摘要：多年前的一个下午，你站在会议室里，面对着老板质疑的眼睛，你的那份关于数据治理如何构建组织、建立流程、汇聚数据，建立目录，然后开放的PPT，讲到一半就感觉讲不下去了。

多年前的一个下午，你站在会议室里，面对着老板质疑的眼睛，你的那份关于数据治理如何构建组织、建立流程、汇聚数据，建立目录，然后开放的PPT，讲到一半就感觉讲不下去了。

你仿佛看到老板叹了口气说：“听起来做了不少事，但好像跟业务没什么关系。”

那一刻，你开始怀疑自己，是否一开始就跑错了方向。🤔

“数据治理必须创造业务价值！”这话现在跟圣旨似的，压得多少数据人喘不过气。

但无论是我曾经的实践，还是翻来覆去琢磨那些概念，甚至用最朴素的逻辑去推，都指向了另一个答案。

今天，咱们就来聊聊这个‘价值’的迷魂阵。

这些年，不少企业把数据治理的目标定得老高，上来就要“创造业务价值”。老板听了高兴啊，觉得这钱没白花。

于是乎，建组织、定机制、梳流程、上技术，一套组合拳打下来，PPT那是越做越漂亮。

结果呢？

很多时候是“两张皮”——数据治理搞得热火朝天，业务价值还是镜中花、水中月。

这种“PPT式数据治理”一看短期内变不了现，立马就被打入冷宫，贴上“华而不实”的标签。

大家好像也没仔细琢磨为啥会失败，反手就给数据治理开了个更猛的药方：

所有不直接产生业务价值的数据治理，都是耍流氓！

这话听着解气，但仔细想想，似乎哪个地方不对劲。

首先，定义就拧巴了。

数据治理是啥？

是“对数据资产管理行使权力和控制的活动集合”。说白了，它是管家，是裁判，是基础设施建设者。

它的作用是“支持”和“促进”价值实现，它本身不是那个冲锋陷阵直接抢订单的销售冠军。

你让修路的去负责开车赚钱，路修不好，车也开不明白，整个公司管理都得乱套。

其次，能力也错配了。

你让搞数据治理的天天琢磨怎么比业务员还懂业务，怎么去一线创造价值，这现实吗？

人家业务员在市场里摸爬滚打多少年？数据治理团队就应该干自己最擅长的事——把数据这个“生产资料”管好、理顺，让业务团队用起来顺手、放心。专业分工，效率才高。

现在很多数据治理团队想往业务一线冲，被打脸的是大多数。有些打着数据治理的旗号，干的其实是业务的活儿，领导一看，“哎，数据治理创造价值了！”其实呢？那是业务的功劳，数据治理只是辅助。

或者说，有些业务人员本身其实就是身兼两职，既做治理，也做业务，这样就更傻傻的分不清了。

再者，责任也扛不住啊。

有人说了：“你看我通过数据治理，让财报准确了，避免了罚款，这不是价值吗？”

这是个好问题，但也容易把人绕进去。咱们得把价值分分类：

财报准确，谁是第一责任人？CFO，财务总监！

数据治理在里面是啥角色？质量保障。

财报错了，板子首先打在财务头上，而不是数据治理头上。

华为当年因为财报数据不准才搞数据治理，这事儿首先得给华为的财务部门点赞，是他们意识到了问题，推动了变革。数据治理团队是重要的支撑力量，但不能把功劳全揽过来。

现在数据治理火，做了点事就容易被推到台前讲故事，忘了业务人员才是数据的源头和第一责任人，他们的付出往往更多。

所以啊，硬逼着数据治理去“创造业务价值”，这本身就是个伪命题。

三年前，我写过一篇《数据治理带给我了什么收获？》，当时就提到了一个词——“信任”。

刚开始搞数据治理，靠老板重视，靠建章立制也能往前挪几步。但这种方式太重了，管理成本高，速度还慢。你不可能芝麻绿豆大的事都拉个会，老板也没那么多时间听你汇报。

这时候，“信任”就成了金钥匙。

举个例子，数据开放审批。

如果A部门信任你，觉得你这人靠谱，数据交给你他放心，那就可以走“报备”流程。

如果不信任，那就得层层“审批”。

一字之差，效率差老远了。

怎么建立信任？不是靠吹牛，是靠实实在在的行动：

1、专业赢得尊重

每次开会汇报前，我们都认真征求各部门意见，把问题吃透，给出专业的解答。你在会上逻辑严密，用数据说话，大家自然会高看你一眼。下次跟你交流，就多一份专业信任。你要是总拍脑袋、瞎猜，或者想甩锅，那以后谁还敢跟你玩？

2、服务建立口碑

每次汇报后，我们会提供各种数据治理的“弹药”，比如数据盘点模板、流程梳理模板，帮大家解决实际问题。干得漂亮，大家觉得你行，信任就一点点积累起来了。

3、成果凝聚人心

我们推动建立了企业数据字典，数据透明了一点；我们促进了多领域数据融合，数据能说话了；我们建立了分层分级的数据开放流程，大家用数据更安全了。这些实实在在的改变，让大家觉得数据可用性提升了，对数据的信任也增强了。

