己的数据资产整体分布图。另外，根据梳理情况，企业还能够改善自身的问责制度，为不同的数据分配不同的相关人员和相应权限。
4. 获得更高的
数据质量
拥有有效数据治理项目的企业，数据质量也不会差。虽然从技术上来说，这是两个不同的项目，但他们在目标的实现上有重叠部分，例如数据的标准化和一致性。
数据质量讲求的是数据的有用性和完整性，而数据治理的目标是发现数据的存储位置以及对应的负责人。从结果来说数据治理项目的完成为数据质量做了一个很好的铺垫。
5. 遵守法律规范
对于一个尚未投入数据治理项目的客户来说，避免承担法律责任是最为直观的好处。GDPR的惩罚机制是有史以来最为严厉的——严重违背GDPR者处以2000万欧元或者企业上一年度全球营业收入的4%，两者取其高。正如前面所提到的，仅仅关注合规也不理想，如果一个数据驱动型企业未获得上述这些“福利”，可以说它已经从根本上扼杀了自己的前途。要做到真正的数据驱动，数据治理是必由之路。
6. 增加营收
事实上，增加营收应该是数据治理的“福利清单”中最突出的一项。但我们把它放在最后，是因为这项“福利”是建立在其它“福利”的基础上的。例如，前面我们提到数据治理的决策促进作用，也就是说它能够极大地降低企业的犯错成本或尽可能地避免数据泄露事件。
从另一个角度来看，你用较少的资金管理了企业的安全风险，而不是投入大量资金对已发生的安全事件作出弥补，不但蒙受经济损失，还要处理公关和财务危机。
结论 怎么做？
由于以上这些有利因素和数据治理过程中不断积累的实际价值，绝大多数企业将数据治理任务完全抛给IT部门的做法显然是有缺陷的。真正有价值的数据治理项目应由企业高管和部门经理主导。我们已经到达了一个“数据比石油更有价值”的新商业时代。尽管如此，还是有很多企业不愿意像对待实物资产一样地对待数据。
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