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本文探讨了数据治理中的七个常见误区，包括客户需求不明确、认为数据治理仅是技术部门的责任、试图一次性解决所有问题、过分依赖工具、数据标准落地困难、发现问题后缺乏后续处理机制以及成果难以展现。通过理解并规避这些误区，企业可以更好地实施数据治理，提高数据质量和利用率。
文章目录
简介
大数据时代，数据成为社会和组织的宝贵资产，像工业时代的石油和电力一样驱动万物，然而如果石油的杂质太多，电流的电压不稳，数据的价值岂不是大打折扣，甚至根本不可用不敢用，因此，数据治理是大数据时代我们用好海量数据的必然选择。
但大家都知道，数据治理是一项长期而繁杂的工作，可以说是大数据领域中的脏活累活，很多时候数据治理厂商做了很多工作，客户却认为没有看到什么成果。大部分数据治理咨询项目都能交上一份让客户足够满意的答卷，但是当把咨询成果落地到实处的时候，因为种种原因，很可能是另一番截然不同的风景。如何避免这种情况发生，是每一个做数据治理的企业都值得深思的问题。
笔者涉猎大数据治理领域有6年多的时间，负责过政府、军工、航空、大中型制造企业的数据治理项目。在实践当中有过成功的经验，当然也经历过很多失败的教训，在这些过程中，我一直在思考大数据治理究竟是在治理什么？要达到什么样的合理目标？中间应该怎么避免走一些弯路？今天就借这个机会跟各位分享一下我曾经趟过的坑，希望对大家有一些借鉴意义。
误区分析
误区一：客户需求不明确
客户既然请厂商来帮助自己做数据治理，必定是看
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