数据治理治的不是数据

在大多数企业中，“数据”这个词，说起来人人都觉得是“未来石油”，重要无比；但用起来却发现，它更像一盘散沙，甚至是一堆需要时刻提防的“地雷”。

数据孤岛林立：CRM、ERP、SCM……上百套系统各自为政，像一个个独立的王国，数据老死不相往来。

质量堪忧：同一个客户，在A系统叫“华兴科技”，在B系统叫“华兴科技有限公司”，C系统里干脆查无此人。数据重复、缺失、逻辑冲突，让人不敢用、不能用。

重复建设的无底洞：每个项目都想搞一套自己的主数据，一个客户信息被反复“发明”了十几次，耗费了大量IT资源，却制造了更大的混乱。

很多管理者，尤其是技术出身的CIO或IT负责人，面对这些问题，第一反应往往是：“上个新工具吧！买个数据中台！搞个数据仓库！” 但无数血淋淋的案例告诉我们，技术工具只是“术”，如果缺乏顶层的“道”，再好的工具也只是昂贵的摆设。 这个“道”，就是数据治理。

01 数据治理治的不是数据，是“管理”本身

我们必须颠覆一个认知：数据治理的核心，不是在跟一串串0和1较劲，而是在梳理和规范与数据相关的一系列“管理活动”。换句话说，它要解决的，是三个直击灵魂的问题：“谁说了算？” (权责问题) 、“按什么规矩来？” (标准与流程问题)、 “干好了有什么奖，干坏了怎么罚？” (绩效与问责问题)。

为了让大家理解得更透彻，我必须澄清它和另一个高频词数据管理的区别。这两个词经常被混用，但实际上是上下级关系。

数据治理，就像是国家的“立法机构”和“中央银行”。它的核心职责是“制定规则”，比如颁布《数据安全法》、定义货币（数据标准）、明确各部门权力（组织架构）等高阶活动。

数据管理，则像是“行政机构”和“商业银行”。它的职责是在既定规则下“执行落地”，比如公安局去抓捕数据窃贼、商业银行按照利率放贷、各个数据团队去清洗和加工数据。

治理定方向，管理抓执行。 如果没有数据治理这个“立法机构”，各个数据管理团队就会各自为政，乱象丛生。这就是为什么很多企业数据项目失败的根源——在没有“宪法”的情况下，急于搞经济建设，结果必然是一团糟。

02 每个企业都绕不开数据治理

在过去，这或许可以成为借口。但在今天，数据治理已经不是一道“选择题”，而是一道“生存题”。

宏观层面: 国务院国资委在《关于加快推进国有企业数字化转型工作的通知》中，明确将“构建数据治理体系”列为数字化转型的四大基础能力之一。 这意味着，数据治理不再是企业的内部事务，而是融入国家发展大局的必修课。

中观层面: 当企业发展到一定阶段，跨部门协作的效率就成为核心瓶颈。营销部门需要财务数据来评估ROI，生产部门需要销售数据来预测排产，但这些数据往往被“部门墙”阻隔。 数据治理的核心目标之一，就是打破这些壁垒，让数据像血液一样在企业内部顺畅流动，赋能业务。

微观层面:数据口径不一、质量低下、安全风险等问题，无一不是因为缺乏统一的治理规则所致。 拥有数据，不等于拥有价值。只有通过有效的治理，才能将原始数据提炼成驱动业务的“黄金”。

03 DAMA和DCMM的联系与区别

DAMA（数据管理知识体系）： 你可以把它理解为一本数据管理的“百科全书”或“新华字典”。 它由国际数据管理协会发布，系统性地定义了数据管理的11个知识领域。比如数据架构、数据质量、数据安全、元数据等。 DAMA的价值在于，它为你提供了一套完整的、体系化的“知识地图”，告诉你一个完善的数据管理体系应该“包含什么”。它侧重于过程和方法，是一本理论完备的“教科书”。

DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）： 我国首个数据管理领域的国家标准 。你可以把它看作一张数据管理的“体检报告”或“能力雷达图”。 它不直接教你怎么做，而是提供一套评估标准，衡量你企业的数据管理能力处于哪个等级（从L1初始级到L5优化级） 。DCMM的价值在于，它能帮你快速“诊断”出自身的短板和优势，明确改进方向。它更像是一场“考试”，给你打分，帮你定位。

DAMA是帮你构建知识体系的教科书，而DCMM是帮你评估现状、明确目标的体检单。在实践中，两者往往结合使用：用DAMA的理论框架来指导体系建设，用DCMM的评估模型来衡量进展、驱动优化。

04 数据治理，到底从何下手

第一步：组织先行，权力到位（最重要的基础）

数据治理天然涉及跨部门的利益协调、流程再造和权力重新分配，这决定了它绝不可能由一个普通的IT部门或业务部门独立完成。 必须“师出有名”，建立一个权威的、高层次的组织。

