显然★★，数据治理是一项艰巨而必要的任务，但如何才能做到高效合理、避免无谓折腾呢？

　　首先，明确治理的目标至关重要★★★！数据治理如同大禹治水，涉及到一系列复杂过程★★★。它要求我们必须清晰地知道谁★★、何时、何地、用什么方法进行管理★，以及具体的行动方案。

　　降本：对于大多数非央国企而言★★★，成本逐项走高促使他们不得不进行数据治理★★。HR或许不仅关心人事安排，还会问技术团队的资源使用情况，推波助澜推动数据治理进程，然而过于严苛的绩效考核也会令技术人员倍感压力。

　　信创：所谓的信息技术自主可控，意味着企业希望核心系统掌握在自己手中。这也就需要经过严格的数据治理★★，以确保数据的准确性和完整性，这是推动大型央国企发展的必然选择★★★。

　　让数据变现★★：在大模型的浪潮下，数据的重要性愈发凸显。优质的数据治理带来的是更干净的数据，而这些数据正是训练高效模型的基础，从而推动更好的商业应用。

　　在当前的业务环境中，数据治理可以有大有小★。如果能从某个实际业务需求出发★★，而非全面捋顺所有数据，那或许是更明智的选择。例如，大型央企的数据治理经常格外复杂★★★，结果往往在短时间内失去成效★★。

　　接下来★，归根到底衡量数据治理成效的，仍然得从ROI转化着手★★。某互联网企业的尝试便是明证，通过减少冗余★★、优化存储★★★、稳定技术架构等一系列措施，他们不仅降低了成本，还实现了数据质量和安全的提升。

　　这个警告对外行听起来或许显得有些不可思议★★★，然而在圈内行家们看来，这却是他们的共识。数据治理被形容为“下水道工程”★★，一项做不好就招致批评的角色，甚至可能影响到个人职业生涯的关键环节★★。

　　那么，数据治理到底为什么仍然吸引着这些企业反复投入呢？我们可以将原因归结为三大类：

　　年末年初，我们总习惯于回顾过去、展望未来。而在数据治理的行业内★★，如果同样进行这样的复盘★，专业人士们围坐一圈★★★，讨论的话题又会是怎样的呢？当然，涉及到复杂的数据架构★、流转、模型等等，而在深入探讨之前，他们却会向你发出一个忠告：除非绝对必要，否则最好别去碰数据治理★，不然就别想轻松了！

　　选择适宜的工具与策略就成了一大挑战★，数据技术的选择范围极广★，灵活应变的能力尤为重要。尤其是在当前大模型时代，数据治理的有效性将在竞争中显得至关重要。

　　结语★：告别数据治理的“下水道工程★”，离不开我们深入思考与前瞻性部署。当我们采取大胆步伐去治理这一领域时，务必保持开放和灵活的态度，时刻保持自己与时俱进的能力，这样数据治理方能不负韶华，迎接未来的挑战！返回搜狐，查看更多