很多人以為數據治理就是買個軟件，搭個平臺。錯了！ 

數據治理不是買菜，不是有錢就能解決的事情。它是一套復雜的管理體系，涉及組織、制度、流程、技術多個層面。 

更關鍵的是，數據治理有兩條截然不同的路徑：推式策略和拉式策略。選錯了路，再多錢也是打水漂。

推式VS拉式：兩種完全不同的治理哲學

什么是推式策略？

推式策略就像軍隊作戰，講究系統性、全面性。它要求企業從頂層設計開始，建立完整的數據治理體系，覆蓋數據的全生命周期。

聽起來很美好，對吧？

推式策略的邏輯是：我要把所有數據問題一次性解決掉。

從數據采集到存儲，從清洗到應用，從安全到共享，每個環節都要標準化、規范化。

這種策略的問題在哪里？

周期長，投入大，見效慢。很多企業花了兩三年時間，投入幾百萬，最后發現系統是建好了，但業務部門還是不用，數據質量依然糟糕。

什么是拉式策略？

拉式策略完全不同。它不追求大而全，而是追求小而美。

拉式策略的核心邏輯是：我不管你其他數據怎么樣，我只解決當前最迫切的數據應用問題。

比如，老板想要一個銷售儀表盤，能夠實時看到各個區域的銷售情況。那好，我就圍繞這個需求，從指標定義開始，逐步向下追溯數據來源，發現問題，解決問題。

這種策略有三個特點：

自上而下的問題定位。從業務需求出發，通過指標體系找到數據問題的根源。不是為了治理而治理，而是為了應用而治理。

精準的數據整合。只整合跟當前應用相關的數據，不做無用功。需要什么數據，就整合什么數據。

快速的價值驗證。每個治理動作都能直接對應到業務價值，讓企業看到實實在在的效果。

為什么大多數企業應該選擇拉式策略？

我見過太多企業在數據治理上走彎路。

有家制造企業，花了幾百萬建了一套數據治理平臺，號稱要實現數據的統一管理。結果呢？系統上線兩年了，各個部門還是各用各的數據，老板依然看不到準確的經營報表。

問題出在哪里？

他們選擇了推式策略，想要一口吃個胖子。

拉式策略不一樣。它從具體的業務痛點出發，通過"數據流-信息流-業務流"的分析框架，精準定位問題根源。

我給你舉個真實的例子。

某集團發現各部門上報的項目數量不一致。項目管理部說有50個在建項目，商務部說有45個，人力部又說有52個。

用拉式策略怎么分析？

數據流層面：發現各部門對"在建項目"的定義不同。項目管理部以發文開工為標準，商務部以拿到開工報告為標準。

信息流層面：不同業務系統對項目狀態的定義模糊、不一致。

業務流層面：集團內部缺乏統一的項目狀態劃分標準和流程。

找到根源之后，解決方案就很清楚了：統一項目狀態定義標準，完善OA系統的流程節點，優化取數邏輯。

整個過程花了3個月，投入不到50萬，徹底解決了項目數據不一致的問題。

這就是拉式策略的威力。

拉式策略的三個關鍵動作

拉式策略雖然靈活，但也有自己的方法論。

第一個動作：基于指標體系的問題洞察

很多企業做數據治理，上來就想著建數倉、買工具。又錯了！

拉式策略的第一步是洞察問題。通過梳理指標體系，確定數據需求，然后順著數據流向下追溯，找到問題所在。

這個過程不需要高大上的技術，需要的是耐心和細致。把每個指標的定義、計算口徑、數據來源都梳理清楚，問題自然就浮出水面了。

第二個動作：穩健的數據架構設計

發現問題之后，要解決問題。這時候才需要考慮技術架構。

拉式策略的架構設計有三個原則：穩健性、可擴展性、效率性。

穩健性通過數據分層來解決，可擴展性通過合理建模來解決，效率性通過集中處理來解決。

關鍵是不要貪大求全，夠用就好。

第三個動作：數據應用審核管控

數據治理的最后一公里是應用。再好的數據，如果沒有有效的審核機制，還是會出問題。

建立數據審核流程，確保關鍵數據在使用前經過有效驗證，這是拉式策略的重要保障。

我見過一家集團，建立了雙重審核機制：子公司審核一遍，集團總部再審核一遍。審核不通過的數據會被直接退回，并自動推送失敗原因。

這套機制保證了高層看到的數據都是經過驗證的，大大提升了決策質量。

結語

數據治理不是技術問題，是管理問題。

推式策略追求完美，拉式策略追求實用。

在這個快速變化的時代，完美往往是實用的敵人。與其花幾年時間建設一個完美的數據治理體系，不如用幾個月時間解決一個具體的數據應用問題。

選擇拉式策略，從小處著手，從痛點出發，快速見效，逐步完善。

這才是大多數企業數據治理的正確姿勢。

你的企業在數據治理上走的是哪條路？