我观察到一个很有意思的现象：现在的企业在数据治理的路上，似乎总是在做“仰卧起坐”。

想躺平不管数据质量，但又不得不面对数据脏乱差，企业经营无数可用的窘境。

数据，成为企业在存量时代竞争绕不去的要素。

这样就导致，每隔一两年，企业内部就掀起一场数据治理运动，开大会、定规则、上工具。

可最终总是虎头蛇尾，治理成果难以持续。

一家零售企业的 CTO 就曾感慨：“我们的数据治理项目，好像每隔两年就要重启一次，问题反反复复解决不了。”

再看互联网大厂也不例外。

几乎每家企业都经历过类似的困境：数据治理一阵风，项目结束后一地鸡毛，数据问题依旧如影随形。

为什么数据治理总是陷入这种“周期性运动”？

这背后的核心原因是什么？

又有何解？

企业在数据治理上反复折腾，主要是因为“治标不治本”。

治理项目看似声势浩大，但往往缺乏持续性和系统性，尤其在数据标准方面做得不到位。

常见的几个问题包括：

1、局部治理，头疼医头

哪个部门数据出了问题，就集中治理哪个部门，缺乏全局视角。

2、缺少顶层设计

很多企业没有把数据治理上升到战略层面，只是被动应对业务问题。

3、过度依赖工具

认为买了数据治理平台就万事大吉，忽略了标准和流程的建设。

4、缺乏关键人才

数据治理需要懂技术、懂业务、懂管理的人才，但企业内部往往缺少这样的人，很多企业的数据治理是 IT 部门在牵头搞，搞了半年，数据治理要服务的业务场景和目的都整不明白，结果可想而知。

这几个问题有组织问题，也有人才问题，但归根结底，还是缺少了数据标准。

如果没有统一的数据标准，数据治理就像盖房子没有地基，看似搭起来了，但很快就会坍塌。

PS：可能很多人看到这，就准备走了，因为他们知道数据标准这件事情不好落地，甚至没法落地，一个字：搞不了。

什么是数据标准？

简单来说，数据标准就是企业内部对数据的统一定义和规范，包括数据的命名、格式、口径、分类等规则。

数据标准贯穿数据的整个生命周期——从数据的采集、存储，到处理、分析和应用。

如果没有数据标准，各部门的数据各自为政，口径不一致，指标打架，数据分析结果自然难以信任。

想象一下，如果一个城市没有交通规则，每辆车都按自己的方式行驶，城市交通会变得多混乱？

同样的道理，企业的数据也需要“交通规则”，而数据标准就是企业数据的“红绿灯”和“分道线”。

这么说还是很抽象，我们看一个简单的例子。

一个完整的数据标准，涵盖了字段的命名规则、数据格式、业务口径、分类分级、数据质量要求等，下面以“手机号码”为例。

通过制定以上数据标准，可以有效地提高数据质量，确保数据可用性，提高数据的长期可维护性，更重要的是能够显著提升数据一致性，实现数据一致共享。

很多人会有疑惑，制定了一堆标准有什么用呢？

接下来，我们一起看看，在数据治理过程中，数据标准有哪些应用场景。

在数据治理实践中，数据标准的应用场景非常广泛，主要体现在以下几个方面：

1、规范建模

很多企业在数据建模时，会遇到业务口径不一致的问题。

例如，财务部门和供应链部门对“成本”这个指标的定义可能完全不同，导致分析结果出现偏差。

通过数据标准，可以建立统一的模型定义模板，确保每个指标的口径一致。

2、数据研发规范

在数据开发过程中，企业经常遇到脚本不符合规范的情况，导致数据质量问题。

某零售企业在引入数据标准后，通过事前阻断机制杜绝了不规范脚本上线，从源头上提升了数据质量。

3、数据质量规则

数据标准可以用于数据质量的事前控制和事后治理。

在数据采集环节，设置事前阻断规则，避免错误数据流入系统；在数据分析环节，进行事后稽核，清理不合规数据。

4、数据安全管理

通过数据标准对数据进行分类分级管理，可以有效保护企业的数据资产。

比如，对敏感数据进行特征识别和监控，设置不同的访问权限，确保数据安全。

“我们明明已经制定了很多数据标准，但是，最终数据治理项目还是烂尾了，搞不懂啊”

我相信这不是一个人的心声。

为什么有了数据标准，数据治理还是失败了呢？

尽管数据标准如此重要，但很多企业在实际操作中却依然“踩坑”。

主要有以下几个原因：

1、一次性工程

很多企业将数据标准的建设当成一次性工程，标准制定好之后就束之高阁，没有动态更新和维护机制。

随着业务的发展，标准逐渐失效。

2、乙方撤场后，甲方无法持续运维

数据治理项目结束后，外部顾问团队撤场，企业内部缺乏持续运维数据标准的人才，导致标准无法真正落地，标准成了死标准，成了一堆废标准。

3、标准落标率缺乏监控

企业没有对标准的执行情况进行监控和考核，导致数据标准成为“纸面规则”，各部门执行松散，久而久之就被遗忘了。

总结一下就是：标准没有跟随业务发展持续做运营迭代，逐渐的标准无法跟上业务节奏，进而被业务抛弃，重新回到无数据标准时代。

那么，如何让数据标准真正发挥作用？

要想让数据标准真正落地，企业必须在以下几个方面下功夫：

1、建立数据标准委员会

设立专门的团队，负责数据标准的制定、更新和维护工作，确保标准始终与业务需求保持一致。

2、培养内部数据治理人才

减少对外部乙方的依赖，建立企业内部的数据治理能力，培养既懂业务又懂技术的复合型人才。

3、引入标准落标率监控机制

在数据平台中设置标准落标率的监控功能，将各部门的标准执行情况量化，纳入绩效考核指标。

这些其实并不难，但很少有企业能够真正落地。

国外企业已经很少谈论数据标准了，因为对于他们来说制定数据标准是一件基础且必要的事项，已经成为共识，不需要再被拿来讨论。

而我国很多企业依然处于数字化转型初期，缺乏对数据要素的前置治理投入和重视，相关人才储备也不足，进而导致企业反复推进数据治理工作。

说好听些叫，从实战中学习，说不好听些，就是...（这里构词有点困难，脑补吧！）

没有数据标准的治理，都是治标不治本。

数据治理不是一次性的项目，而是一场长跑，需要持续优化、动态维护数据标准。

只有让数据标准活起来，成为企业日常数据管理的一部分，数据治理才能真正发挥价值。