在数字化时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一。随着大数据、云计算和人工智能等技术的兴起，企业积累的数据量呈指数级增长。这些数据中蕴含着巨大的商业价值，对于推动企业发展、优化决策制定、增强市场竞争力具有不可替代的作用。然而，数据的爆炸性增长也给企业带来了前所未有的治理挑战。

企业数据治理是指对企业内部数据的收集、存储、使用、共享和维护等环节进行全面的规范和管理。它涉及到数据的质量、安全、隐私保护、合规性以及数据资产的价值最大化等多个方面。有效的数据治理能够帮助企业确保数据的准确性和可靠性，支持业务的可持续发展，同时防范数据相关的风险。

然而，企业在实施数据治理的过程中面临着众多挑战。本文将深入探讨企业在数据治理过程中遇到的主要挑战，并分析其成因及解决方案。通过这些讨论，旨在为企业提供一个全面的数据治理挑战分析框架，并指导企业如何制定有效的数据治理策略，以应对日益复杂的数据环境。

一、数据治理概述

在当今的商业环境中，数据不仅仅是企业运营的一个方面，它已经成为企业决策、客户互动和价值创造的核心。随着数据量的激增和数据来源的多样化，企业必须建立一套有效的数据治理框架，以确保数据的质量和安全，同时遵守日益严格的法规要求。

1、数据治理的基本原则和组成部分

数据治理遵循一系列基本原则，包括：

• 责任性：明确谁对数据治理的各个方面负责。
• 可访问性：确保授权用户能够访问所需数据。
• 质量和准确性：维护数据的高质量标准，确保数据准确无误。
• 合规性：遵守所有相关的法律、规章和内部政策。
• 透明度：数据治理流程对所有利益相关者是透明的。

数据治理的组成部分：

• 数据质量：确保数据的准确性、完整性和一致性。
• 数据安全：保护数据不受未授权访问和泄露。
• 数据隐私：尊重和保护个人隐私，遵守数据保护法规。
• 数据生命周期管理：管理数据从创建到归档或删除的整个过程。
• 数据架构：设计和维护数据模型，支持业务需求。
• 数据政策和程序：制定和实施数据治理相关的政策和程序。

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2、数据治理对企业的重要意义

（1）数据治理支撑企业决策

数据治理通过确保数据的质量和可信度，为企业提供了一个坚实的决策基础。企业可以依赖准确、及时的数据来：

• 制定战略：通过分析市场趋势和消费者行为，企业可以制定长远的战略规划。
• 优化运营：数据治理有助于识别运营中的低效环节，从而提高效率和降低成本。
• 推动创新：干净的数据为研发和创新提供了丰富的信息源，帮助企业开发新产品和改进服务。

（2）数据治理加强企业风险管理

数据治理在风险管理中扮演着关键角色，它帮助企业：

• 遵守法规：确保企业数据处理活动遵守数据保护法规，避免法律风险和罚款。
• 保护数据安全：通过实施安全措施，防止数据泄露和网络攻击，保护企业资产和客户信任。
• 管理数据隐私：维护客户和员工的隐私权益，避免隐私侵犯可能导致的声誉损失。

（3）数据治理增强企业竞争优势

在激烈的市场竞争中，数据治理能够为企业带来竞争优势：

• 提高响应速度：快速访问和分析数据，使企业能够迅速响应市场变化。
• 增强客户体验：利用数据分析深入了解客户需求，提供个性化服务和更好的客户体验。
• 创新商业模式：基于数据洞察，企业可以探索新的商业模式和收入来源。

数据治理是一个持续的过程，需要企业高层的支持、全员的参与以及适当的技术和工具。通过有效的数据治理，企业可以提高数据的可信度，降低风险，并从数据中获得洞察，从而在竞争激烈的市场中获得优势。

尽管数据治理的重要性不容忽视，但在实施过程中，企业往往会遇到一系列挑战。这些挑战可能源于技术、人员、流程或组织文化等多个方面。从数据治理的重要作用转向探讨其所面临的挑战，可以更全面地理解数据治理的复杂性以及为何需要综合策略来克服这些难题。

二、数据治理面临的挑战

企业越大，需要的数据和产生的数据也就越多，而数据越多则意味着就越需要定制适合企业自身的正式且有效的数据质量策略。

1、  数据治理的商业价值认知不足

企业领导和业务部门常问的三个问题是：“为什么数据如此重要？”“数据治理究竟能解决哪些问题？”以及“数据治理能带来哪些价值？”尽管技术导向的数据治理能够提高数据的标准化和操作流程的规范化，从而揭示数据缺陷并提升数据质量，但这似乎并未完全满足管理层和业务人员的需求。

