文章标题看起来有点政治不正确，但话糙理不糙，虽然数据治理最终靠的是文化，但起步的时候，还是要多诉诸利益。下面给出了基于利益驱动来解决数据治理十大问题的方法(仅是示例)，供你参考，注意这里的主角是企业数据管理者。

问题一、数据治理如何加钱加人?

理性做法：

跟财务部和人力部说明数据治理的重要意义和价值，然后提出数据治理人和钱的需求。

利益做法：

跟大老板汇报企业数据治理的举措，获得他的支持，顺便提出人和钱的需求，录下老板的承诺，然后将录音转给财务和人力。

问题二、部门墙如何打破?

理性做法：

在跟A部门谈提升数据汇通效率的时候，晓之以理，动之以情，国家，政府，集团，领导的各种大道理都搬出来，但A部门可能岿然不动，因为A部门有自己的苦衷，比如条线有自己的管理要求，技术上有很多的挑战，反正总之已经尽最大努力来提供数据了。

利益做法：

去A部门开个会，给A部门带几个礼包：A部门需要的其它领域的数据全部提供，A部门数据开放产生的安全问题我背，然后一起到公司领导这边拍胸脯。

问题三、数据安全如何平衡?

理性做法：

要求数据安全部门充分考虑安全和灵活的平衡，不要因噎废食，多考虑用数字化手段来解决数据安全开放的效率问题。

利益做法：

对公司提建议，要求安全部门的KPI不仅要背安全指标，还要背数据开放的效率指标，比如数据直接开放的比例、数据开放的时长等等，这些指标的权重不低于50%。

问题四、如何让各部门重视数据治理?

理性做法：

成立企业级数据治理组织，发布数据治理标准和规范，打造联合项目团队，推进重点改革项目，一把手带头宣贯。

利益做法：

数据治理具体要求写进各部门的职责，各部门设立数据责任人和数据专员，每个月各部门参加企业数据治理推进会并汇报工作。

问题五、如何有效推进数据治理工作，比如数据盘点?

理性做法：

让领导开个宣贯会，给各部门安排数据盘点的工作，要求大家务必高度重视，在XX之前保质保量完成盘点。

利益做法：

制定数据盘点的方法，提供盘点的模板，明确盘点的优先级，进行盘点的培训，做好盘点的审核和反馈，安排专员提供服务支持。

问题六、应该由谁负责主数据?

理性做法：

基于成本最低原则，谁主数据多，谁离主数据近就谁负责。

利益做法：

谁获益最大谁负责，如果实在找不到，那就让企业数据管理部来吧，如果谁都不愿意交出自己领域的主数据，那就让损失最大的部门负责。

问题七、数据治理价值如何体现?

理性做法：

数据采集周期缩短X%，数据开放流程环节从Y缩短到Z，端到端开放周期缩短E%，数据治理不直接产生业务价值，体现的是蜜蜂效应。

利益做法：

数据A的新增直接带来了多少商机，数据B的量级提升让客群规模提升多少倍，数据C让以前不能做的多少应用可以实现，断供。

问题八、数据治理如何提升感知?

理性做法：

自底向上，工匠精神，埋头苦干，相信酒香不怕巷子深。

利益做法：

把数据治理当成产品去运营，做好也要Show好，大屏出现在各种场合，如下示例。

问题九、如何应对跨域数据支撑的惰性，比如对于其它领域的创新业务支持度不够?

理性做法：

强调创新业务的价值和协作拉通的重要性，建立跨部门项目团队推进。

利益做法：

引入第三方数据团队(比如企业数据治理团队)打破领域数据的垄断支撑，触发领域的损失厌恶。

问题十、领域能不能仍然保留自己的数据中台?

理性做法：

数据中台只有一个，领域不能保留自己的数据中台，这样才能保证数据的一致性和集约化。

利益做法：

领域数据中台只要遵循规范，可以作为企业数据中台的一部分存在，双方逻辑虽然分开，但可以互相赋权，对外呈现一套数据目录，和而不同。