中文字幕无码av不卡一区,亚洲综合AV永久无码精品一区二区,黑人巨大白妞出浆,黄色高清无码免费看,久久久久免费精品国产,久久无码人妻丰满熟妇区毛片,欧美日韩国产综合草草,久久福利网站,亚洲一区二区三区中文字幕在线,av国内精品久久久久影院

本文主要討論了數據治理項目為何越做越虛的原因，包括缺乏明確的目標和戰略、無效的組織架構、人員能力不足、急功近利的心態以及頻繁變更方向等問題，并提出了相應的改進措施。

最近和很多數據同行的朋友聊起了數據治理這個行業，大家都紛紛表示，數據治理工作不好做，和傳統的數字化工作相比，這個工作顯然更具挑戰性，數據治理工作不僅出具規劃方案，考慮企業整體，要協同各部門意見，求同存異，正可謂委曲求全，價值還難以體現，最后工作越做越虛，方向越來越模糊，內心深處怎一個“累”字了得。很多同行的朋友堅持不下去，都轉行了。

今天我們順著這個話題來聊一聊，很多企業數據治理工作為什么會越做越虛，數據治理的項目都是這樣的嗎？

下面我們來做一個調查，來選一選，如果你也正負責公司的數據治理工作，你是否也遇到如下一些情況：

• 企業過度強調理論和概念，在實際操作中卻缺乏具體行動和實踐。
• 把大量時間和精力放在撰寫看似專業但空洞無物的數據治理文檔上，而不是實際推動工作。
• 頻繁召開各種會議討論數據治理，但會議沒有結論，會后沒有實質的推進和安排。
• 只熱衷于制定各種漂亮的數據治理指標，畫PPT，卻不關心這些指標是否真正得到落實和提升。
• 為了迎合上級檢查或展示，臨時進行數據粉飾和偽裝，而不是從根本上解決項目問題。
• 盲目跟風采用一些流行的數據治理方法或工具，卻不考慮是否適合企業實際情況，導致資源浪費且無實際效果。
• 數據治理團隊主要精力放在內部的流程梳理和文件制定上，而對業務一線的數據問題關注支持甚少。
• 在數據治理項目中，將大部分資源投入到前期的規劃和設計階段，而后續的項目實施和持續改進階段投入不足。
• 只是機械地執行一些數據治理任務，而不思考如何更好地與業務融合和創造價值。
• 對于數據治理中的困難和問題，采取回避或掩蓋的態度，而不是積極面對和解決。
• 把數據治理工作當成一次性的任務，而不是持續的過程，項目結束后就不再關注。
• 對數據治理的效果評估過于主觀和形式化，不能真實反映工作的實際成效。

你所在的企業是否也在經歷以上這些情況。如果你的數據治理項目存在5個以內的問題，說明問題不大，及時發現和拯救還來得及；如果你的企業和項目面對的是5個~10個則需要項目停頓整改，項目經理需要立刻反思整改，重新規劃項目；如果是10個以上項目基本就是病入膏肓了，此時說明你的項目幾乎已經確定要走向失敗了。

當下國內市場不好，很多企業均面臨了生存壓力，這種情況下，企業對于數字化的關注度持續降低，對于大多數傳統企業來講，數字化畢竟只是一種輔助工具，在企業經營不好的情況下，很難關注到數據化的投入工作。很多大型企業，做數據治理基本的現狀是：項目落地做得好不如吹得好，PPT雕刻一番，數據治理就成功了。項目落地工作能不做就不做，可動嘴就不動手，能讓別人做自己就不做，做多錯多，這是很多體制甩鍋思想，基于這樣的一些現象，數據治理項目，必然就是越做越虛。

為什么會導致這類問題的發生呢，除了強哥說的大企業病，體制病外，對于企業自身的數據治理項目，歸納起來必然有這么一些原因：

一、缺乏明確目標和戰略

在數據治理工作中，制定明確的數據治理項目目標和戰略是一個有虛有實的過程，虛的地方在于制定了項目的整體目標和方向，但往往出問題的關鍵在于實的部分無法落實，一方面，制定切實可落地的目標非常重要，如果缺乏明確的目標，就如同航海沒有指南針。沒有清晰界定數據治理到底要實現什么樣的具體成果，只是一些具象和方向性的描述必然是相互欺騙和推諉。各項工作就會變得盲目而隨意，大家只是在做一些表面的事情，而無法真正聚焦于核心問題的解決。比如：要達到怎樣的數據質量標準、提升多少的數據使用效率、支持哪些關鍵業務決策，滿足哪些重要的核心業務場景，這些指標都要明確到具體的數字，計算規則簡單而真實。

另外一方面，沒有長期戰略規劃落地，就難以在不同階段合理分配資源和安排工作重點，容易導致工作的斷斷續續和缺乏連貫性。今天可能在解決某個數據質量問題，明天又轉向其他方面，沒有一個系統的、逐步推進的路徑，最終使得整個數據治理工作看似做了很多，實則成效不明顯。最后出來的結果，無法復查，只要PPT一吹就過了，這樣的工作必然越來越虛。