（1）传统数据治理模式的缺陷导致

传统数据治理模式因未充分解决业务实际问题，导致企业对其商业价值的认识不足。为了迅速捕捉数据的潜在价值，企业应采取业务价值导向的方法，从实际数据应用需求和解决业务痛点出发，满足管理层和业务人员的具体数据需求，以此推动数据治理工作的进展。

（2）数据治理的商业价值

企业数据治理的商业价值通常表现在降低成本、提高工作效率、保证数据质量、便于风险管理、加强数据安全和辅助决策等方面。鉴于不同企业面临的业务需求和数据挑战各异，数据治理的价值不应仅限于上述六个方面。

企业应根据管理层和业务部门的具体痛点，量化数据治理的商业价值，从而提升他们对数据治理重要性的认识和信任。要深入了解数据带来的业务挑战，最佳途径是通过询问和观察。数据治理应专注于解决那些直接影响业务人员日常操作和决策的问题，这些问题往往是他们感到最为棘手的。

2、  缺乏企业级数据治理的顶层设计

当前，企业普遍意识到数据的核心价值，并着手开展数据治理的实践。尽管如此，许多企业的数据治理工作仍然停留在项目或部门层面，缺少一个全局性的数据治理框架和对治理活动及资源的统一规划。

（1）缺乏顶层设计导致的后果

数据治理是一个复杂的、探索性的过程，它包括业务梳理、标准制定、流程优化、数据监控、数据集成与融合等多个方面。在缺乏顶层设计的情况下，数据治理很容易偏离预定轨道或出现错误，若这些偏差或错误得不到及时修正，其带来的负面后果可能是灾难性的。

（2）数据治理的顶层设计应被视为一项战略任务，

• 它要求我们从宏观角度出发，超越单一项目的限制，促进企业价值链中不同业务环节的协同工作。这种设计需要自上而下地进行，以全局视角统筹规划，并分步骤实施。
• 同时，它还要求我们从组织结构、岗位职责、流程优化、管理策略和技术工具等多个维度出发，构建起一套完整的数据治理体系。

企业数据治理的顶层设计应当基于企业的战略高度，全面考虑影响数据治理的各个层面、各个要素，并协调所需的资源和关系。它需要明确数据治理的目标，并制定出正确的策略和实施路径。顶层设计的核心在于识别并解决关键问题——那些能够引发连锁反应的问题、长期积累的矛盾核心，以及对企业信息化进程和稳定发展构成重大威胁的问题。只有这样，我们才能确保数据治理工作的有效性和持续性，为解决其他相关问题奠定坚实基础。

3、  高管对数据治理的不够重视

（1）高层领导的关键作用

数据治理是企业战略层面的关键组成部分，高层领导不仅参与战略的制定，也是执行过程中的关键推动者。成功的数据治理不可能仅靠个人或单一部门的努力，它需要企业各级管理层、关键业务部门人员和IT团队的共同参与和协作。在这一过程中，高层领导的作用至关重要，他们对数据治理项目的承诺和支持是项目成功的关键。

企业高层对数据治理的支持不应仅限于资金支持，更应体现在对数据战略的深化、执行授权以及资源配置上，这些因素往往决定了数据治理的成败。

（2）该设立怎样的数据治理高层管理结构

为确保数据治理的有效实施，企业通常会建立专门的管理机构，如数据治理委员会。即便许多企业的数据治理委员会是虚拟的组织结构，也需指派一位具有威望的高级管理人员来领导，该职位可称为“首席数据官”（CDO）。

CDO将与关键业务人员、财务负责人、数据科学家、数据分析师和IT技术人员等共同组成委员会，负责确立企业的数据治理目标、策略、沟通方案和行动计划。

（3）CDO的职责

• 在数据治理项目的推进中，CDO的职责不仅限于统筹数据定义、标准、治理政策、流程控制以及架构和技术工具等。
• 还需关注数据治理如何为业务增值，以及是否得到关键业务领导的支持。
• CDO需持续关注数据的商业价值，并借助数据科学家、分析师及管理人员的专业技能，向CEO报告项目进展，以确保获得持续的资金、政策和资源支持。

4、  没有统一数据标准，数据整合受阻

（1）企业内部的数据标准化问题亟待解决

由于我国不同行业的企业在信息化建设上存在发展不均的现象，导致数据缺乏统一的行业标准和规范。

• 在信息化初期，信息系统的构建往往是由各业务部门根据自身需求推动，缺乏整体规划，从而形成了众多孤立的信息孤岛。
• 随着大数据时代的到来，企业数据变得多样化和来源广泛。

