数据治理项目实施的关键难点有哪些，如何应对

幸福的家庭都是相同的，不幸的家庭各有各的不幸；成功的数据治理项目是相同的，不成功的数据治理项目有很多种原因。一个完整的数据治理项目包含项目准备、现状体系调研与分析、标准体系构建、数据管理平台搭建、数据清洗、数据服务集成、运营体系建立等七大阶段。

上周和大家分享了《如何成功实施交付一个数据治理项目》，本文根据多年的数据治理项目实战经验，从实施交付角度和大家分享一下掏心窝的实施诀窍，针对数据治理项目实施关键的难点进行介绍并分享了常规的应对措施。

难点一：高层领导不重视

数据治理项目的风险80%是管理的问题，高层领导不关注、IT部门协调业务部门难、没有足够的能量推动全员参与，这些因素导致数据治理项目实施的过程很难达到理想的效果。几乎所有的数据治理实施人员都普遍反映，获得公司高管层的支持，是项目成功的关键因素，它的重要性表现在以下几个方面：

● 公司高管层至少可以确保数据治理项目不会被下放到另一个IT项目上，保证本项目不会被敌对的利益相关者人为地降低其重要性；

● 公司高管层的支持几乎是其它所有项目成功要素的基础。例如，公司高管层的支持是项目获得资金支持的必要条件；

● 公司高管层在数据治理项目中的所有者身份，将对整个项目提供非常宝贵的监督作用，有助于确保本项目聚焦于所有业务流程，而不仅仅只是技术实现。

应对措施：

争求公司高管层支持，建立数据治理委员会意义重大。数据治理的项目需要借委员会之手开展和安排工作，只有这样才能有效推动项目。甲方项目经理需要获得高层领导支持，如条件不满足，则需要引导对方获取高层领导的资源支持。

但是公司高管层的大力支持，不是与生俱来的，而是需要项目组充分的重视和足够的投入，同时需要注意以下几个要点：

1. 至少应该让公司高管层知晓数据治理项目的基本情况。可以通过邀请公司高管参与项目的定期评审工作，使之了解到本项目负责提升的财务、生产、物流和销售等业务数据，正是其管辖职能部门的核心业务数据，使其认识到他本人其实也是本项目的利益攸关者，从而成为本项目的积极参与者和支持者。

2. 数据治理项目应该建立持续性的项目内部审查、沟通和定期会议机制。项目团队成员应首先如期完成每周安排的工作任务，再通过定期周例会的形式在项目团队内部对项目成果进行深入的项目内部审查，而对于一些高优先级或进度滞后工作任务，可能需要逐日审查。此外，项目经理也至少需要每周一次向各业务部门负责人、负责该项目的公司高管简要汇报项目的相关情况。

对于由项目经理、业务部门和IT项目代表组成的项目团队，建立面向公司高管的项目审查机制，能够确保每个负责数据治理项目的公司高管可以从两个不同渠道获得本项目的进展情况信息和其它新消息，这又反过来为公司高管提供了必要的检查和制衡手段，从而增强了项目信息的准确性和透明度，增进了公司高管对项目的信心。

难点二：甲方内部沟通困难

数据治理的工作开展往往需要跨部门协作，而信息部门难以协调业务部门深度参与数据治理实施。由于信息部门的层级设置通常不是一级建制部门，即便是一级建制部门在企业定位依然是以服务为主，就像到饭店吃饭一样，服务员对于客人总是弱势的，因此在整个项目实施中对于协调业务部门深度参与就很困难了，尤其信息部门对业务再了解很浅，那协调起来就更困难了。

应对措施：

数据治理项目如果没有得到业务部门的人力、财力支持，是不可能成功的。要想获得业务部门的充分支持，可以先启动一个短期的“速赢”小项目，让业务部门能够看到可预期的收益和效果。开展“速赢”项目需要注意以下四个要点：

1. 组建一个跨职能域的项目团队。项目团队成员应包括业务部门领导代表、部门员工（包括相关数据的使用者和产生者）、财务代表、IT代表；

2. “速赢”项目应该按照大型投资项目的方式进行管理。应该识别出所有的成本、收益、项目期限、任务依赖关系和可能的各种风险，并加以文档化；

3. 在项目实施过程中，应该在项目组内鼓励坦诚、开放性地交流讨论。以便尽早发现潜在的负面影响和可预期的项目问题；

4. 对项目产出物应大胆地持怀疑态度。其目的是能够产生一个经得起公司高管层质疑、推敲、评估和调查的“速赢”项目案例，只有这样，数据治理项目才能得到公司高管层的终审批和必要的资金支持。

