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IDC蝉联数据治理解决方案市场第一

数据治理最常见的抓手

时间：2025-06-18来源：志明浏览数：5次

数据治理最常见的抓手，往往是那些让人“头疼”的地方：

1. 数据质量问题：比如报表总是对不上、找不到关键数据、数据重复或缺失等。这些直接影响业务效率，大家抱怨最多，自然就成了推动治理的“第一现场”。

2. 数据孤岛/重复建设：不同部门用着同样的数据，却各自维护自己的“小库”，不仅浪费资源，还容易导致信息不一致。打破壁垒，统一管理，是常见切入点。

3. 合规与安全风险：随着数据安全法规（如GDPR、国内的《个人信息保护法》《数据安全法》《网络安全法》等相关法规）越来越严，处理敏感数据、确保权限合规等，成了不得不抓、且容易看到成效的方面。这些“痛点”最直接，解决了能立竿见影地改善工作，也最容易获得业务部门的支持。从解决实际问题入手，往往是数据治理最容易推开的门。

那么，以上常见三个抓手里，哪个最容易下手呢？笔者认为数据质量问题通常被认为是最容易下手的。原因如下：

1. 痛点最直接、最普遍：几乎所有使用数据的人都会在不同程度上遇到数据不准确、不完整、不及时的问题。比如报表出不来、分析结果偏差大、系统报错等，这些直接影响工作效率和决策质量，抱怨声最大，改进的呼声也最高。

2. 见效相对较快：解决一些常见的、局部的数据质量问题（比如某个字段的标准不统一、某个流程中数据被错误修改），往往不需要动辄全局性的架构调整，通过规范操作、加强校验、清理错误数据等方式，短期内就能看到改善效果，容易让参与者和推动者获得信心。

3. 更容易获得支持：因为问题实在“碍事”，业务部门通常对解决数据质量问题有较高的配合意愿，推动起来阻力相对较小。相比之下：打破数据孤岛通常涉及跨部门协调、技术整合、甚至流程再造，复杂度高，涉及面广，推进难度较大。合规与安全虽然重要且紧迫，但往往需要更体系化的建设（如权限管理、脱敏规则、审计追踪等），可能需要投入更多前期规划和资源，门槛感觉稍高一些。当然，最容易下手不代表不重要或效果最好，它往往是打开数据治理大门的一个很好的起点。解决了普遍的数据质量问题，可以为后续更复杂的工作（如打破孤岛、深化合规）打下更好的基础。

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