简单来讲数据治理的核心是建模型、定标准规范、定流程、采数据、存数据、管数据、用数据。这个基本就是数据治理整体上最核心的内容。但是我们企业做数据治理的时候一定要问题驱动、场景驱动。为什么要做数据这件事？简单来讲就是当我们去用数据的时候，我们会发现数据不一致，拿不到这个数据。或者是要用数据的时候发现这个数据的源头不统一，不一致。这些都是实际企业在业务运作中经常出现的问题。举个简单的例子，我们有一个供应链系统，有一个采购订单。但是我们选不出来项目，但是项目已经在项目管理系统里面早就存在了。或者采购订单已经做好了，当要把采购订单传递到 ERP系统里面时，发现ERP系统里面物料都没有。很多日常业务运作的问题往往都是由于底层数据不一致，底层数据在传输协同中出现了时效性的问题导致的。我们做数据治理一定首先要想到解决业务问题。
对于数据治理当前大家更多会谈到会建立一个主数据平台、数据中台。好像把这个IT系统建设完成后，数据治理就解决了，但实际上并非如此。 数据治理的平台更多是一个业务平台。数据治理平台虽然底层有一个数据技术的平台，但只有骨头没有肉，我们把数据治理平台做好，我们会发现更加重要的是有哪些我们已经采集整合，做了数据质量管理，真正有数据复用价值的数据资产在平台里面才是最重要的。所以，对数据治理项目很难做成标准化产品的项目，是需要投入大量的IT咨询顾问和实施人员的重资产项目。单独卖一个平台不能产生价值，更多是帮助企业梳理当前数据问题、去构建整个数据模型、去建立有复用价值的数据资产库。这些东西都是需要投入大量人力去做的事情。所以数据治理是一个重资产、业务类的项目。我们不是单独去建一个技术平台，更重要的是我们要把有用的数据，有用的价值沉淀到平台里面。这是今天想谈的一个点。
第二个点，我们在做数据治理的时候，特别是最近几年数字化概念越来越广，包括国资委、工信部发文都在强调数据价值，强调数据驱动。但是以强调数据驱动发现一个大的问题。大家没有意识到在数据驱动之前仍然叫业务驱动。它是内置于软件周期里面一个完整的黑模型，仍然需要流程驱动、业务驱动。去梳理关键业务流程、业务活动，找到关键数据、沉淀关键数据。这个时候我们才知道怎样用已经沉淀下来的数据更好地去支撑业务，为业务服务。所以，脱离业务驱动谈数据驱动往往就是无源之水、无根之木。所以，我们可以看到很多建数据中台项目的，业务驱动做得很少，就是把当前业务系统数据采集够来，形成一个大的数据库。把所有数据暴露为数据接口，开放出去给其他项目使用。当所有项目建设完成之后，我们会发现开放出去的数据接口根本不会产生价值。只有在构建上层业务的时候才发现这些数据服务不是需要的能力，这就是典型脱离业务只谈数据所带来的最大问题。我们做数据治理项目一定要意识到，首先是业务驱动，业务驱动沉淀的数据，通过这种分析下来沉淀的数据才能够真正想清楚这个数据怎样为数据服务。脱离了前面这环节，我们会发现我们只是去构建了一个没有任何价值的平台。所以不管是做主数据，做数据中台，我们一直强调数据反哺业务就是这个原因。数据怎样才能够反哺业务，首先你的数据本来就是通过业务梳理分析出来的，才可能说数据最终能够反哺业务。
数据沉淀下来数据以后，仍然有三个关键点。首先要解决数据为业务协同服务的问题。我们某一个系统要使用一个数据的时候，怎样能够快速找到这个数据，在业务系统之间进行端到端业务流程系统的时候，是否会出现数据不一致，数据重复的问题。首先要解决掉这个问题，其次再去考虑形成的完整的数据资产库，怎样去支撑新的业务场景，新的商业模式。往往很多企业第一个问题还没有解决，马上就想快速跨入第二个目标。形成数据资产库，想要快速支撑新的业务，本身也是不现实的。
最终再来总结数据治理，我们一定要意识到。它是一个业务平台，更多是业务的事情，不是纯技术问题。第二数据治理这件事情，需要优先解决业务协同的问题，再去解决数据增值的问题。第三就是一定要记住做数据这件事情不能单独强调数据驱动，一定要严格按照完整的生命周期模型，先是业务驱动产生数据，接着才是数据驱动支撑业务，这样才是完整的逻辑架构。
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