你的企业是否也面临着这样的困境：重金引入了BI系统、组建了数据团队，报表做了一张又一张，但管理者决策时依然靠直觉，业务部门也觉得数据“没什么用”。链鼎司在服务中发现：90%的企业数据应用难题，并非缺工具或少分析，而是忽略了至关重要的一步——数据治理。

一、症状自查：你的企业是否也患了“数据瘫痪症”？

在深入探讨解决方案前，不妨先对照以下症状，进行一场简单的自查：

- 症状一：数据“不敢用”

- 销售说销售额是1000万，财务说是900万，同一个指标，不同部门给出的数据永远对不上。大家陷入无休止的“数据打架”，最终谁的数据都不敢信。

- 症状二：数据“不会用”

- 数据团队辛苦做出了分析报表，业务人员却摇摇头：“这不是我想要看的。”提供的分析“隔靴搔痒”，无法直接回答业务最关心的问题。

- 症状三：数据“不好用”

- 想要分析一个专题，需要IT人员从十几个系统里“抽数”，耗时数天甚至数周，等报告出来，业务时机早已错过。

如果你对以上任何一点感同身受，那么你的企业可能正深受“数据治理”缺失之苦。 数据治理，就是让数据从“混乱的原材料”变为“规整的半成品”的关键一步，缺了它，再先进的数据工具也无法加工出美味的“决策盛宴”。

二、追根溯源：缺了“数据治理”这座桥，数据价值无法抵达业务彼岸

我们可以用一个形象的比喻来理解数据治理的价值：

数据是石油，但刚从地下开采出来的原油无法直接注入汽车。它必须经过炼油厂的提炼、标准化，变成92、95汽油，才能被发动机高效使用。

数据治理，就是企业的“数据炼油厂”。

这座“炼油厂”的核心工作是建立四大核心体系，而这正是大多数企业所缺失的：

1. 统一的数据标准（“标号”规则）

- 问题：什么是“销售额”？是签合同额？还是已回款额？是含税还是不含税？“活跃用户”如何定义？

- 治理：建立企业统一的数据字典，对每个关键指标的定义、口径、计算规则做出唯一性、权威性的规范。这是所有数据对话的“通用语言”。

2. 明确的责权体系（“谁”来管）

- 问题：客户主数据质量差了，该找谁？销售数据不准，是谁的责任？

- 治理： 推行数据认责制。为每一个关键数据元素任命唯一的“数据Owner”（通常是业务部门负责人），由他对其所辖数据的准确性、及时性负责。

3. 可控的质量流程（“质控”关卡）

- 问题： 数据录入时错误百出，且无人审核。

- 治理： 在数据产生的源头和流程节点设立质量校验规则。例如，强制要求手机号格式校验，或设置关键业务数据的审批流程，从源头保障数据质量。

4. 安全的共享机制（“输油”管道）

- 问题： 数据要么完全封锁，成为孤岛；要么随意导出，存在泄露风险。

- 治理： 制定数据安全分级和访问权限规则，在保障安全的前提下，通过技术平台（如数据中台）实现数据的安全、便捷、可控共享。

链鼎司观点： 跳过数据治理，直接做数据分析和应用，就如同在沙地上盖高楼，注定是不稳固的。所有华丽的数据应用，都必须建立在坚实的数据治理地基之上。

三、链鼎司陪跑：如何搭建你的“数据炼油厂”？

数据治理听似庞大复杂，链鼎司倡导“小步快跑、业务驱动”的务实策略，而非一次性追求大而全的体系。

1. 第一步：聚焦核心，找到切入点

- 不要试图治理所有数据。与我们合作，从企业最痛、最核心的1-2个数据域开始（如“客户主数据”或“财务核算数据”），快速做出成效，树立标杆。

2. 第二步：成立虚拟团队，业务与IT共建

- 数据治理是“一把手工程+业务工程”，绝非IT部门的独角戏。链鼎司顾问会推动成立由高管牵头、业务部门主导、IT部门支持的虚拟数据治理团队。

3. 第三步：工具赋能，落地执行

- 利用链鼎司的方法论和「千时云平台」的数据管理模块，将制定的数据标准、质量规则固化到系统中，实现线上化、自动化管理，减轻人工负担。

4. 第四步：文化导入，持续运营

- 数据治理是一场持久战。我们将帮助企业建立数据治理的常态化运营机制和考核激励，逐步培养全员的数据责任意识，让重视数据质量成为企业文化。

四、治理之后：数据真正“用起来”的美好景象

当数据治理这座“桥梁”搭建完成后，你会发现：

- 决策效率提升： 因为大家基于同一份可信的数据进行讨论，决策过程更快、更一致。

- 数据分析价值凸显：分析团队可以从“取数、对数”的泥潭中解放出来，专注于更有价值的深度分析和挖掘。

- 业务创新加速： 干净、整合、可信的数据底座，使得客户画像、精准营销、实时风控等高级数据应用成为可能。

★ 链鼎司结语 ★

数据治理，是数字化转型中“最笨”的功夫，也是最聪明、最无法绕开的投资。 它虽不直接产生效益，却是一切数据价值实现的基石。链鼎司愿以“陪跑”之力，帮助您补齐这关键一步，让您的数据真正从“成本”变为“资产”，从“负担”变为“引擎”。

【本文由「链鼎司」原创发布，创造企业数字化“时代价值再生”。】