为了充分利用数据并最大化其价值，企业需要将来自不同源头、不同格式的数据进行有效集成和整合。但是，由于缺少共同遵循的数据标准，数据的集成和融合过程面临重重挑战。

（2）企业间的数据标准化也是协同合作的一大障碍

不同行业和企业通常会根据自己的标准来收集、存储和处理数据，这种做法虽然在保护商业机密方面有一定作用，但也限制了企业间的协同进步，尤其是在产业链中上下游企业之间的合作。此外，这种数据标准的不一致性也不利于企业的国际化发展，因为它阻碍了企业间的深入交流和合作，限制了企业在全球市场中的竞争力。

综上所述，为了推动企业内部和企业间的有效合作，统一数据标准和规范的建立显得尤为重要。

5、  业务团队认为数据治理仅是IT的职责

大多企业企业中都存在一种普遍的误解，即业务团队通常将数据治理视为IT部门的专属职责，而自视为纯粹的数据消费者，对数据治理抱有一种旁观者的态度。然而，这种观点是片面的。虽然IT部门在数据管理上扮演着重要角色，但业务人员同样承担着关键的职责，包括数据的准确定义、有效输入、合理使用以及业务规则的制定，这些环节是数据治理成功的关键所在。

（1）业务部门与IT部门的恩怨情仇

业务部门与IT部门之间的关系往往是复杂且充满矛盾的：

• 一方面，业务的发展日益依赖于IT部门的技术支持；
• 另一方面，业务团队可能对IT的具体运作和价值认识不足，心存疑虑。

关于数据质量问题的责任归属，常常成为IT与业务部门相互推诿的焦点。但这并不意味着IT与业务之间存在不可调和的矛盾。实际上，脱离了业务的IT无法创造实际价值，而缺乏IT支持的业务也将失去在数字化时代中的竞争力。

（2）IT与业务部门应更加紧密地协作

因此，在数字化时代背景下，IT与业务部门应更加紧密地协作，共同为实现数据驱动的业务目标而努力。一个有效的数据治理策略是确保业务与IT融合、共同发展的关键，这包括确保数据治理计划与业务需求紧密结合，以及数据治理目标与业务目标的一致性。建议成立数据治理委员会，将业务和IT人员纳入同一组织架构下，共同为统一的目标努力，共同承担成功与失败。

在企业的数字化转型过程中，IT即业务，IT即管理。业务人员的目标是在恰当的时机、地点获取正确的数据，以更好地服务客户、做出决策和制定计划；而IT人员的目标则是确保在正确的时间和地点向业务团队提供正确的数据，成为业务部门的坚强后盾。通过这种协同合作，企业可以更有效地利用数据，推动业务的持续发展和创新。

6、 缺少专业的数据治理团队和人才

数据治理的有效实施往往始于构建一个合适的组织架构，并招募合适的人才。尽管这看似是一个直接的过程，实际操作中却充满了挑战。企业管理层经常面临这样的问题：是应该成立一个实体的数据治理组织，还是构建一个虚拟的团队？团队成员应该是专职还是兼职？究竟哪种组织形式和岗位配置最为高效？对于这些问题，应基于企业的现有组织结构和管理实践来定制。并不存在一个普遍适用的最佳组织模型，关键在于找到最适合企业当前情况的组织架构。

三、  总结

总之，企业数据治理是一项复杂但至关重要的任务，它要求企业在保障数据安全和隐私的同时，还要确保数据的质量和可用性。通过本文的探讨，我们认识到了数据治理中的挑战，并提出了一系列针对性的解决策略。企业必须采取积极措施，包括但不限于加强数据治理组织建设、提升数据治理技术、培养数据文化、确保合规性以及推动跨部门合作。此外，企业还需要持续监控数据治理策略的效果，并根据业务和技术的变化进行适时调整。

在数字化时代，数据治理不再只是IT部门的职责，它需要成为企业战略的核心组成部分。企业高层管理者的支持与参与对于推动数据治理的成功至关重要。通过明确的目标、强有力的领导和全员的参与，企业可以最大化数据资产的价值，同时降低风险，确保在激烈的市场竞争中保持领先地位。

最终，数据治理的成功实施将为企业带来深远的影响，它不仅能够提升企业的运营效率，还能够促进创新，加强客户关系，并为企业的长期发展奠定坚实的数据基础。随着企业对数据治理重视程度的提升和实践的深入，我们有理由相信，企业将能够更加自信地驾驭数据的力量，开创数字化转型的新篇章。