目錄
第一件事：數據治理不是做“數據”，是做“管”
第二件事：治理的核心，是“數、責、權”的三角綁定
一是“數”：你到底有哪些數據？
二是“責”：每張表、每個字段是誰負責？
三是“權”：誰能用，怎么審批，用來干嘛？
第三件事：數據治理不是“做完”，而是“持續運營”
第四件事：數據治理最終是為“價值變現”服務的
1）讓BI指標一致，不再扯皮
2）加快分析效率
3）數據敏感風險降低
4）跨部門對賬更順暢
小結：數據治理，就是讓你的數據“看得見、管得住、用得起”
很多企業現在都說“我們要做數據治理”“要推進數據資產管理”“數據不治理不行了”……
但你要真問他們：“你們數據治理在干啥？”——答案基本上有三種：
- “我們在理數據臺賬，搞搞字段梳理。”
- “我們建了血緣系統，能查到這個數據從哪兒來的。”
- “我們上了個平臺，能做權限控制和質量監控。”
聽上去都挺有道理對吧？但你要再問一句：“你們這些動作和業務效率提升、數據資產變現有啥關系？”
……他們多半答不上來。
為什么？因為很多人把數據治理當成“做IT的事”，把它做得很“工具化”、很“技術”，但忽略了治理的本質：
——解決人、數、責之間的關系問題。
今天這篇文章，我們不講高深術語，就把“數據治理”這事講透。
搞清這四件事，你就知道該怎么落地、怎么搭臺賬、怎么配人、怎么和BI配合。
第一件事：數據治理不是做“數據”，是做“管”
說白了，數據治理的關鍵詞不是“數據”，而是“治理”。
你想啊，為什么叫“治理”？因為數據是一個資源，而資源要想發揮價值，就得“被誰管、怎么管、怎么用”。
所以它不是一個技術項目，而是一個長期的、機制型、跨部門的管理工作。
就像公司治理企業資產一樣：
你有多少房子、多少設備、多少錢在銀行、誰在用，得有臺賬、流程、權限、預算……數據也是一樣：
- 誰負責這個表的數據質量？
- 某個字段到底怎么算，能不能統一？
- 不同部門對“訂單金額”的口徑能不能打通？
- BI報表拉的字段為什么和倉庫里的數對不上？
- 客戶手機號字段到底誰能查？怎么審批？
這些，都是治理的問題，不是ETL腳本、不是模型搭建的問題。
所以第一件事你要明白的是：
數據治理不是干“數”的事，而是管“人怎么用數”的事。
如果你做了半年“數據治理”，卻沒人知道哪些字段是誰負責、指標口徑還在反復扯皮，那你基本上是“搞了點臺賬，沒做成治理”。
第二件事：治理的核心，是“數、責、權”的三角綁定
你治理一個國家，得有法律、規則、執法人；
你治理數據，同樣也要三件事綁定在一起：
一是“數”：你到底有哪些數據？
——比如：
- 有哪些表？在什么系統？屬于哪個域？
- 有哪些字段？類型、含義、更新頻率是什么？
- 哪些是高敏字段？是否加密？能不能查？
- 哪些是業務指標？怎么算出來？用于哪些場景？
這個部分，很多公司已經開始做了，用Excel也好、Data Catalog平臺也好，最常見的形式叫“數據資產臺賬”。
這相當于是給所有數據都做了一次“身份登記”。
二是“責”：每張表、每個字段是誰負責？
這一步，是很多企業做治理“最容易漏掉”的。
你不設“責任人”，后面就會出現這種情況：
- “你們報表里的GMV怎么算的？”
- “我也不太清楚，代碼是小張寫的，他上個月離職了……”
所以你要給每張表、每個指標都加上“數據負責人”字段：
這個負責人是干嘛的？
- 接收數據異常的提醒
- 解答業務口徑的爭議
- 確保表的維護和使用是合規的
這就是典型的“數據責任制”。
三是“權”：誰能用，怎么審批，用來干嘛？
數據不是你想查就能查的。特別是涉及：
- 客戶手機號、身份證號
- 價格成本
- 用戶行為日志
- 財務數據
你要是沒有權限體系，出了事就麻煩了（很多公司被監管部門點名就是因為這塊做得不合規）。
所以你要做一套“數據權限治理機制”，包含：
- 哪些數據屬于“高敏”字段？
- 哪些字段是“脫敏可查”？
- 申請數據查閱需要走什么審批？
- 數據使用要留痕嗎？多久保留日志？
- 內部可以導出數據嗎？有沒有導出記錄？
簡單講就是：把每一次“用數據”的動作，都設一套可控機制。
FineDataLink（FDL）的自定義字段類型映射規則，配置生效的數據連接，適應不同的數據源和目標系統，通過ETL計算，確保數據治理規則的同步和執行。體驗鏈接我也找來了，感興趣的可以去直接試用一下：免費FDL激活
第三件事：數據治理不是“做完”，而是“持續運營”
這可能是最容易被忽略的點。
你知道為什么很多公司數據治理項目上線沒多久就“爛尾”了？因為他們以為：
“我做完了資產登記、建完了口徑定義、上線了權限系統……這就治理好了。”
但實際上，數據治理更像是一個運營體系，不是“項目型工作”，而是“日常管理機制”。
你得有人：
- 每月做數據資產增量復盤
- 對字段變更進行提醒和記錄
- 每季度清理長期不用的表
- 指標打標、口徑說明文檔更新
- 組織一次跨部門口徑對齊會議
說到底，治理不是“工具上線”能解決的事，得有一群“懂業務、懂數據、能落地”的人，把規則和文化維護起來。
所以如果你是BI團隊、數據平臺團隊、分析師，你一定要參與進去，數據治理不是IT的專利，它和你每天報表能不能對得上，有直接關系。
第四件事：數據治理最終是為“價值變現”服務的
最后這個點特別關鍵。
很多老板會問你：“你說你搞數據治理，有啥產出？對業務有什么用？”
這個問題聽上去很功利，但其實問得對。
因為治理不是為了“好看”，是為了讓數據真正用得起來。
舉幾個典型價值點：
1）讓BI指標一致，不再扯皮
過去報GMV，市場部說是1000萬，財務說是900萬，原因：口徑不同 → 你有指標臺賬后，一查就知道：一個含運費，一個不含退款
2）加快分析效率
數據資產清單+血緣圖+字段說明，你5分鐘就知道該查哪個字段、在哪張表，不用再挨個問人
3）數據敏感風險降低
你知道哪些字段是敏感的，誰申請了、有沒有權限、有沒有記錄，一旦被查，公司有底氣
4）跨部門對賬更順暢
你建了“責任制+臺賬+預警機制”，每次出錯能快速定位到表、到字段、到人，復盤效率提升一大截
所以你要記住一句話：
數據治理，不是為了治理本身，而是為了讓數據的價值“流動起來”。
你做得好，分析就高效，報表就準，業務就信任，老板就敢決策。
小結：數據治理，就是讓你的數據“看得見、管得住、用得起”
如果你還在對“數據治理”感到模糊，那請記住下面這四句話：
- 治理不是搞數據，是搞規則。
- 不是做項目，是做機制。
- 不是IT的事，是跨部門的事。
- 不是為了留檔，是為了變現。
你能把數據的全貌清楚地說出來， 你知道哪個字段在哪張表、誰負責、怎么申請、誰能用、怎么用、出了問題誰背鍋， 你就掌握了數據治理的核心。
而一旦你把“數、責、權”三角關系建起來，再配上一套BI系統、數據質量監控、審批機制，你就真正建立了一個“數據驅動的組織”。
