大家好，我是许可，十多年来一直从事数据相关的工作，是个数据治理的实战派。最近才在市场同事的建议下开了百家号，希望可以把多年的数据治理解决方案与数据治理实践经验分享给大家。
今天是第4篇，主要谈谈这些年在数据实施上踩过的那些坑。
IT行业真是内卷重灾区，数据治理真的不是一般人能干的。
尤其是最近一段时间，几个项目一起并行，身心俱疲，头都要开始秃了。
很长一段时间以来，整体经济形势都不太乐观，行业内好几家头部公司都出现了利润下滑的情况。作为公司管理者，营收压力也越来越大，让公司活下来成了我唯一要做的事。
虽然各公司老板们对数字化转型抱有很大期待，希望通过数据治理等一系列动作，应对复杂的经济形势，提高生产效率，深入挖掘数据价值，找出业务增长点。
理想是丰满的，但现实却总是骨感的。
实际上，客户们对数据治理的态度都是「想要，但是我不想多花钱」
数据治理，虽然不像数字化转型，是一个费时费力的大工程。但仍然需要花费不小的精力去实施，在这个过程中也经常会遇到各种各样的困难。
我总结下来，大致是这4点：
01业务：数据治理的前置条件不成熟
很多客户，由于历史原因，只完成了信息化建设，确切地说仅仅是把线下的业务流程搬到了线上而已。数据呈现形式，很多还停留在报表的水平。
部分客户上了BI系统，但BI其实只能称作是一个分析工具，它只能带来效率提升，并没有办法直接提升生产力。
多年实施下来，我们发现数据治理的工作，其实除了围绕数据开展之外，更多是在颠覆或者说是改造业务流程。
而在数据治理过程中，经常会感受到来自各个相关部门的阻力，“不需要”成了他们的挡箭牌。虽然有老板力挺，但还是经常老板说一下，他们动一下。
这种情况，不止一次地发生。说到底，还是业务人员并没有意识到数据治理的重要性，也没有看到数据治理的价值。
如果业务人员能够自身觉醒，就完美了。他们对自己的业务和流程最为清楚，我们在推进数据治理时就容易多了。
02数据：数据归集短期很难实现共赢
虽然我做了十多年接近二十年的数据工作。
还是经常会在服务客户的时候发现，不止一家企业的数据采集存在问题。
要么是有价值的数据没有被采集，等到业务需要的时候，没有数据干着急；
要么是采集了很多自以为很有价值的数据，结果却发挥不了数据的价值。
数据的采集，一般都是伴随业务需求而产生的。
要做好数据治理，数据归集也是很重要的一个环节。
在以往服务客户时，我们要一边跟业务人员了解业务，根据得到的业务需求来提炼数据需求，然后再根据这些需求去定义数据标准，最后才去采集数据。
但事情往往都不会那么顺利。我们很难从业务部门处拿到数据治理必须的数据，经常会被各种理由和借口推脱，导致最终数据治理的效果差强人意。
虽然很遗憾，但实际情况就是这样。数据对业务部门来说就是其私有财产，是个很重要的存在，他们不希望数据被采集，被更多的人知道。
另外一方面，数据采集的过程会伴随很多棘手的问题。随便一个问题都够掉几根头发的。
“数据采集之前，数据标准怎么定义？”“数据采集规则是怎样的？”“有些数据没有现成的接口怎么办？”“还有很多数据是非结构化数据怎么办？”
03角色：数据治理团队的地位很尴尬
我们都知道，数字化的前提是信息化，即业务流程实现在线化。
只有这样，业务流程中产生的数据才能被记录存储下来，而这些留存数据才是后续数据采集和治理的前提。
数据治理团队做的，就是通过研究这些数据，去优化业务流程，为管理层决策提供数据支持，最终为企业创造效益。
然而实际上，设计在线业务流程的人员往往只