本文将深入探讨导致数据治理工作虚化的原因，并提出相应的解决方案。通过虚实结合的方式，让数据治理项目真正发挥其应有的价值。

最近和很多数据同行的朋友聊起了数据治理这个行业，大家都纷纷表示，数据治理工作不好做，和传统的数字化工作相比，这个工作显然更具挑战性，数据治理工作不仅出具规划方案，考虑企业整体，要协同各部门意见，求同存异，正可谓委曲求全，价值还难以体现，最后工作越做越虚，方向越来越模糊，内心深处怎一个“累”字了得。很多同行的朋友坚持不下去，都转行了。

今天我们顺着这个话题来聊一聊，很多企业数据治理工作为什么会越做越虚，数据治理的项目都是这样的吗？

下面我们来做一个调查，来选一选，如果你也正负责公司的数据治理工作，你是否也遇到如下一些情况：

• 企业过度强调理论和概念，在实际操作中却缺乏具体行动和实践。
• 把大量时间和精力放在撰写看似专业但空洞无物的数据治理文档上，而不是实际推动工作。
• 频繁召开各种会议讨论数据治理，但会议没有结论，会后没有实质的推进和安排。
• 只热衷于制定各种漂亮的数据治理指标，画PPT，却不关心这些指标是否真正得到落实和提升。
• 为了迎合上级检查或展示，临时进行数据粉饰和伪装，而不是从根本上解决项目问题。
• 盲目跟风采用一些流行的数据治理方法或工具，却不考虑是否适合企业实际情况，导致资源浪费且无实际效果。
• 数据治理团队主要精力放在内部的流程梳理和文件制定上，而对业务一线的数据问题关注支持甚少。
• 在数据治理项目中，将大部分资源投入到前期的规划和设计阶段，而后续的项目实施和持续改进阶段投入不足。
• 只是机械地执行一些数据治理任务，而不思考如何更好地与业务融合和创造价值。
• 对于数据治理中的困难和问题，采取回避或掩盖的态度，而不是积极面对和解决。
• 把数据治理工作当成一次性的任务，而不是持续的过程，项目结束后就不再关注。
• 对数据治理的效果评估过于主观和形式化，不能真实反映工作的实际成效。

你所在的企业是否也在经历以上这些情况。如果你的数据治理项目存在5个以内的问题，说明问题不大，及时发现和拯救还来得及；如果你的企业和项目面对的是5个~10个则需要项目停顿整改，项目经理需要立刻反思整改，重新规划项目；如果是10个以上项目基本就是病入膏肓了，此时说明你的项目几乎已经确定要走向失败了。

当下国内市场不好，很多企业均面临了生存压力，这种情况下，企业对于数字化的关注度持续降低，对于大多数传统企业来讲，数字化毕竟只是一种辅助工具，在企业经营不好的情况下，很难关注到数据化的投入工作。

很多大型企业，做数据治理基本的现状是：项目落地做得好不如吹得好，PPT雕刻一番，数据治理就成功了。项目落地工作能不做就不做，可动嘴就不动手，能让别人做自己就不做，做多错多，这是很多体制甩锅思想，基于这样的一些现象，数据治理项目，必然就是越做越虚。

为什么会导致这类问题的发生呢，除了强哥说的大企业病，体制病外，对于企业自身的数据治理项目，归纳起来必然有这么一些原因：

01‍ 缺乏明确目标和战略

在数据治理工作中，制定明确的数据治理项目目标和战略是一个有虚有实的过程，虚的地方在于制定了项目的整体目标和方向，但往往出问题的关键在于实的部分无法落实

一方面，制定切实可落地的目标非常重要，如果缺乏明确的目标，就如同航海没有指南针。没有清晰界定数据治理到底要实现什么样的具体成果，只是一些具象和方向性的描述必然是相互欺骗和推诿。各项工作就会变得盲目而随意，大家只是在做一些表面的事情，而无法真正聚焦于核心问题的解决。

比如：要达到怎样的数据质量标准、提升多少的数据使用效率、支持哪些关键业务决策，满足哪些重要的核心业务场景，这些指标都要明确到具体的数字，计算规则简单而真实。

另外一方面，没有长期战略规划落地，就难以在不同阶段合理分配资源和安排工作重点，容易导致工作的断断续续和缺乏连贯性。

今天可能在解决某个数据质量问题，明天又转向其他方面，没有一个系统的、逐步推进的路径，最终使得整个数据治理工作看似做了很多，实则成效不明显。最后出来的结果，无法复查，只要PPT一吹就过了，这样的工作必然越来越虚。

02 项目组织架构不合理
一个合理的组织架构是数据治理工作有效开展的基础。如果没有建立有效的跨部门协作机制，那么不同部门之间就会各自为战。

数据治理往往涉及多个部门，如 IT 部门、业务部门、财务部门等，每个部门都有自己的职责和利益诉求。如果没有一个协调统一的机制，就容易出现部门之间相互推诿责任、沟通不畅的情况。

