数据治理也不是什么简单的事情，或者说企业想要利用数据资产、数字化、数字化转型等加速企业的发展，就势必会在路途中遇到很多困难，数据治理只是用来解决数据问题的一种方案。所以当数据的价值开始被不断挖掘，企业数据资产的地位越来越高的时候，数据治理也就成为了企业急需建设的工程。而这种被动的行为，自然会引发很多问题，让很多企业走入了误区之中，导致数据治理迟迟无法建立，很难拥有高质量的数据，那么在这里就是针对这些问题，看看企业会遇到哪些误区。
缺少高层管理的支持
数据治理是一个为整个企业服务的系统级工程，很难说把数据治理任务交给IT部门或其他部门，这不是某个部门能够单独完成的任务，需要高层管理人员的主导参与。所以不管数据治理团队是由谁负责，亦或是以哪个部门为牵头人展开，都需要高层管理人员持续进行关注，并给予足够的关注支持。
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此外数据治理为什么需要高层管理的关注支持还有一个原因，就是因为数据治理需要牵扯的东西太多，只能自上而下进行战略规划，才能够全面的展开数据治理，避免出现忽略、不重视等问题。只有企业高层管理进行了统筹规划，数据治理团队才能进行实施，才能确保数据治理得到足够的重视，拥有足够的权限来引导其他部门、业务线参与到数据治理中，从而提升数据质量。
不重视数据文化建设
数据治理为什么总是被称为脏活累活，其中很重要的一个原因就是数据治理需要企业全体员工的参与，共同推进数据治理在企业的落地。前边我们已经提到了权限的问题，如果数据治理团队拥有足够的权限，那么还需要做的就是定期组织企业员工的知识讲座，以及对新老员工展开相关的培训，建立一套完整的、涉及不同部门、层级员工的培训体系。
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建立这一套体系其实就是为了建立企业的数据文化，如果只是强制让员工遵守数据治理的新规定，不仅要有奖惩制度，还要让员工从思维层面接受数据文化，明白数据驱动对于自身工作也是有好处的。这样一来变被动为主动，数据治理就能更快、更健康的实施起来，受到的阻碍也会少的多。并且因为接受了相关培训，员工在利用数据技术、应用的时候，也会更加熟悉，能够增加企业数据治理的进度，促进业务增长。
只从技术上进行治理
数据治理项目是一个非常复杂的、牵涉非常多的综合性项目，很多企业只从技术出发，让IT部门单独进行，那么数据治理的成功率可想而知。实际上数据治理需要建设的东西非常多，比如说我们提到的数据权限责任、相关讲座培训、战略统筹规划、数据治理文档等等，这些不仅需要技术，也需要各部门业务人员以及管理体系的加入。
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举个简单的例子，一方面数据治理团队要积极沟通协作，跨越多个部门进行数据文化的普及建设，让员工明白数据治理对于业务效率是有提升的，能够加强工作的效果，并通过完善的KPI考核指标来进行制度上的管理，从组织架构上进行数据治理的完善。另一方面数据治理也需要通过各种软件、工具来建设数据治理，让数据治理能够长期坚持下去，而这不能只依靠制度，还需要从外部引入ERP、OA、CRM等业务信息系统，商业智能BI，云计算等。通过合适的工具以及流程再造让数据治理能够长期坚持，健康的发展下去。
数据治理的意义
随着数字化在社会方方面面的发展以及数字经济的高速增长，数据已然成为了当前时代的重要战略资源。所以我们才会在各种讨论到企业发展的时候，总能看到企业的数据战略，看到数据相关的市场又有了多高的增长速度，扩展到了哪些领域等。
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此外数据治理不仅能够提升数据质量，也会让数据规范化、标准化，通过权责体系等做好数据安全建设。数据的重要性已经达到了一个新的高度，我们在之前调查报告中知晓了企业数据泄漏成本在不断提高，并且这些数据泄露事件可能会造成用户信息的泄露，让用户增添对于企业的不信任，还会导致商业机密被泄露，甚至会对整个社会造成影响。
所以数据治理不仅是企业寻求发展需要建设实施的工程，也是用户、市场、社会对于企业的基本要求，只要高质量的数据能够在企业内外完成流通，通过数据创造价值来让企业发展，那么数据治理的价值就不可估量。希望未来能够有更加适合的技术、工具或体系，能够让企业数据治理更加完善，让数据更适合企业的发展，发挥关键性的作用。
