数据治理，治的是什么？

很多公司一谈“数据治理”，氛围就很容易变得“高大上”：设规则、定制度、拉项目、建体系，最好再配个PMO。

但真到业务一线，问一句：“我们到底在治理啥？” 很多人就懵了。 有的说是治“脏数据”，有的说是建“标准库”，还有人说“搞搞主数据嘛”。

这些都对，也不全对。

今天我们就不拐弯抹角，用平常的话，讲清楚：

数据治理到底在“治”什么？为什么它不是IT的事，而是经营的事？

一、先搞明白数据到底出了什么问题

“数据治理”听起来像是信息部门的事，但真要落到实处，

它其实治的不是“表格”，是企业经营过程中产生的数据混乱。

这些混乱，体现在哪里？你看看是不是常见这几种：

• 报表打出来，领导一看问：“怎么你这销售额跟财务那边对不上？”
• 客户名字五花八门，系统里一查：阿里、阿里巴巴、Alibaba，全是同一家
• 仓库数据报表上显示有 500 件库存，业务现场一看——只有 327
• 供应商评分系统里，出现了两个一模一样的供应商编码，价格还不一样

这些问题本质不是“数据有误”，而是“数据的产生、管理、使用没有规矩”。

所以数据治理干嘛的？一句话说清楚：

数据治理，治的不是“数据本身”，而是治企业在用数据过程中，标准不统一、职责不清晰、流程不闭环、系统不协同的问题。

数据只是结果，治理的是背后的“人、事、流程、系统”。

二、数据治理到底“治”什么？这五样是核心

我们把“数据治理”拆成通俗的五大治理对象，一件件来讲清楚。

1. 治标准：每个字段都得有“官方口径”

比如你公司的“订单金额”这个字段，可能有人这样理解：

• 销售说：是客户下单的价格，不含税
• 财务说：是开票金额，要含税
• 电商部说：要减去优惠券
• 数据分析说：我拉系统原始字段的值

那到底哪个是对的？

在治理层面，不管哪个对，必须有一个“定标准”的动作——哪个字段，怎么算，有没有字段字典，有没有业务口径说明。

否则你一搞BI、做指标、建模型，大家就会各自为政、互相打架。

所以标准治理的核心目标是：

1. 明确每个关键字段的定义、口径、计算逻辑
2. 建好字段字典、指标口径文档，最好系统内可见
3. 做标准的版本控制、发布、废弃流程管理

2. 治主数据：关键ID得有唯一“权威身份”

“主数据”听起来很抽象，通俗点说：它就是你公司里那些必须统一口径、跨系统通用的“核心角色信息”。

比如：

• 客户是谁？（客户主数据）
• 供应商是谁？（供应商主数据）
• 产品叫什么？SKU是什么？（商品主数据）
• 员工编码是谁？（组织主数据）

如果你在CRM、ERP、电商平台、财务系统、WMS中，对同一个客户用了五套ID，那数据合起来肯定对不上。

主数据治理干的事是：

1. 统一这些角色的标准编码、名称、属性
2. 每条主数据都有唯一身份，不允许“重名”
3. 建立主数据注册、审批、修改、废弃流程
4. 不同系统使用主数据做关联和授权

说白了，它就是企业数据的“户口管理”。

3. 治质量：脏数据、假数据、乱数据不能混进来

什么叫数据质量问题？

• 有空值：客户生日一栏是空的
• 有错误：金额是负数，地址写错国家
• 有重复：一个订单被录了两次
• 有滞后：价格变了三天系统才同步

数据质量治理做什么？

1. 建立数据校验规则（类型、格式、范围）
2. 异常值自动识别 + 人工核实机制
3. 去重、补全、清洗逻辑清晰可复用
4. 每个表、每个字段，质量指标定期检查（完整率、准确率、及时率）

这部分很多企业做得很被动，要等到报表出错、分析打脸了，才来追溯源头。 而好的治理，是提前把“脏东西”拦住，进不来系统。

4. 治流程：谁负责什么、怎么处理、怎么闭环

数据治理另一个“看不见但很关键”的部分是流程治理。

比如你遇到这些情况：

• 某个新客户不知道谁来录，结果业务员各自建了三遍
• 财务那边改了供应商名，仓库这边却还在用旧的
• 某个指标口径改了，没人告诉BI团队，报表错了好几天

这些都是“数据流程没治理好”的典型表现。

所以流程治理的重点是：

1. 谁建数？谁用数？谁审批？有无SOP文档？
2. 数据变更能不能自动通知相关系统？
3. 有无数据生命周期管理机制？（建、用、改、删都有闭环）

治理不是设制度，是让流程能跑通、跑顺、跑得稳。

5. 治权限：谁能看什么，谁能改什么

最后，还有一个容易忽略但非常关键的问题：数据的权限管理。

你是否遇到过：

• 一张销售数据报表，连实习生都能查全国的客户名单
• 财务表不小心被业务误删，连备份都没有
• 某个部门越权修改了产品单价字段，影响全局分析

这些问题一旦出现，不只是运营风险，更可能是合规风险。

权限治理要做的事包括：

1. 建立角色权限体系，谁能看、谁能改、谁能导出都得有控制
2. 敏感字段要加密处理（如身份证号、手机号）
3. 所有操作可追溯（日志审计）
4. 建立数据分级机制：公开级、内部级、敏感级、严格控制级

数据治理不是全员共享，而是按需共享、可控使用。

三、数据治理不是IT项目，而是企业的“管理工程”

很多公司搞数据治理，一上来就是搭平台、选工具、开大项目。

但最后会发现——工具上了，数据问题还在。

为啥？

因为数据治理不是“IT工程”，而是“管理工程”，得有人、有规则、有机制、有文化。

一个简单的比喻：

数据治理不是修水管，而是建一整套“供水体系”： 有水源、有水表、有阀门、有过滤器、有使用规范，还得有水质检测。

它真正的目标只有一个：让数据可用、可信、可控。

四、治理不是“为了规范”，而是“为了落地”——怎么落到业务？

治理说到底是为了解决业务问题，所以最有效的数据治理，是“嵌入到业务流程里”的，而不是另起炉灶搞一套架空体系。

比如：

• 把数据标准写进ERP系统字段配置中
• 把主数据流程嵌进供应商入驻流程中
• 把质量规则接入到数据接入自动校验中
• 把权限策略嵌进BI平台的角色权限里
• 把指标口径写在报表说明中、自动弹窗提示

治理要落地，关键在于：

1. 和业务结合，而不是头痛医头
2. 和系统集成，而不是靠人肉补救
3. 和组织挂钩，有人负责、有奖惩、有闭环

五、总结：数据治理，治的是“用数的能力”

再总结一下，数据治理到底“治的是什么”：

一句话：数据治理，不是为数据而治理，而是为了让数据能真正支持业务经营。

治理做得好，数据才可靠；数据可靠，决策才靠谱；决策靠谱，企业才能稳步增长。