业界最常见且被证明有效的，是联邦式（Federated）组织架构 。它兼顾了集中管控的权威性和各领域执行的灵活性，是大中型企业的首选。

一个典型的联邦式治理组织分为四个层级：

决策层（大脑）： 通常叫“数据治理委员会”，由CEO或主管副总裁挂帅，CFO、CIO及核心业务VP组成。职责：拍板定调，审批最高阶的政策制度，裁决重大跨部门争议，提供资源保障。

管理层（中枢神经）： 通常是“数据治理办公室”（可能设在IT部、战略部或独立的数字化部门），加上各业务领域的数据治理团队。职责：承上启下。企业级的办公室负责起草企业级政策、标准，组织协调；各领域的团队则负责制定本领域的细则和推动落地。

执行层（四肢）： 各业务部门和IT部门的具体工作人员。职责：严格按照治理要求，在日常工作中录入数据、使用数据、开发系统。

监督层（眼睛）： 通常由风险合规、内审等部门担任。职责：独立地对治理工作的执行情况进行监督和审计。

记住，没有决策层的授权和参与，任何数据治理项目都将寸步难行。

第二步：角色上岗，权责归位

组织搭起来了，还要明确“谁是谁”。数据治理中有五类关键角色，必须清晰定义，并在全公司范围内“任命上岗”

企业数据管理者（总指挥）： 通常由数据治理办公室负责人担任，负责统筹管理企业内的所有数据。

领域数据管理者（封疆大吏）： 各核心业务部门的负责人（比如财务总监、营销总监），负责本业务领域内数据的全面管理，确保遵守企业级规范。

数据所有者（Data Owner，产权人）： 这是个非常关键但容易被忽视的角色。他通常是某个具体业务的负责人，对某类数据的“业务含义”拥有最终解释权和共享审批权。例如，“客户等级”这个数据，它的所有者应该是市场部，而不是IT部。

数据提供者（生产者）： 负责数据产生和技术维护的部门或个人，比如业务系统的开发运维团队。

数据使用者（消费者）： 企业内所有需要使用数据来支持工作的员工，比如数据分析师、销售人员等。

谁产生数据，谁对数据质量负责；谁拥有数据（Owner），谁对业务口径和安全共享负责。

把这套权责体系通过正式文件发布下去，数据问题才不会再是无头公案。

05 华为经验谈

华为的数据治理体系非常完善，其核心在于制定了一系列清晰、强制、可执行的数据政策。

以下几条华为的核心原则，我强烈建议你直接“抄作业”：

统一信息架构，统一数据语言： 建立企业级的信息架构（可以理解为数据模型和标准），所有新项目必须遵从。数据管控组织对此拥有“一票否决权”。 这从源头上杜绝了新的数据孤岛和口径不一。

关键数据，单一数据源： 识别出公司最重要的关键数据（如客户、产品、供应商主数据），并认证唯一的、权威的数据源系统。所有其他系统只能调用，不能修改。数据质量问题，必须回溯到源头解决。

数据默认共享，例外管理： 除非涉及信息安全和隐私，数据默认应在企业内充分共享。数据产生部门不得无故拒绝跨领域的、合理的数据共享需求。 这条极大地促进了跨部门协作。

建立数据问责与奖惩机制： 对不遵从信息架构或存在严重数据质量问题的责任人进行问责。反之，对在数据治理中做出贡献的团队和个人予以奖励。

将这些原则细化，就构成了企业的数据管理总纲、数据质量管理办法、数据安全管理制度等一系列规范文件，让数据治理“有法可依”。

06 如何让老板心甘情愿为“看不见”的价值买单？

这是所有CIO和IT总监在推动数据治理时面临的终极难题。老板会问：“我投了几百万、上千万，搞了这么复杂的体系，到底能给我带来什么？能帮我多赚钱吗？”这个问题回答不好，你的项目预算可能随时被砍。数据治理的价值是间接的、长期的，很难像销售额一样直接衡量。学会将技术价值“翻译”成业务价值和财务价值，是数据治理负责人最重要的软实力。

防御型价值（降本、避险）：这是最容易被量化和感知的价值。它回答的是“通过数据治理，我们避免了多少损失？节省了多少成本？”

进攻型价值（增效、创收）：这部分价值更具想象空间，但也更难直接证明因果。它回答的是“通过数据治理，我们如何更好地支撑业务增长和创新？”

不要跟老板谈你治理了多少张表、清洗了多少条数据。要永远站在业务的视角，用他们听得懂的语言，把你的工作成果和他们的KPI（成本、收入、利润、效率、风险）紧密挂钩。

行文至此，相信你对数据治理已经有了一个全新的、体系化的认识。

它绝不是一个简单的IT项目，而是一场深刻的、自上而下的管理变革。它考验的，不仅仅是技术能力，更是企业的组织协同能力、流程再造的决心和长期坚持的战略耐心。

对于企业的决策者而言，必须清醒地认识到，数据治理是数字化转型的“地基工程”。地基不牢，上层所有的数字化应用——无论是智慧营销、智能制造还是协同办公——都将是摇摇欲坠的空中楼阁。

这场变革，注定不会一帆风ush，它会触动利益、挑战习惯、充满博弈。因此，它必须是一场由CEO亲自挂帅、高管层深度参与、全员贯彻执行的“持久战”。