数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
很多数据治理的项目难验收，客户往往有疑问：你们做数据治理究竟干了些啥？看你们汇报说干了一大堆事情，我们怎么什么都看不到？发生这种情况，原因往往有前面误区一所说的客户需求不明确，误区三所说的做了大而全的数据治理而难以收尾等，但还有一个原因不容忽视，那就是没有让客户感知到数据治理的成果。用户缺乏对数据治理成果的感知，导致数据治理缺乏存在感，特别是用户方的领导决策层，自然不会痛快地对项目进行验收。
遇到这种情况，一句“宝宝心里苦，但宝宝不说”是无济于事的。一个项目从销售、售前、到组织团队实施，多少人付出了辛勤的汗水。重要的是让客户认识到项目的重要价值，最终为所有人的付出买单啊。
在我看来，在数据治理的项目需求阶段，就应该坚持业务价值导向，把数据治理的目的定位在有效地对数据资产进行管理，确保其准确、可信、可感知、可理解、易获取，为大数据应用和领导决策提供数据支撑。并且在这个过程中，一定要重视并设计数据治理的可视化呈现效果，诸如：
管理了多少元数据，是否应该用数据资产地图漂亮地展示出来。
管理了多少数据资产，哪些来源，哪些主题，来自于什么数据源，是否应该用数据资产门户的方式展示出来。
数据资产用什么方式对上层应用提供服务，这些对外服务是如何管控的，谁使用了数据，用了多少数据，是否应该用图形化的方式进行统计和展现。
建立了多少条清洗数据的规则，清洗了多少类数据，是否应该用图表展示出来。
发现了多少条问题数据，处理了多少条问题数据，是否应该有一个不断更新的统计数字来表示。
数据质量问题逐月减少的趋势，是否应该用趋势图展现出来。
数据质量问题根据部门、系统的排名，是否应该加在数据质量报告中，提供给决策层，帮助客户进行绩效考核。
数据分析、报表等应用，因为数据问题而必须回溯来源和加工过程的次数，是否应该统计逐月下降的趋势；之前的回溯方式，和现在通过血缘管理更清楚地定位问题数据产生的环节，这两者之间进行对比，节省了客户多少时间和精力，是否应该有一个公平的评估，并提交给客户。
用户之前找数据平均使用的时间，现在找数据平均需要的时间，是否能通过访谈的方式得到公平的结论，提交给客户。
……
以上这些都是提升数据治理存在感的手段。除了这些之外，时常组织交流和培训，引导客户认识到数据治理的重要性，让客户真正认识到数据治理工作对他们业务的促进作用，逐步转移数据治理的能力给客户等，这些都是平时需要注意的工作。
总结：传统的数据治理工作不重视效果的呈现，我们做数据治理工作，一定要从需求开始，就想办法让客户直观地看到成果。
在激烈的市场竞争下，大数据厂商提出来数据治理的各种理念，有的提出覆盖数据全生命周期的数据治理，有的提出以用户为中心的自服务化数据治理，有的提出减少人工干预、节省成本的基于人工智能的自动化数据治理，在面对这些概念的时候，我们一方面要对数据现状有清晰的认识，对数据治理的目标有明确的诉求，另一方面还要知道数据治理中各种常见的误区，跨越这些陷阱，才能把数据治理工作真正落到实处，项目取得成效，做到数据更准确，数据更好取，数据更好用，真正地用数据提升业务水平。
数字化转型网数据专题包含哪些内容
数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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4、典型案例参考：与数字化转型网数据要素X研习社社员一起学习典型案例，共探企业数据落地应用