而作为实施方，必须制订周密的项目计划，在项目开展的过程中，每完成一项工作内容，都需要及时反馈给甲方项目组，让客户充分了解情况，包括工作成果中存在的问题以及本次本作成果取得的进展。

同时，对于数据治理项目实施人员的要求更加严格。数据治理项目实施人员的沟通能力、逻辑思考能力、工作经验必须达到一定要求才能较好地开展实施工作，否则在项目实施过程中，涉及大量的与客户沟通确认、方案编写、文档编写场景会让项目实施非常困难。

难点三：企业对外力依赖性太强

企业在实施数据治理项目时，想着聘请一支专业团队、采购强大的数据治理产品就能够完成企业的数据管理。这种现象也是极为常见的，甲方通过招标招到数据治理项目实施团队，剩下的事情都由实施厂商来搞，业务协调你也要自己搞、技术协调你也要自己搞，信息部门成了甩手掌柜！这种思路是不正确的。

应对措施：

1. 内部广泛宣传数据治理举措。在当前企业中，几乎每个员工都会接触或被动接触到公司的各类数据，因而需要在企业内部广泛宣传数据治理将会采取的各种措施。其分享的方式包括在公司内部网页不定期发布项目的新进展情况、征求公司员工的投稿和贡献值、发布项目情况的视频片段和简报、利用社交媒体发布项目的实时更新和其它相关信息。

2. 定期开展数据治理应用培训。企业要把数据治理系统用起来作为重要目标，定期开展数据治理系统应用培训，比如主数据标准的优化、主数据流程的优化等。因为，我们实施时经常发现前一个月还在清洗数据的人，下一月已经辞职了，换了新人后对前面的事情又不了解，因此加强培训是系统能够用起来的重要保障。

打铁还需自身硬，企业需要自身养成数据化思维，领导要对数据治理足够重视，由企业自身发力搭建好自身的数据管理体系才能逐步走向数字化管理。

难点四：项目成果物不显著

数据治理从本身特性和应用架构上是偏底层的，与分析性数据不同，项目实施成果很难以可视化的方式展现出来。如何让领导看到效果，成为项目的一大难点。

应对措施：

如果数据治理项目只是仅仅从技术实现出发，该项目通常很难获得成功，也很难获得期望的投资回报率（ROI）。数据治理项目只有从业务需求出发，才可能获得成功。

1. 数据治理体系建设。数据治理项目是一种以管理为主导，以工具为辅助的项目。表面上，我们是在建设一个数据治理系统，实质是企业管理流程、管理方法的一次变革。借项目之手，帮助企业集团梳理自身的数据脉络，重新定义各类数据的权责与归口，让数据能够在制度的约束下逐步完善。

2. 细化数据治理场景需求。当然，数据治理的工作需要实际的内容支撑，如主数据属性字段表、数据资产需求场景、数据可视化需求。与甲方项目经理沟通明确项目验收标准，在有明确目标的情况下有序推动项目开展。

3. 持续不断地迭代运营。数据治理项目进行长期规划，只有不断迭代，价值才会逐步地在运营过程中慢慢体现出来。数据治理切勿追求一步到位，应该循序渐进、持续提升。

数据治理这个话题，看似阳春白雪高大上，实际上是非常下里巴人接地气，或者说必须要顶天立地才能见实效。顶天是指，与信息化类似，数据治理也是一把手工程，没有高层推动、在业务与业务间、业务与技术间协调，数据治理无法落地；立地是指：一般是IT人员对数据问题有深刻体会，也是IT人员先意识到数据治理的重要性，而且数据治理终是在IT层面落地的。

后，再给几条实施小建议，一是在数据治理项目实施前要做好充分准备；二是，数据治理项目实施组织的合理搭建非常重要；三是，数据治理项目实施中通过解决调研发现的问题是抓手；进而数据治理项目实施后持续开展绩效考核是进一步成功的保障；四是，数据治理实施只有开始没有结束，只有持续运维才能长治久安。