数据治理工作再思考

昨日发表的文章《数据资产元年之数据治理工作新思考》引发了一系列讨论，使作者产生了新的思考：是否有人为了体现数据治理的价值，而有意将其复杂化。

数据治理是一项复杂的系统性工程，包含数据的识别、分类、质量管理、安全控制等多方面，并可能直接影响数据的生产。实际操作中的复杂性可能源于业务多样性、庞大的数据量、数据来源的分散、技术更新及法规标准的变化等因素。

在推动数据治理时，一些人可能因对数据治理价值的认识不足或想展示自己的专业性，无意中增加了工作的复杂度。例如，过度设计流程、引入复杂工具和技术、制定繁琐规范等，不仅增加了数据治理的难度，也可能引起业务部门的抵触，降低效率，并难以维持和改进。

为了数据治理的有效性和持续性，应建立简洁、高效、易于理解的数据治理框架，确保其与企业战略和业务需求紧密结合。提高全员数据治理意识，培养数据驱动的企业文化，数据治理工作才能真正发挥价值，支持企业数字化转型和创新发展。

作者计划在未来的文章中继续探讨「如何建立一个简洁、高效、易于理解的数据治理框架」的话题，并邀请感兴趣的朋友留言交流，或提出意见和建议。

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文章来源：

志明与数据

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