摘要：CDGP｜企业数据治理双轮驱动：平台建设与文化培育缺一不可

企业数据治理的目标，是让数据成为“可流动的生产力”。但现实中，许多企业陷入两难：要么投入巨资搭建数据平台，却因员工排斥沦为“摆设”；要么强行推行数据文化，却因缺乏技术支撑流于形式。‌数据治理平台建设与数据文化建设，如同鸟之双翼、车之两轮，必须同步推进、相互赋能‌。

‌一、平台建设：数据治理的“硬支撑”

数据治理平台是数据流通、存储、分析的载体，其建设质量直接影响数据治理的效率与效果。

‌1. 平台建设的核心目标‌

‌数据标准化‌：统一数据格式、编码规则（如客户ID、产品分类），避免“一数多义”导致的混乱。

‌流程自动化‌：通过系统固化数据采集、清洗、存储、分析的流程，减少人工干预，降低出错率。

‌安全可控‌：建立数据权限管理体系（如按部门、角色分配访问权限），防止数据泄露或滥用。

‌价值可视化‌：通过BI工具、数据看板将数据转化为直观图表，辅助决策（如销售趋势分析、库存预警）。

‌2. 平台建设的常见误区‌

‌“重技术、轻需求”‌：盲目追求系统功能强大，却忽视员工实际使用场景（如销售需要快速录入客户信息，但系统操作复杂）。

‌“一刀切”设计‌：未根据不同部门、岗位的需求定制功能（如财务需要精细的成本分析，而市场更关注客户画像）。

‌“孤立建设”‌：未与现有业务系统（如ERP、CRM）打通，导致数据孤岛，需手动整合数据，增加工作量。

‌3. 平台建设的关键成功因素‌

‌以用户为中心‌：在需求调研阶段，深入一线了解员工痛点（如通过访谈、问卷收集反馈），确保系统“好用、爱用”。

‌分阶段推进‌：先解决核心痛点（如数据录入、权限管理），再逐步扩展功能（如预测分析、AI应用），避免“一步到位”导致项目延期或失败。

‌持续迭代优化‌：建立反馈机制，定期收集员工使用意见，根据业务变化调整系统功能（如新增行业指标、优化界面布局）。

‌二、数据文化：数据治理的“软实力”

数据文化是员工对数据的认知、态度和行为习惯的总和，是数据治理落地的“土壤”。

‌1. 数据文化的核心内涵‌

‌数据意识‌：员工认识到“数据是资产”，主动收集、维护数据（如销售及时更新客户信息，生产记录设备运行数据）。

‌数据思维‌：习惯用数据说话、用数据决策（如市场部通过分析用户行为数据制定推广策略，而非仅凭经验）。

‌数据共享‌：打破部门壁垒，主动分享数据（如财务向供应链提供成本数据，助力采购谈判）。

‌数据安全‌：严格遵守数据使用规范（如不随意传播客户信息、不篡改数据），保护企业数据资产。

‌2. 数据文化培育的常见挑战‌

‌传统习惯阻力‌：员工长期依赖“经验决策”“口头沟通”，对数据驱动的模式不信任（如“数据会骗人，还是靠感觉准”）。

‌激励缺失‌：使用数据与否在绩效考核、晋升中无明确体现，员工缺乏动力（如“用不用数据，工资都一样”）。

‌能力不足‌：员工缺乏数据工具操作技能（如不会用SQL、BI工具），或对数据安全政策不熟悉，担心“用错”被追责。

‌3. 数据文化培育的关键策略‌

‌高层示范‌：CEO、部门负责人在公开场合使用数据做决策（如用BI看板分析销售趋势），传递“数据驱动”的信号。

‌培训渗透‌：将数据治理纳入入职培训、技能提升课程，培训数据工具使用方法（如Excel高级功能、Power BI看板制作）。

‌激励挂钩‌：将数据使用情况纳入绩效考核（如数据录入完整率、看板使用频率），与奖金、晋升挂钩。

‌故事传播‌：通过内刊、会议分享“数据改变工作”的案例（如某团队通过系统分析客户偏好，推出爆款产品）。

‌三、平台与文化：如何相互赋能？

‌1. 平台建设推动文化培育‌

‌降低使用门槛‌：通过简化操作（如减少点击步骤、提供快捷入口）、集成常用工具（如将系统嵌入OA），让员工“愿意用”。

‌提供价值证明‌：通过数据看板、分析报告展示数据治理的成果（如成本降低、效率提升），让员工看到“用数据有用”。

‌保障安全合规‌：通过权限管理、脱敏处理等技术手段，减少员工因担心数据泄露而排斥系统的顾虑。

‌2. 文化培育反哺平台建设‌

‌需求驱动优化‌：员工主动反馈使用痛点（如“希望系统能自动生成周报”），推动平台功能迭代。

‌数据质量提升‌：员工养成及时录入、维护数据的习惯，减少系统中的脏数据、重复数据，提升数据可用性。

‌创新应用涌现‌：员工基于数据思维提出新需求（如“能否用AI预测客户需求”），推动平台向智能化升级。

‌四、总结：数据治理的“双轮模型”

企业数据治理的成功，需要‌平台建设与文化培育‌同步推进：

‌平台建设‌是“硬支撑”，提供技术工具、流程规范、安全保障，解决“能不能用”的问题；

‌文化培育‌是“软实力”，不断鼓励数据岗位相关员工学习考取数据方向证书，如DAMDA数据管理知识体系下的认证：建议技术及业务岗位考CDGA数据治理工程师、CDGP数据治理专家，数据运营及交易岗位考CDAM数据资产管理师，高层管理岗考CCDO首席数据官等认证，持续塑造企业数据人才的数据意识、思维、习惯，解决“愿不愿用”的问题。

只有两者形成合力，数据才能真正从“沉睡的资产”变为“流动的生产力”，驱动企业数字化转型迈向深水区。

来源：我就是我的科技