数据治理类项目，如何凸显治理价值？

2020年4月，国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，将数据列为第五大生产要素，强调要加快培育数据要素市场，加强数据资源整合和安全保护。数据作为数字经济时代的新“石油”，已上升为新的生产要素、成为建设数字中国的关键要素。在《十四五和2035年远景目标纲要》中提到“提高数字政府建设水平”， 将数字技术广泛应用于政府管理服务，推动政府治理流程再造和模式优化，不断提高决策科学性和服务效率。建立健全国家公共数据资源体系，确保公共数据安全，推进数据跨部门、跨层级、跨地区汇聚融合和深度利用。健全数据资源目录和责任清单制度，提升国家数据共享交换平台功能，深化国家人口、法人、空间地理等基础信息资源共享利用。 扩大基础公共信息数据安全有序开放，探索将公共数据服务纳入公共服务体系， 构建统一的国家公共数据开放平台和开发利用端口，优先推动企业登记监管、卫生、交通、气象等高价值数据集向社会开放。 开展政府数据授权运营试点，鼓励第三方深化对公共数据的挖掘利用。

国家层面的整体战略布局，国企、央企则需先试先行。国资委、信标委等多部门也相继印发了关于数字中国，数据治理相关的指导意见和操作指导说明。

随着国家环境改变和企业的自我意识提升，数据治理类项目也越发多和重要了。一方面甲方对于项目的期望值越来越高，对于项目实际给企业带来的成效和价值越来越量化和具体；另一方面，对于项目建设的周期要求也越来越短。对于数据治理类项目的建设实施方来说也是越来越大的挑战。

数据治理类项目，一定要避免的坑为了数据治理而数据治理！

数据治理是一个体系化的过程，涉及的范围也十分广泛，不仅包括：数据标准、数据模型、主数据、元数据、数据目录、数据质量、数据安全等。还包括数据的价值化应用BI、AI以及前端业务场景的展示等。 而我们做数据治理类项目时，首先要避免的就是“大而全”和“浅尝辄止”，否则很容易走上“为了数据治理而治理”的“歧途”。为了避免我们“误入歧途”，我们建议从以下几个方面来进行数据治理的定位。

• 业务需求为牵引

业务需求是项目的原始出发点，例如业务部门反馈：无法跨业务获取OA系统数据、财务系统数据。那么财务数据要与OA系统数据打通、共享。那么我们做数据治理，融合贯通OA与财务数据则显得十分必要。以业务发展需求来指导我们的数据治理工作。往往能够事半功倍。

• 业务问题为导向

信息化项目往往都是为业务部门服务的。在规划项目时，需要站在业务部门的角度来思考业务上存在的问题，通过此次项目建设能够解决哪些业务问题。只有获取到业务部门的认可和支持，信息化项目才能有良好的口碑和业务推广价值。

• 业务价值为目标

数据治理后的数据是要产生对应的业务价值，无论是提升了多少工作效率还是降低了多少成本，还是带来了间接效益。都是我们业务价值化的一种体现。我们要时刻以业务价值化为目标。

数据治理是一个系统化、全局性的工程。我们在项目实施过程中，往往受限于进度、成本、质量等各方面的要求。我们只能确定有限目标。通过抓住客户的业务痛点需求，将客户业务痛点问题通过数据治理项目来实现和解决，就是我们的数据治理的成效之一。