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IDC蝉联数据治理解决方案市场第一

数据治理之干中学

时间：2025-05-25来源：志明浏览数：20次

数据治理“干中学”的核心是以问题驱动，小步迭代，以小规模企业场景为例。首先，从业务痛点切入（如报表数据冲突、指标口径混乱），通过解决具体问题积累经验，例如梳理数据血缘、制定质量规则。其次，采用最小可行方案（MVP）快速验证，优先在单部门或某系统试点治理，利用其进行数据质量监控，如果没有专业的工具，Excel+DBeaver等工具就行，关键是建立有效的数据质量规则及相关监控指标维度，形成科学的台账，结合相关台账分析再逐步深化。关键场景包括：

1）数据质量问题探查与处理，定位根因并建立校验规则、清洗规则等，提升数据质量，才能使数据发挥价值；

2）元数据管理，商用或开源的工具很难用上，一般都是用不起，这里一样可以通过SQL IDE或数据建模工具（如PDManer）去逆向生成一份数据库模型（技术元数据），但现实中，极大可能是生产数据库中的库表结构设计、表或字段的注释都是缺失的，哪怕是把之前参与开发的人员请回来看，也理不明白。如果业务清晰，也没必要在历史债务问题上纠结，直接重新设计模型都来得及，打不过就加入必然越陷越深越挖越坑，那就绕道而行；

3）协作流程设计，明确数据Owner职责与审批机制。实践中需善用现有资源（如数据库文档、业务流程图），结合行业框架（如DAMA）补充理论，并优先治理高价值数据（如客户主数据）。最终通过“解决问题-工具落地-复盘优化”循环，逐步构建体系化能力，避免脱离业务追求大而全。数据如果在内部都流不通用不畅，就别惦记着赶数据交易、数据入表等时髦了，路漫漫其修远兮。干中学，学中干，干就完了。

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