传统的数据治理常常被贴上“管控”、“约束”的标签，被视为业务的“刹车片”。这种认知是导致治理工作阻力重重、难以持续的重要原因。DAMA-DMBOK强调，数据治理的目标是“确保数据被当作一项资产得到管理和利用”。这意味着，成功的、可持续的数据治理，必须实现从“管控者”到“赋能者”的角色转变，通过持续的价值输出，构建一个自我强化的价值飞轮。
一、 价值断点：当治理无法持续展现赋能效果时
许多数据治理项目在初期依靠行政命令尚能推进，但很快会因“价值悖论”而陷入停滞：治理团队忙得不可开交，但业务部门却感知不到明显的好处。价值断点主要体现在：
● 成果与业务脱节： 治理团队专注于编写厚厚的标准文档，但这些标准并未转化为业务人员能理解、能使用的数据产品（如清晰、可信的数据目录和API）。
● 响应速度滞后： 当业务部门遇到新的数据需求或数据问题时，治理流程过于冗长，无法快速响应，反而被视为创新的障碍。
● 价值故事缺失： 治理团队无法清晰地回答“我们为业务带来了什么”，例如，“因为我们提升了客户数据质量，使得营销活动的ROI提升了X%”。
一旦治理被视为一种纯粹的成本中心和管控负担，其在组织内获得持续的资源投入和业务协作将变得极其困难。可持续性也就无从谈起。
二、 构建价值飞轮：持续性治理如何从“成本”转化为“投资”？
可持续的数据治理，必须建立一个正向的价值飞轮，其核心逻辑是：“以用促治，治用结合”。这个飞轮包含三个关键环节：
1. 赋能价值场景： 治理团队应主动寻找并与业务部门合作，优先治理那些对业务有直接、高价值影响的数据域，例如客户、产品、财务等。通过解决这些核心领域的质量问题、打通数据孤岛、提供易于查找和理解的资产目录，直接赋能于精准营销、客户体验提升、财务风控等具体业务场景。
2. 收获信任与动力： 当业务方从治理后的高质量数据中切实获益（例如，营销成本下降、成交率上升），他们会从治理的被动接受者转变为主动参与者与倡导者。这种信任为治理工作提供了持续的政治支持和资源投入动力。
3. 扩展治理范围： 利用已获得的信任和成功案例，将治理实践逐步扩展到更多、更广的数据领域，形成规模效应。同时，将治理过程中沉淀的最佳实践、工具和流程标准化、平台化，持续降低后续治理的边际成本。
这个飞轮每转动一圈，数据的可信度与易用性就提升一层，业务对数据的依赖和信任就加深一分，治理本身也因而获得更强的生命力。
三、 运营的艺术：将“持续性治理”变为现实的四大核心活动
要让上述价值飞轮持续运转，需要将数据治理作为一项日常业务进行“运营”。这包括四大核心的持续性活动：
● 资产运营： 不仅仅是构建一个数据资产目录，而是持续地维护其准确性、活跃度与用户友好性。推广目录的使用，收集用户反馈，让资产目录成为数据消费的“首选入口”。
● 质量运营： 建立一套持续度量、监控、告警和改进的闭环。定期发布数据质量报告，与数据所有者共同分析根因，并推动其在源系统或加工流程中进行修复，将质量提升落到实处。
● 服务运营： 将治理后的数据封装成标准、可靠的数据服务（如API、数据产品）。像运营一个产品一样，管理这些服务的SLA（服务等级协议）、监控其性能、处理用户工单、并持续迭代优化。
● 价值运营： 这是最容易被忽视却至关重要的一环。需要持续地追踪、度量并广泛宣传数据治理带来的业务价值。例如，通过“治理前vs治理后”的对比，展示其对业务指标（收入、成本、效率、风险）的积极影响，用事实说话，巩固治理的正当性。
结论：以运营思维驱动可持续赋能
可持续的数据治理，本质上是一项以价值创造为导向的运营工作。它要求团队不仅懂技术、懂标准，更要懂业务、懂沟通、懂运营。它需要从被动的“警察”角色，转变为主动的“产品经理”和“服务商”，致力于让高质量、易理解、安全合规的数据成为每个人都能轻松获取的“公共服务”。
龙石数据：专注于数据治理能力赋能
龙石数据中台（数据治理平台）是一款不用写代码、简单易上手的数据治理解决方案，符合 DCMM 和 DAMA 标准，通过多项权威机构评测并荣获多项全国荣誉。平台内置24万数据标准和1万+质量规则库，提供从数据梳理、采集到治理应用的全流程可视化工具，开箱即用。其"培训+陪跑"模式更是可以帮助企业快速构建自身数据治理能力，让非技术人员可快速上手。
同时，龙石数据中台（数据治理平台）也获得多项权威认可，如入选中国信通院《数据治理产业图谱 3.0》、携手上海青浦区大数据中心获 2024 大数据 “星河” 案例、入选苏州市数据创新应用实验室等。
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