说白了，数据治理团队就像个“场务”，搭好台子，让各个部门在这个舞台上协同。我们展现专业性，让大家觉得我们能让企业的数据好用、敢用、放心用。

往大了说，数据治理组织的使命，就是创造一个良好的数据生态。大家都能在里面如鱼得水，而我们治理团队呢？

最好是“把自己做没了”，像空气一样，你需要的时候它就在，但你平时感觉不到它的存在。 这有点像老子说的“道”，道生万物而不显，这才是最高境界。总是要彰显数据治理的存在感，说自己多牛逼，本身就违背了这个道。

靠着这套框架，几年前我们把公司内部数据要素流通的最核心问题给解决了、从组织、流程、汇聚到开放。除非合规要求，我们很少去强制别人做什么，因为每个部门情况不一样，硬要一刀切，最后大多搞成形式主义。

现在三年过去了，很多东西都变了，组织、机制、流程、技术都迭代了好几轮。我们也很少再开那种多部门的联席会议了。

但是，当年基于信任建立起来的数据治理框架还在运转，大家知道有问题可以找数据管理部协调，真不行了，联席会议也能重启。甚至有些部门还模仿我们的做法，在自己领域内搞起了小变革。

现在，日常工作靠的是流程，疑难问题的解决靠的是信任。

无论是对数据治理团队的信任，还是对数据本身的信任，这比任何高大上的组织、机制、流程、技术都重要。

数据治理的最高境界是信任，这个观点我是从坑里爬出来悟到的。下面，咱们用第一性原理来审视一下这个说法的合理性。

把所有技术、管理、制度的外衣都扒掉，数据治理的终极目标还剩啥？就一个：建立对数据的信任。

不信？我们来捋一捋：

1、数据是啥玩意儿？

现实世界的记录。它本身没好坏，但藏着价值（洞察、决策、创新）和风险（错误决策、隐私泄露、合规处罚）。

2、为啥要“治理”数据？

因为有价值，想最大化；因为有风险，想最小化。要是没人管、没规矩，数据就奔着混乱去了（熵增定律了解一下），价值出不来，风险控制不住。

3、 “治理”的核心是啥？

不是技术，不是工具，是权责的分配、规则的制定和执行。最终要达到啥状态？让数据变成可靠的、可信的、可用的资产。

基于这三点，我们得到数据治理的第一性原理：

所以，数据即资产，亦是负债；治理之道，在于扬其利而避其害。

原则二（运作核心）：权责必须清晰且对等——每一份数据都应有其主，每一项责任都应有人当。

所以，无主之数据，如无舵之舟；无责之治理，似无源之水。

原则三（价值前提）：信任是数据发挥价值的唯一前提——不可信的数据一文不值，甚至有害。

所以，数据之用，始于信任，成于信任，毁于失信。

这三条原则，简单到你没法反驳，深刻到能指导你所有的数据治理实践。它们是起点，也是最终的检验标准。

现在很多企业搞数据治理，上来就喊“打破数据孤岛！” 你问他为啥？他可能说“领导要求的”、“这是趋势”、“业务需要”。

那到底要不要做呢？用咱们刚说的第一性原理，特别是“信任”这条来瞅瞅：

1、数据孤岛的本质是啥？

信息分散、标准不一、难关联、瞎重复。这玩意儿确实让你看不全、看不准，自然就影响了你对决策的信任度。A部门说东，B部门说西，你信谁？

2、打破孤岛啥时候能增加信任？

3、打破孤岛啥时候会损害信任？

所以，“打破数据孤岛”这事儿本身，不好也不坏。它能不能增加信任，全看你怎么干：

如果你打破孤岛，是伴随着严格的数据质量管理、清晰的数据标准、健全的安全隐私保护、明确的权责分配，还有透明的数据血缘和处理过程，那它【能】大大增加信任。因为这时候的数据更完整、更一致、更安全、更可理解。

如果你只是粗暴地把数据堆起来，上面那些治理要素全不管，那它不仅不会增加信任，反而可能因为暴露更多问题、引发更多风险而【摧毁】信任。

现在很多企业IT部门牵头搞数据汇聚和开放，业务部门要是没真正参与进来，没有责权利的明确，没有分层分级，没有详细的解释口径，没有透明的处理过程，没有有效的权限控制，你让大家怎么信这个数据的可用性、权威性、安全性？

最后，“数据汇聚和开放”就成了形式主义。

可能的情况是，公司花老大力气汇聚了一万多个数据项，形式上数据孤孤岛是没了，但真正大家敢用、信得过的，可能就一百个。更惨的是，万一数据安全出了点问题，IT部门还得背锅。这种权责不对等的情况，哪还有信任可言？

记住这句话：“孤岛之弊在于割裂，融合之机在于协同；信任之基，非在于数据之多寡，而在其治理之优劣。” 打破数据孤岛，必须有强大的数据治理体系来支撑，信任才能真正建立和提升。

所以，别再逼数据治理去直接创造它本就不该负责的“业务价值”了。它真正的使命，是构建企业上下对数据的 信任。

以后再遇到数据治理的难题，不知道该往东还是往西的时候，就问自己一个最简单也最核心的问题：

“我这个动作，是增加了大家对数据的信任，还是减少了？”

如果答案是增加，那方向就对了；如果是减少，不管它听起来多“先进”、多“规范”，都赶紧停下来，重新想想。

最深刻的道理，往往最简单。但要真正理解并把它干出来，却需要我们穿越各种复杂，最终回归这份简单。

这，就是第一性原理的魅力——它既是起点，也是终点。

祝好。

来源：一个数据人的自留地