数据治理的误区
客户既然请厂商来帮助自己做数据治理，必定是看到了自己的数据存在种种问题。但是做什么，怎么做，做多大的范围，先做什么后做什么，达到什么样的目标，业务部门、技术部门、厂商之间如何配合做……很多客户其实并没有想清楚自已真正想解决的问题。数据治理，难在找到一个切入点。

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，必定是看到了自己的数据存在种种问题。但是做什么，怎么做，做多大的范围，先做什么后做什么，达到什么样的目标，业务部门、技术部门、厂商之间如何配合做……很多客户其实并没有想清楚自已真正想解决的问题。数据治理，难在找到一个切入点。

误区二：数据治理是技术部门的事

在大数据时代，很多组织认识到了数据的价值，也成立了专门的团队来负责管理数据，有的叫数据管理处，有的叫大数据中心，有的叫数据应用处，名称不一而足。这些机构往往由技术人员组成，本身的定位也属于技术部门，它们的共同点是：强技术，弱业务。当数据治理项目需要实施的时候，往往就是由这些技术部门来牵头。技术部门大多是以数据中心或者大数据平台为出发点，受限于组织范围，不希望扩大到业务系统，只希望把自已负责的范围管好。

误区三：大而全的数据治理

出于投资回报的考虑，客户往往倾向于做一个覆盖全业务和技术域的，大而全的数据治理项目。从数据的产生，到数据的加工，应用，销毁，数据的整个生命周期他们希望都能管到。从业务系统，到数据中心，到数据应用，里面的每个数据他们希望都能被纳入到数据治理的范围中来。

误区四：工具是万能的

很多客户都认为，数据治理就是花一些钱，买一些工具，认为工具就是一个过滤器，过滤器做好了，数据从中间一过，就没问题了。结果是：一方面功能越做越多，另一方面实际上线后，功能复杂，用户不愿意用。

误区五：数据标准难落地

很多客户一说到数据治理，马上就说我们有很多数据标准，但是这些标准却统统没有落地，因此，我们要先做数据标准的落地。数据标准真正落地了，数据质量自然就好了。