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企业数据治理存在很多误区和陷阱
发布时间：2020.07.09来源：CSDN浏览量：399次标签：数据治理
企业数据治理存在很多误区和陷阱，最常见的陷阱包括：
重IT而轻业务： 尽管通常是专业IT人员最先认识到数据治理的必要性，但他们既不是数据的创造者，也不是数据的用户。
解决方案：将大部分数据治理工作重心保持在”业务”上，并将 IT 作为积极的合作伙伴角色进行整合，让业务与IT紧密协作。
数据的价值不被认可：并不是企业中的每个人都知道数据的价值，以及了解确保数据质量的价值。这通常不是因为员工故意忽视导致的，而是因为他们已经收益于获得的都是纯净数据，而不必通过处理资源来获取。
解决方案：在企业内部传达数据及数据治理的价值，要让相关利益者深刻意识到数据治理对企业竞争力的重要性。
选择错误的指标：选择一个简单明了的指标是很有诱惑力的，这样的指标听起来可能很不错，但实际上没有任何意义（即：我们把错误减少了20%，听起来很棒，但并没有真正告诉我们这个指标如何影响业务活动）。相反，应选择能展示数据和治理的改进如何帮助人们实现业务目标的指标。
解决方案：将整个企业 能展示进度和影响的不同业务指标连接起来，找到切实解决企业业务痛点和问题的指标，并进一步明确指标的定义和度量。
数据孤岛：数据孤岛对于企业的任何一个部门来说都是很痛苦的，尤其是数据治理相关的。这是因为，虽然数据可能满足一个部门的数据治理或使用需求，但未必满足另一个部门的需求标准。这会导致数据不一致，甚至引发更多问题。
解决方案：使数据治理成为企业文化和思维模式的一个变革措施，并将所有部门都纳入数据治理战略的规划和策略中。
重IT而轻业务： 尽管通常是专业IT人员最先认识到数据治理的必要性，但他们既不是数据的创造者，也不是数据的用户。
解决方案：将大部分数据治理工作重心保持在”业务”上，并将 IT 作为积极的合作伙伴角色进行整合，让业务与IT紧密协作。
数据的价值不被认可：并不是企业中的每个人都知道数据的价值，以及了解确保数据质量的价值。这通常不是因为员工故意忽视导致的，而是因为他们已经收益于获得的都是纯净数据，而不必通过处理资源来获取。
解决方案：在企业内部传达数据及数据治理的价值，要让相关利益者深刻意识到数据治理对企业竞争力的重要性。
选择错误的指标：选择一个简单明了的指标是很有诱惑力的，这样的指标听起来可能很不错，但实际上没有任何意义（即：我们把错误减少了20%，听起来很棒，但并没有真正告诉我们这个指标如何影响业务活动）。相反，应选择能展示数据和治理的改进如何帮助人们实现业务目标的指标。
解决方案：将整个企业 能展示进度和影响的不同业务指标连接起来，找到切实解决企业业务痛点和问题的指标，并进一步明确指标的定义和度量。
数据孤岛：数据孤岛对于企业的任何一个部门来说都是很痛苦的，尤其是数据治理相关的。这是因为，虽然数据可能满足一个部门的数据治理或使用需求，但未必满足另一个部门的需求标准。这会导致数据不一致，甚至引发更多问题。
解决方案：使数据治理成为企业文化和思维模式的一个变革措施，并将所有部门都纳入数据治理战略的规划和策略中。
（部分内容来源网络，如有侵权请联系删除）
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