大多數企業數據治理方案都難以收到實效

發布時間：2021-09-23 瀏覽次數：

導讀：IT部門有多努力，企業數據就有多亂。

最近一段時間，我發現我談的項目幾乎一半都是和“數據治理”相關的課題，不少企業希望能夠找到一顆銀子彈，來提升其現有信息系統產生的數據的質量。

目前市面上正在產生越來越多的各種“數據治理”技術解決方案，其功能大致包括：

元數據（對數據、關系、數據庫本身含義的解釋）
數據標準管理（數據定義、數據模型）
數據質量管理（數據倉庫中的數據可用情況，以及質量問題解決追蹤）
數據血緣管理（數據來龍去脈的處理邏輯）
數據資產管理（監控數據的應用情況）

等等。然而，我深刻地感到：這些數據治理方案雖然是支持企業數據倉庫（或者時髦的說法：“數據平臺”、“數據中臺”）良好運行所必須的技術工具，應用得好也有一定的業務價值（下圖是示例，果總團隊提供這類系統的實施規劃咨詢），但是僅僅作為工具，不能從本質上解決企業在數據應用上存在的諸多問題。

打個比方，你是羽毛球玩家，拿個林丹同款的羽毛球拍，根本不能提升你打羽毛球的水平；你的打球水平主要取決于你的身體先天素質，以及你的體能、反應靈敏度等的后天訓練。同時，如果你的身體資質夠好，即便不用林丹同款球拍，也能痛菜絕大多數菜鳥級球手。

按我在企業IT應用行業的從業經驗，早些年很少聽說“數據治理”這個詞，也就是前幾年開始，才在一些超大企業里聽到他們在上“數據治理”方案。為啥最近幾年這個話題突然火起來了，連一些中小型企業都開始講“數據治理”了？

我認為根本原因是很多企業內部的IT系統越建越多，每個部門、每個業務條線都要建個自己的系統，自己按自己想要的方式去建（美其名曰“滿足需求”），建好給自己用，也不管其他部門的系統、流程和數據是怎樣的，就搞成這個樣子了！

例如，我觀察到某些金融機構，不同的客群、不同產品線、不同組織層級都在各自搞各自的CRM系統，都從自己部門展業的角度來設計系統建設方案，要求IT部去滿足他們的要求。這樣的搞法，這種企業里的客戶、產品數據焉能不亂？

IT部門有多努力，企業數據就有多亂。

數據的源頭是業務，數據從業務操作中產生，支持跨部門的業務協作，反映了端到端業務的結果。數據有質量問題來動手“治理”數據，就像娃已經長歪了，你拼命給他化妝。

是業務過程中發生的問題，就應該去糾正業務；等到歪果已經長出來，不去追根溯源，反而后期搞各種所謂數據“治理”，給不了解業務細節的企業高管造成一切盡在掌握的假象…… 有果必有因，現在企業IT服務市場產生這類熱潮現象的根因是什么呢？說嚴重點，就是哄企業老板高興，搞面子工程。

很多做ERP實施或者做企業業務系統出身的顧問都對現在“數據治理”這個話題熱門很困惑，甚至嗤之以鼻，數據質量問題在他們來看，都是業務系統實施本身的問題。過去實施ERP有個口號，叫做“數據不落地”，就是報表要從業務系統里直接出，不能用手改；現在這些各種“數據治理”的套路，對數據進行手工粉飾，真是越搞信息化越倒退到幾十年前的操作水平了。

從根本上解決企業數據問題要從源頭抓起，不能在要用數據時才來抓，需要從企業跨部門的流程管理入手，避免按部門、按產品去條塊分割建系統的弊病，要從“企業架構”角度去規劃業務流程的端到端的整合。而前述市面上的“數據治理”、“數據質量”方案，本質上都是從傳統的數據ETL工具（介于數據倉庫和數據源之間的數據轉化工具）變化而來的，都是治標不治本的做法：

目前數據治理熱還有一個原因是從互聯網公司里傳出來的“數據中臺”對企業IT圈的影響，這類公司由于有資本支持，在市場上制造了很大的噪音。本文所說的數據主要是指企業內部數據，目標是出管理報表或者支持管理決策的；互聯網公司的“數據中臺”主要是面向營銷、用戶體驗等目的，清洗并應用互聯網上產生的數據，和企業內部管理數據的處理邏輯有較大差別，我在《古文和標簽｜求仁得仁上中臺》里寫過。

總之，目前市場上的“數據治理熱”的根子還是企業核心業務系統建設混亂或實施不到位的問題。

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