现在大家都在谈论数字化和大数据，听起来特别高大上。

很多公司也投入了大量的资金和人力去搞所谓的“数据中台”或者“数据治理”项目，希望能够利用数据来提升效率、做出更明智的决策。

但现实情况往往有些尴尬，不少员工和管理者都有这样的感受：公司的数据系统好像越来越复杂，但自己想找个简单的数据，还是要通过层层审批，等上好几天；或者报表做出来一大堆，真正能指导业务的却没几个。

钱花出去了，效果却不明显，这就像是家里买了一台顶配的智能冰箱，结果主要功能还是用来照明，这就让人不禁要问，这背后到底是哪里出了问题？

要弄清楚这个问题，我们得先用大白话聊聊“数据治理”究竟是什么。

其实，这个词听起来专业，本质上做的事情却很接地气。

您可以把它想象成是对一个家庭进行彻底的整理和规划。

一个家刚开始的时候，东西不多，随手放哪儿都能找到。

但随着时间推移，东西越来越多，如果没有一套好的收纳和管理规则，家里很快就会变得一团糟。

找个东西要翻箱倒柜，同样的东西可能买了好几份，还占用了宝贵的空间。

数据治理就相当于这个家的“超级整理师”，它的工作不是简单地把数据扫一扫、藏起来，而是要建立一套长效的管理机制。

比如，首先要明确这个家里每个区域的功能（这就是数据战略），然后给所有的物品分门别类贴上标签，让你知道这是什么、从哪来、谁负责（这就是元数据管理）。

接着，还要规定像身份证、户口本这类最重要的文件必须放在一个固定的、安全的地方（这就是主数据管理）。

最后，还要定下规矩，比如用完的东西要放回原处，发现东西坏了要及时修理或丢掉（这就是数据质量和数据安全管理）。

通过这样一系列的活动，最终的目的就是让这个家变得井井有条，让每个家庭成员都能轻松、准确地找到自己需要的东西，从而提高整个家庭的生活品质。

所以说，数据治理的核心，就是让数据这个“家当”变得好用、管用，让它能真正服务于我们的工作和生活。

在实际操作中，很多人容易把“数据治理”和另一个概念“数据架构”混为一谈。

这两者关系密切，但分工完全不同。

如果说数据治理是为整个城市制定交通法规的人，比如规定所有车辆靠右行驶、红灯停绿灯行、主干道限速多少等等，那么他关注的是普适性的规则和秩序，保证整个城市的交通基本顺畅和安全。

他不需要知道每个市民具体要去哪里，他的职责是建立一个宏观的框架。

而数据架构师，则更像是这位市民请来的一位经验丰富的本地向导。

这位向导必须对城市的每一条大街小巷、每一个商场的停车场入口都了如指掌。

当市民提出“我想在晚高峰时期以最快速度从城东赶到城西的某家餐厅”这个具体需求时，向导会结合实时路况、小路捷径、甚至是哪个路口左转灯时间更长等具体业务信息，为他规划出一条最优路线。

这条路线图，就类似于数据架构师设计出的“数据模型”，上面的每一个节点、每一条路径都蕴含着具体的业务逻辑。

比如，一个简单的“销售额”数据，背后可能就关联着促销活动、会员等级、优惠券使用规则等一系列复杂的业务细节。

因此，一个不太了解具体业务的人，或许还能参与制定一些通用的数据管理标准，但一个对业务一窍不通的人，是绝对无法胜任数据架构工作的，他设计的“地图”很可能会把使用者带入死胡同。

理解了这一点，我们就能发现很多数据项目之所以收效甚微，其中一个关键原因就是“角色错位”，让负责制定宏观规则的人去干需要深入业务一线的活儿，结果自然是水土不服。

另一个更常见的原因，则是“好高骛远”。

很多项目一开始就雄心勃勃，希望能一下子把公司所有系统的数据都集中起来，建成一个无所不包的“数据帝国”。

想法很美好，但结果往往是建成了一个巨大的“数据仓库”，数据虽然都堆进来了，但就像一个囤积了无数食材的巨型冷库，因为没有好的厨师和菜单去使用这些食材，最终大部分食材都无人问津，慢慢变质。

真正被前端业务系统调用，实现“数据反哺业务”的场景少之又友。

面对这样的困境，更明智的做法是转变思路，采取一种更务实、更精益的方式。

不要总想着一口气建好一座宏伟的城市，而是应该先从解决市民最迫切的一个出行问题入手。

比如，先集中力量打通一条长期拥堵的关键道路。

围绕这个具体的目标，去分析需要哪些数据（比如车流量数据、信号灯时长数据），如何设计解决方案（比如调整信号灯配时、设置潮汐车道），然后快速实施并验证效果。

当这条路的拥堵问题得到缓解，大家看到了实实在在的好处，就有了信心和经验去解决下一个问题。

这种由具体业务场景驱动，以创造价值为导向的模式，积小胜为大胜，才是推动数据工作良性发展的正确路径。

在这个过程中，一个非常核心的概念就凸显出来了，那就是“数据产品”。

这是实现数据从“原始资源”向“有价资产”转变的必经之路。

我们要明白，并非所有的数据都能直接创造价值。

电脑硬盘里存储的一堆杂乱的文档和表格，那只能算是数据资源，就像是地里刚挖出来的土豆，或者山里砍下来的原木。

而“数据产品”，则是经过精心加工和包装后的成品。

比如，你把一堆土豆清洗、削皮、切条、油炸，再配上番茄酱，做成一份美味的薯条，这份薯条就是一个产品。

同样，数据分析师将分散在各个系统里的销售记录、客户反馈、市场活动数据进行整合、清洗、分析，最终形成一份能够清晰揭示市场趋势、预测下季度销量的分析报告，或者一个能自动识别潜在高价值客户的标签系统，这些就是数据产品。

它们不再是零散的、难以理解的原始数据，而是能够直接被业务人员使用、解决特定问题、创造明确价值的工具或服务。

把数据做成“产品”的这个思路，恰恰与我们国家当前大力推动的“数据要素化”战略不谋而合。

近年来，国家层面密集出台政策，成立国家数据局，特别是明确提出“数据资产入表”，这背后传递了一个极其重要的信号：数据已经正式成为和土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素。

所谓“数据资产入表”，通俗地讲，就是允许企业将经过治理和开发、能够持续创造价值的数据产品，像厂房、设备、专利一样，正式登记在企业的资产负债表上。

这意味着，数据不再仅仅是IT部门的运营成本，而是可以被估值、被认可的宝贵资产，能够实实在在地提升企业的账面价值和核心竞争力。

这个从“数据资源”到“数据资产”再到“数据资本”的演变过程，中间最关键的桥梁，就是“数据产品”的开发和运营。

只有把原始数据这块“璞玉”精心雕琢成一件件精美的“玉器”（数据产品），它的价值才能被衡量、被承认，最终才能在市场中流通和变现。