大資料時代，資料成為社會和組織的寶貴資產，像工業時代的石油和電力一樣驅動萬物，然而如果石油的雜質太多，電流的電壓不穩，資料的價值豈不是大打折扣，甚至根本不可用不敢用，因此，資料治理是大資料時代我們用好海量資料的必然選擇。那麼對於資料治理得誤區有哪些？
誤區一：客戶需求不明確
客戶既然請廠商來幫助自己做資料治理，必定是看到了自己的資料存在種種問題。但是做什麼，怎麼做，做多大的範圍，先做什麼後做什麼，達到什麼樣的目標，業務部門、技術部門、廠商之間如何配合做······很多客戶其實並沒有想清楚自已真正想解決的問題。資料治理，難在找到乙個切入點。
誤區二：資料治理是技術部門的事
資料問題產生的原因，往往是業務》技術，如：資料**渠道多，責任不明確，導致同乙份資料在不同的資訊系統有不同的表述；業務需求不清晰，資料填報不規範或缺失，等等。很多表面上的技術問題，如etl過程中某代號變更導致資料加工出錯，影響報表中的資料正確性等，在本質上其實還是業務管理的不規範。
我在與很多客戶做資料治理交流的時候，發現大部分客戶認識不到資料質量問題發生的根本原因，只想從技術維度單方面來解決資料問題，這樣的思維方式導致客戶在規劃資料治理的時候，根本沒有考慮到建立乙個涵蓋技術組、業務組的強有力的組織架構和能有效執行的制度流程，導致效果大打折扣。
誤區三：大而全的資料治理
出於投資回報的考慮，客戶往往傾向於做乙個覆蓋全業務和技術域的、大而全的資料治理專案。從資料的產生，到加工、應用、銷毀，資料的整個生命週期他們希望都能管到。從業務系統，到資料中心，到資料應用，裡面的每個資料他們希望都能被納入到資料治理的範圍中來。
但殊不知廣義上的資料治理是乙個很大的概念，包括很多內容，想在乙個專案裡就做完通常是不可能的，而是需要分期分批地實施，所以廠商如果屈從於客戶的這種想法，很容易導致最後哪個也做不好，用不起來。所以，我們需要引導客戶，遵循2/8原則——80%的問題產生於20%的系統和資料——從最核心的系統、最重要的資料、最容易產生問題的地方開始著手做資料治理。
誤區四：工具是萬能的
很多客戶都認為，資料治理就是花一些錢，買一些工具，認為工具就是乙個過濾器，過濾器做好了，資料從中間一過，就沒問題了。結果是：一方面功能越做越多，另一方面實際上線後，功能複雜，使用者不願意用。
其實上面的想法是一種簡單化的思維，資料治理本身包含很多的內容——組織架構、制度流程、成熟工具、現場實施和運維——這四項缺一不可，工具只是其中一部分內容。大家在做資料治理最容易忽視的就是組織架構和人員配置，但實際上所有的活動流程、制度規範都需要人來執行、落實和推動，沒有對人員的安排，後續工作很難得到保障。建議大家在做資料治理的時候將組織架構放在第一位，有組織的存在，就會有人去思考這方面的工作，怎麼去推動，持續把事情做好，以人為中心的資料治理工作，才更容易推廣落地。
誤區五：資料標準難落地
很多客戶一說到資料治理，馬上就說我們有很多資料標準，但是這些標準卻統統沒有落地，因此，我們要先做資料標準的落地。資料標準真正落地了，資料質量自然就好了。
但這種說法其實混淆了資料標準和資料標準化。首先要明白乙個道理：資料標準是一定要做的，但是資料標準化，也就是資料標準的落地，則需要分情況實施。後續會有一篇專門的文章，來討論資料標準和標準化工作。
誤區六：資料質量問題找出來了，然後呢？
辛辛苦苦建立起來平台，業務和技術人員通力合作，配置好了資料質量的檢核規則，也找出來了一大堆的資料質量問題，然後呢？半年之後，一年之後，同樣的資料質量問題依舊存在。
發生這種問題的根源在於沒有形成資料質量問責的閉環。要做到資料質量問題的問責，首先需要做到資料質量問題的定責。定責的基本原則是：誰生產，誰負責。資料是從誰那裡出來的，誰負責處理資料質量問題。定責之後是問責，問責之後是整改和反饋，然後是質量問題的新一輪評估，直至形成績效考核和排名。只有形成這種工作閉環，才能真正提公升資料質量。
誤區七：你們好像什麼也沒做？
很多資料治理的專案難驗收，客戶往往有疑問：你們做資料治理究竟幹了些啥？看你們匯報說幹了一大堆事情，我們怎麼什麼都看不到？發生這種情況，原因往往有前面誤區一所說的客戶需求不明確，誤區三所說的做了大而全的資料治理而難以收尾等，但還有乙個原因不容忽視，那就是沒有讓客戶感知到資料治理的成果，可以在成果的視覺化呈現，以及平常與客戶的溝通、培訓、知識轉移等過程中，就資料治理的重要性、發揮的價值等方面對客戶進行潛移默化的影響。
要知道資料治理中各種常見的誤區，跨越這些陷阱，才能把資料治理工作真正落到實處，專案取得成效，做到資料更準確，資料更好取，資料更好用，真正地用資料提公升業務水平。
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