1.數據治理可以短期見效

數據治理方面的第一個誤區便是認為數據治理是可以短期見效的。

數據治理是一項長期而繁雜的工作，是數據中臺建設過程中最基礎也最重要的一步。很多時候，經過多項整合、清洗、歸集后，數據治理似乎已初見成效，但應用業務時卻發現數據無法真正落地，更無法驅動業務。可見，企業在數據治理過程中存在一些誤區，會令數據治理過程漫長且效果不佳。導致這種現象的一個原因就是企業內部缺失數據管理，對數據變現價值抱有期待，但并不清楚如何智能化管理數據。

面對這種情況，企業可通過小型數據應用項目對數據架構、數據質量、數據處理能力進行全面摸排，為后期真正的數據治理提供依據。在數據情況探查清楚后，可由專業的數據中臺服務商制定切實可行的數據治理方案，指導技術人員和業務人員協同配合，縮短數據治理見效時間。

2.數據治理是技術部門的事情

數據治理方面的第二個誤區便是認為數據治理及中臺架構建設是技術部門的事情，與業務人員無關，也與企業管理層無關。

企業數字化轉型是一場涉及組織、業務、技術等多個部門的戰略變革。數據中臺建設的最終目的是賦能業務，為數據變現提供動力。而技術人員長期專注于提升技術能力，對業務需求、痛點把握不足。不考慮業務需求的中臺建設會趨離本源。沒有企業中臺戰略的資源支持，數字化轉型僅由技術部門推動，數字化轉型力度不足，易造成轉型中途夭折。

數據本身是由業務產生的，提升數據質量離不開業務發展。業務領域多，數據來源渠道也多，統一數據口徑需要先統一業務術語;業務需求多，數據報表不完善會導致基礎數據采集出錯。因此，企業進行數據治理涉及的部門一定是涵蓋業務部門、技術部門甚至管理層的多維組織架構，這樣才能使數據治理真正落地。

3.數據治理是簡單的工具配置及疊加

數據治理方面的第三個誤區是企業認為數據治理只是簡單的工具配置及疊加。

一些企業可能會認為通過治理工具將數據進行簡單的“沖洗”，數據便會條理清晰、干凈待用。其實不然，數據治理包含組織架構調整、治理流程的制訂、工具的配置、現場技術人員的實施、業務部門的協同配合等。人員調用及安排是數據治理的前提，只有將專業、合適的人員安排到合適的位置，才能讓他們真正發揮作用;只有具有清晰的行動指令及執行流程，企業的數據治理才能有效果。