没有一家企业数据没有问题，没有任何组织数据治理是一帆风顺的。
我经常说，数据治理就像健身，不可能指望跑步三天、运动四次就能让身体状况得以改善。数据治理其路漫漫，最大的困难并不是你多年的“亚健康”，而在于你不肯日复一日地坚持。不经过3~5年的努力，数据治理不可能有所成效。
我有时散布“世纪末日”般的悲观论调：本质上，数据治理是不可为的。对中国企业来说，业务和管理的粗放性造成了信息系统的复杂性，进而引起数据质量先天不足、数据价值无从谈起。因此，数据治理就是企业治理，“基因突变”造成的“遗传病”，难治！
“知其不可而为之”，这就是数据治理的挑战。更尴尬的是，当企业轰轰烈烈发起数据治理“运动”，尘埃落定之后，目力所及之处无不“一地鸡毛”。
这时候，数据治理就进入了“深水区”：你不能不有所行动，但所有行动却都收效甚微，领导失望、同事质疑，你进退唯谷。
我见过很多身陷“深水区”不能自拔的故事。
A企业，数据治理起步不可谓不早，邀请了国际水准的专家，又是“治标”又是“治本”，许多年过去，下级企业还在追讨“我的数据在哪里?”，高层领导还在怀疑“把数算清楚有那么难?”。
B企业，数据治理做了3年，领导觉得大见成效。然而在一次会上，业务老总当着CEO逼问数据老总：“我只要58个指标而已，你凭什么半年都拿不出来?”
C企业，自己制定了数据标准，又请外面专家完善数据标准，搭建了数据治理平台、开展了专项数据治理，四五年过去了，似乎一切又回到了原点。
D企业，组建了数据团队，聘请了业内知名的主数据管理专业公司，购买了主数据管理平台，折腾了三期项目，物料等关键主数据还是问题百出。
E企业，领导倡导“智慧企业”，亲自提纲数据资产项目、亲自描绘数据价值蓝图，正在轰轰烈烈之际，领导调走了，项目停顿了。
数据治理为什么这么难？数据治理为什么难以取得成效？
我认为，数据治理之举步维艰，并不在数据治理本身。DAMA(国际数据管理协会)提出的DMBOK，从基本概念到知识领域、从数据战略到组织结构，事无巨细无所不包，完全可以作为企业开展数据治理的“指南针”。有这样的“宝书”在手，即使是“照本宣科”的书呆子也应该有所进步的。
数据治理之难，其实是难在人们的理念和行动。说得严重点，正是这样的人群，才有这样难缠的体制、这么繁杂的系统，以及垃圾般的数据。
我相信，数据治理的基础障碍有以下5个方面。
领导不重视。
在今年的时代，你说企业领导不重视数据，似乎对他不公平。我的质问是：“领导你说你重视数据治理，你的重视不能停留在口头上吧。你批准多少预算、你设置什么级别和规模的团队，你本人有多少精力放在数据上？”
没错，领导很忙，顾不上数据治理。然而，企业的核心资产你不花时间，请问领导你在忙些什么？说到底，还是领导的理念不到位，认识不到数据的地位和价值。
迷信数据标准。
受计划经济的影响，一有问题就出台制度、标准和规范，似乎只要文件下发就万事大吉，这几乎是中国人的习惯性思维。数据标准是多年来中国企业数据治理的“主菜”，而“甜点”则是各种数据管理制度。
数据标准和制度无疑是重要的，但只要它们未能落地实操，它们就是一纸空文。数据治理不属于数据部门、或“一小撮”数据人，它是“牵一发而动全身”的全企业工作，靠弱势部门起草的文件来驱动，效果很难保证。
急功近利。
中国企业开展数据治理，与建设信息系统一样存在两大顽疾：总想无所不包，既要战略又要体系，既制定数据标准又强调数据质量，咨询顾问不可少、治理平台必须建，正所谓“眉毛胡子一把抓”，没有重点和优先级的结果是没有结果；总想“一步登天”，一夜之间领跑全球、一个项目引领全行业，急于搞“运动”、出“政绩”，可惜“心急吃不了热豆腐”，越着急越乱套、也就越见不到成效。
其实谁都知道，按照统一规划、分步实施的思路，三年三步走、每年有效果才是科学合理的，然而落后久了、吃亏多了，就难免迷信“大跃进”。
缺乏人才和技能。
数据人才匮乏是全球性的、全局性的，而受限于机制体制，中国企业内部缺乏数据人才的状况更加严峻：既招不到人、留不住人，又难以培养后继人才。
但矛盾和诡异的是，企业偏又不大相信合作，不愿意用开放的心态弥补能力和资源不足，在项目中更强调知识传递而不是长期共赢，结果是合作两败俱伤、人才和技能继续原地踏步。
厂商绑架。
缺乏人才和技能的结果是，企业在数据治理上“没有主见”，“请专家”是显而易见的出路。这些专家往往来自厂商公司，出于自身利益考虑，他们常常“言不由衷”，对企业实施“知识绑架”、“技能绑架”甚至“道德绑架”。
要想不被厂商绑架，唯有在思路上、在方案中厂商中立。你用了厂商的数据模型，它就很容易掠夺数据标准的话语权。
问题多多、障碍重重，数据治理的真正解决方案在哪里？
我若能告诉你“放之四海而皆准”的“万应仙丹”，不要相信我，我就是个大骗子。
我只有几点简单朴素的建议。
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要做总体规划。
方向错了，越努力错得越远。你需要按照“业务战略=>数据战略=>数据管理战略”的逻辑开展数据治理。你不要以为你很能干，战略规划可以自己写；战略的重要性不在于战略文本，而在于制定过程，你应该聘请咨询专家。
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要追求“速赢”。
数据治理是“脏活”、“苦活”、“累活”，很难迅速见效，但越不见效，你越容易遭受质疑。所以你更加需要追求“速赢”效果，千万不要贪多嚼不烂，你要在“最痛”的“部位”、容易见效的“症状”上发力，每年夺取一个可以夸耀的“军功章”。
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要让业务主导。
尽管在概念上数据治理属于业务工作，但数据部门在企业中处于弱势地位是不争的事实。你要甘于人后，让业务部门主导数据治理，功劳是人家的、过错是自己的，让数据治理见到成效比什么都重要。何况，没有业务在前，你的数据资产价值都是虚妄的。
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要重视政策导向。
在中国，政策的作用几乎等于“尚方宝剑”。有了监管部门的《数据治理指引》，就连领导也得“怕”你三分。你需要审时度势，灵活运用政策“指挥棒”，把政策精神落实到日常工作安排中。
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要保持长期开放。
你不要妄想，你能通过招聘和培训组建自己强大的数据团队，这是不现实的。农民意识要不得，要保持长期开放和合作，只要能获得资源和能力的支持，你不必在意他们是不是你的下属。