相信，所有 CIO 都明白一个道理，如果数据治理失败，会给企业带来重大损失，包括财产损失、品牌名誉受损等，甚至会带来法律方面的风险。所以，如何制定一个强大的数据治理策略，以确保企业数据在满足安全和合规性要求的同时，更易于访问和管理，成为企业数字化转型过程中必修的一个课题。
随着企业对数据重视程度的不断增加，数据治理解决方案越来越成熟，技术越来越先进。但不幸的是，仍有很多IT从业者，正陷入数据治理的泥潭中，无法自拔。为了帮助更多企业解决数据治理难题，本文梳理了7个常犯的错误。
数据治理方案，不是一个一成不变的技术项目，而是需要灵活调整。换言之，与数据治理相关的政策制定，不应该是一个简单的规划，或者是一个项目式发布。因为，无法跟上变化的数据治理策略，最终结果一定是失败的。
另外，不合理的数据治理策略，会阻碍企业业务的正常发展，导致各个部门不得不靠自己的力量，自行解决。
反之，好的数据治理策略，会为业务助力。比如：有的企业可能会通过流程管理的方式，来处理现金流。员工表示完全能够接受这种方式，因为他们深知确保现金流安全的重要性。
如果说，数据是企业需要保护的重要资产，而评估、收集和保留一定的数据量和数据类型，就是一项艰巨的工作。如果数据治理得好，可以产生重大的经济价值；而如果只是一味地存储数据，没有权衡好数据的优劣，则会造成巨大的资源浪费。
数据治理是一个属于企业范围内的整体计划。
数据治理是一个属于企业范围内的整体计划。在规划之初，就应该与业务部门提前沟通，达成一致意见，以免出现方向性的错误。
数据治理不应该被视为 IT 部门的“宠儿”，取得公司领导层以及整个业务部门的认可，同样重要。为了确保数据治理工作的可扩展性和可持续性发展，CIO在提出数据治理规划前，就应该明确业务目标，看重价值成果，关注生产力能力提升。
很多数据治理项目最终失败，最大的失误是没有把真正的数据所有人拉入项目，并取得他们的认可和支持。
要知道，要进行数据治理的企业或者组织，不一定拥有和使用这些数据，而只是充当数据管理员的作用。所以，如何找到真正拥有或者使用数据的人，让他们对数据治理的计划和收益一目了然，是一个重大挑战。
数据治理是一个从上到下的工作，只有获得全链条的支持，最终才能取得成效。反之，如果期间有一方反对，那说明数据治理工作还有待继续改进。
对于一个数据管理员来说，购买一个能对数据进行分类或者管理的平台很容易，但如果你想更改数据结构，或者清理无价值的数据，一定要获得真正的数据拥有者的支持。
将数据保护影响评估（GDPR）与隐私影响评估(PIA)结合，是了解、收集和使用数据的最有效手段，也是将与数据处理相关的人员、内容、时间、地点、原因和方式关联起来的最佳方法。
一些没有按照DPIA/PIA的要求来处理数据的企业，会失去数据保护能力，还会因使用未经授权的数据而处于不利地位，包括会遭遇严厉的监管处罚。
许多 IT 领导者常常会犯一个严重的错误，那就是在没有底层技术支撑能力前提下，引入数据治理策略。
如果你将本地集中式架构的数据，迁移到一个云平台，却没有云平台管理能力，那么业务团队不得不自己想办法，以自己的方式管理数据。显然，如果没有最好充分准备，冒然让数据上云，会让数据治理团队处于被动地位。
相反，如果我们在决定进行数据治理之前，就制定一个完整策略，让大家在同一个规划下，通过有效的工具和平台来管理和使用数据，那一定会取得事半功倍的效果。
如果没有相关的政策指导，进一步完善和巩固数据治理成果，鼓励员工使用新的数据共享平台，最终的数据治理工作也还是会失败。
建议在数据管理平台上线前，所有员工都要接受培训，以避免员工在无意间使用未经授权的数据或者应用。
数据管理团队在对特定的信息进行标准化之前，也要尽量听取员工的意见，了解他们的需求，确定哪些信息或者哪些协作工具更重要。另外，还要通过使用有效工具，控制敏感信息的泄露，最大化确保数据安全。
在制定数据治理策略时，应指定具体的项目责任人，并且这位负责人要与业务高层深度沟通、相互配合，最终共同敲定方案。
同时，负责数据治理的主管，还应该与IT部门以及公司高层管理团队，定期召开会议，不断优化和调整数据治理方案。
总之，数据治理策略非常重要，需要精心设计。如果没有统一规划，每个业务单元都开发自己的业务系统，最终就失去了数据治理的意义。尤其是，随着时间的推移，应用越来越多，数据量越来越大，如果数据的格式都不统一，那后期的管理肯定越来越复杂。
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