推动数据治理计划为什么这么难？企业内部治理症结在哪里？

数据治理-企业的痛点在哪里？

AC金融公司，一直在努力改善其数据治理实践，以达到上级对数据的标准要求。他们雇用了一位数据治理专家Mike来公司实施数据治理。
数据治理属于新兴行业，处于IT业的顶端，在IT技术设施之后的给领导层呈现的非常重要的业务。
薪资情况不言而喻。

Mike首先了解了该公司的数据质量状况，存储异步，软件不互通，各个部门独立，数据不能打通，数据中台也不起什么作用。例如，某些数据缺失或不一致，数据格式不规范等。为了解决这些问题，小Mike制定了一套数据质量管理计划，并在整个公司内实施。

数据治理-必须有一把手配合？

最初，Mike遇到了许多障碍，包括对数据价值的缺乏认识、数据管理流程的不透明以及部门之间的合作不够紧密等问题。为了克服这些挑战，Mike采取了一系列创新措施。

首先，Mike通过与各个部门的合作，向员工宣传数据治理的重要性，帮助Mike们意识到数据对业务决策的重要性。其次，Mike与IT部门合作，改进了数据管理流程，并建立了一个全新的数据管理架构。Mike还开发了一些数据质量仪表板，以帮助员工更好地监控数据质量，并及时发现和解决问题。

最终，这些努力都得到了回报。小明的数据治理计划为公司带来了巨大的收益，包括更好的业务决策、更高的客户满意度和更高的员工工作效率。并且，数据治理实践还使公司能够更好地满足监管机构的合规要求，减少了潜在的法律风险。

因此，小明的经验表明，要实施一项成功的数据治理计划，需要不断地改进和创新，建立良好的合作关系，并对数据质量进行持续的监控和改进。这样才能为公司带来最大的收益，并使数据成为一个强有力的业务驱动器。

Mike首先对公司的数据收集和存储过程进行了审查，以确保数据来源和处理过程都符合标准。接着，Mike使用数据清洗工具对公司现有的数据进行清洗，以确保数据格式规范和一致性。

小明还设计了一个数据质量评估指标，以评估数据的质量水平，并跟踪改进进展。Mike与公司内的各个部门合作，帮助Mike们规划数据使用方式，以确保Mike们正在使用可靠的数据。Mike还开发了数据分类标准和访问控制机制，以确保敏感数据得到充分保护。

数据治理-应用在后头

随着时间的推移，公司的数据质量得到了显著提高，并开始发挥积极作用。公司内部的各个部门都能够更有效地使用数据，从而更好地决策，并提高了业务绩效。