各部门可能只关注自己部门内部的数据问题，而忽略了与其他部门数据的关联性和一致性。这样就无法从企业整体层面解决数据问题，数据治理工作也只能局限在局部范围，难以形成整体合力。

此外，组织架构中如果没有明确的数据治理决策层和执行层，职责不清晰，各干各的，不仅资源充足不仅起不到促进作用，相反也会导致工作混乱和效率低下，相互扯皮，使得数据治理工作屈尊于谁的嗓门大，而不是谁的方案更科学，这样必然导致项目逐渐偏离方向，越做越虚。

03 缺乏专业数据人才

负责数据治理的人员能力不匹配是导致工作虚化的重要原因之一。如果数据治理人员缺乏专业知识和技能，他们就难以有效地开展工作。

在一个大的项目中，专业人员无法发挥其优势，出现外行领导内行，比如，不了解数据质量管理的方法和工具，不知道项目成功的标准，无法准确识别和解决数据问题和识别风险，不知道如何推进项目方案，胡乱一顿操作猛如虎，却无法把握到问题关键和重点，一直强调表面工作，他们在面对复杂的数据情况时会感到力不从心，只能进行一些表面的、浅层的处理，而无法真正触及问题的本质。

对业务流程的应用场景理解不深入，会严重影响数据治理工作的成效。不明白业务流程和业务需求的本质，就难以将数据治理与业务紧密结合，所采取的措施可能无法真正解决业务中的数据痛点。

这样一来，数据治理工作就会与实际业务脱节，看似做了很多事情，实则对业务的支持有限，给人以越来越虚的感觉。缺乏持续学习和提升能力的意识和机制也会使问题加剧。

随着技术的不断发展和业务的变化，数据治理的要求也在不断提高。如果相关人员不能及时跟上这些变化，不断学习新知识和技能，那么他们所做的工作就会逐渐落后，无法适应新的形势，进一步导致数据治理工作的虚化。

04 急功近利心态

在数据治理工作中，急功近利的心态是一个很大的阻碍。期望在短期内看到显著的成果，往往会导致工作不扎实，脱离客观事实。数据治理是一个长期而复杂的过程，不可能一蹴而就，需要按部就班。

如果项目中急功近利的心态占据主导时，可能会促使人们采取一些短期行为来追求表面上的成绩。例如，可能会过度关注一些容易出成果的小项目，而忽略了那些对企业数据生态具有根本性影响但需要较长时间才能解决的问题。

或者为了快速看到数据质量的提升，采取一些临时性的、治标不治本的措施，而没有从根本上建立起完善的数据治理体系和流程。

在这种情况下，虽然短期内可能会有一些看似不错的成果，但从长远来看，数据问题依然会不断涌现，之前的努力也可能会付诸东流。而且，急功近利还可能导致资源的不合理分配，将大量资源投入到短期项目中，而影响了对长期目标的持续推进。

最终，数据治理工作就会陷入表面热闹、实际空虚的状态。

05 频繁变更方向

频繁变更数据治理的方向会给工作带来极大的混乱和不确定性。很多企业领导，新官上任三把火，为了体现自己的存在感，一上任率先否的前任的工作，换一个领导改一次方向，当没有一个稳定的、持续的策略和重点时，企业项目业务人员会感到无所适从，他们可能刚刚适应了一种工作模式或规划方向，就又要面临新的调整和改变。

这会导致工作缺乏连贯性和延续性，之前积累的经验和成果可能无法得到有效地利用和传承。每一次方向的变更都需要重新进行规划、部署和培训，消耗大量的时间和精力。

这种频繁的变动也会让员工对数据治理工作失去信心和耐心，认为只是在不断地折腾，而看不到实质性的进展。

同时，频繁变更方向还可能使外部合作伙伴和相关方对企业的数据治理能力产生怀疑，影响企业的形象和声誉。

在这种情况下，数据治理工作就难以真正深入、扎实地开展，而是在不断地变动和调整中变得越来越虚，无法取得稳定而持久的成效。所以来回的变更方向，方法论都差不多，来来回回地尝试，却无法更深入研究，必然导致数据治理工作停留在表面，越做越虚的现象。

要解决这一问题，需要从明确长期目标和战略、科学的实施方法、优化组织架构、提升人员能力、摒弃急功近利心态。保持专业方向稳定专业人才，全面、系统地推进数据治理工作，使其真正发挥应有的作用，为企业的发展提供坚实的数据基础和支持。

06‍ 总结

总的来说，一个成功的数据治理项目应该是虚实结合的，达成虚实平衡。

一味的虚将导致项目浮于表面，无法落地；一味求实，也会导致缺乏理论支撑，在繁琐中失去方向。

目前大部分的情况是数据治理项目做得越来越虚了，而这并非单个企业的个例，甚至也非数字化行业的专利。很多组织、很多行业都存在过“虚”的问题，问题都存在，就看不同的企业怎么面对和解决。

解决问题的核心在于我们要尊重客观规律，运用科学方法，尊重专业人员，把握和达成数据治理项目的“虚实平衡”，才能数据治理项目真正的成功。