二、項目組織架構不合理

一個合理的組織架構是數據治理工作有效開展的基礎。如果沒有建立有效的跨部門協作機制，那么不同部門之間就會各自為戰。數據治理往往涉及多個部門，如 IT 部門、業務部門、財務部門等，每個部門都有自己的職責和利益訴求。如果沒有一個協調統一的機制，就容易出現部門之間相互推諉責任、溝通不暢的情況。各部門可能只關注自己部門內部的數據問題，而忽略了與其他部門數據的關聯性和一致性。這樣就無法從企業整體層面解決數據問題，數據治理工作也只能局限在局部范圍，難以形成整體合力。

此外，組織架構中如果沒有明確的數據治理決策層和執行層，職責不清晰，各干各的，不僅資源充足不僅起不到促進作用，相反也會導致工作混亂和效率低下，相互扯皮，使得數據治理工作屈尊于誰的嗓門大，而不是誰的方案更科學，這樣必然導致項目逐漸偏離方向，越做越虛。

三、缺乏專業數據人才

負責數據治理的人員能力不匹配是導致工作虛化的重要原因之一。如果數據治理人員缺乏專業知識和技能，他們就難以有效地開展工作。在一個大的項目中，專業人員無法發揮其優勢，出現外行領導內行，比如，不了解數據質量管理的方法和工具，不知道項目成功的標準，無法準確識別和解決數據問題和識別風險，不知道如何推進項目方案，胡亂一頓操作猛如虎，卻無法把握到問題關鍵和重點，一直強調表面工作，他們在面對復雜的數據情況時會感到力不從心，只能進行一些表面的、淺層的處理，而無法真正觸及問題的本質。

對業務流程的應用場景理解不深入，會嚴重影響數據治理工作的成效。不明白業務流程和業務需求的本質，就難以將數據治理與業務緊密結合，所采取的措施可能無法真正解決業務中的數據痛點。這樣一來，數據治理工作就會與實際業務脫節，看似做了很多事情，實則對業務的支持有限，給人以越來越虛的感覺。

缺乏持續學習和提升能力的意識和機制也會使問題加劇。隨著技術的不斷發展和業務的變化，數據治理的要求也在不斷提高。如果相關人員不能及時跟上這些變化，不斷學習新知識和技能，那么他們所做的工作就會逐漸落后，無法適應新的形勢，進一步導致數據治理工作的虛化。

四、急功近利心態

在數據治理工作中，急功近利的心態是一個很大的阻礙。期望在短期內看到顯著的成果，往往會導致工作不扎實，脫離客觀事實。數據治理是一個長期而復雜的過程，不可能一蹴而就，需要按部就班。如果項目中急功近利的心態占據主導時，可能會促使人們采取一些短期行為來追求表面上的成績。例如，可能會過度關注一些容易出成果的小項目，而忽略了那些對企業數據生態具有根本性影響但需要較長時間才能解決的問題?；蛘邽榱丝焖倏吹綌祿|量的提升，采取一些臨時性的、治標不治本的措施，而沒有從根本上建立起完善的數據治理體系和流程。

在這種情況下，雖然短期內可能會有一些看似不錯的成果，但從長遠來看，數據問題依然會不斷涌現，之前的努力也可能會付諸東流。而且，急功近利還可能導致資源的不合理分配，將大量資源投入到短期項目中，而影響了對長期目標的持續推進。最終，數據治理工作就會陷入表面熱鬧、實際空虛的狀態。

五、頻繁變更方向

頻繁變更數據治理的方向會給工作帶來極大的混亂和不確定性。很多企業領導，新官上任三把火，為了體現自己的存在感，一上任率先否的前任的工作，換一個領導改一次方向，當沒有一個穩定的、持續的策略和重點時，企業項目業務人員會感到無所適從，他們可能剛剛適應了一種工作模式或規劃方向，就又要面臨新的調整和改變。這會導致工作缺乏連貫性和延續性，之前積累的經驗和成果可能無法得到有效地利用和傳承。每一次方向的變更都需要重新進行規劃、部署和培訓，消耗大量的時間和精力。這種頻繁的變動也會讓員工對數據治理工作失去信心和耐心，認為只是在不斷地折騰，而看不到實質性的進展。

同時，頻繁變更方向還可能使外部合作伙伴和相關方對企業的數據治理能力產生懷疑，影響企業的形象和聲譽。在這種情況下，數據治理工作就難以真正深入、扎實地開展，而是在不斷地變動和調整中變得越來越虛，無法取得穩定而持久的成效。

所以來回的變更方向，方法論都差不多，來來回回地嘗試，卻無法更深入研究，必然導致數據治理工作停留在表面，越做越虛的現象。要解決這一問題，需要從明確長期目標和戰略、科學的實施方法、優化組織架構、提升人員能力、摒棄急功近利心態。保持專業方向穩定專業人才，全面、系統地推進數據治理工作，使其真正發揮應有的作用，為企業的發展提供堅實的數據基礎和支持。

六、總結

總的來說，一個成功的數據治理項目應該是虛實結合的，達成虛實平衡。一味的虛將導致項目浮于表面，無法落地；一味求實，也會導致缺乏理論支撐，在繁瑣中失去方向。目前大部分的情況是數據治理項目做得越來越虛了，而這并非單個企業的個例，甚至也非數字化行業的專利。很多組織、很多行業都存在過“虛”的問題，問題都存在，就看不同的企業怎么面對和解決。解決問題的核心在于我們要尊重客觀規律，運用科學方法，尊重專業人員，把握和達成數據治理項目的“虛實平衡”，才能數據治理項目真正的成功。