CDGA|数据治领域理常见的一些陷阱及解决方法
目前很多企业虽然很赞同进行数据治理，但是实际中数据治理很少是优先事项，而且往往被搁置一旁，去做着更紧迫的业务工作。
经过调查，发现是因为企业在进行数据治理时，经常会掉进一些陷阱中。
今天小编收集了以下几个数据治理中常见的陷阱，及解决方法，希望对大家有所帮助与启发，谢谢！
1、制定数据治理策略时的陷阱
数据治理通常始于模糊且难以采取行动的高级策略，通常，这源于数据治理在其他被认为更重要的数据功能中扮演次要角色。
由此产生的数据治理策略可能采取以下形式：
（1）成立数据治理委员会
（2）编写数据策略
（3）根据（1）和（2）的结果定义未来的活动
虽然数据治理委员会和数据政策都是数据治理的关键部分，但从这里开始可能是一种误导性的方法来产生影响，甚至导致数据治理脱轨。
【解决方法】
关键的一点是，数据治理能力需要与业务成果保持一致并按其优先级排序——即使它们不是实现这些业务成果的独立解决方案。
2、定义数据管理员的角色的陷阱
在高级别定义数据管理员角色可能听起来很容易——通常它描述了像数据领域的“首席专家”这样的人，负责确保遵守数据政策和标准，并有权对数据做出决策。
具有挑战性的是将这些职责转化为数据管理员的明确定义的活动。
结果通常会看到两种不同的情况之一：
（1）角色的高级描述导致混乱和无所作为
（2）详细的责任清单铺天盖地，吓跑了潜在的数据管理员，与（1）完全相反的情况
【解决方法】
（1）找到合适的人担任数据管理员
（2）数据管理员的定义将随着时间的推移而不断变化和成熟
（3）每个数据管理员的定义都不相同
3、实施新的数据治理能力的常见陷阱
实施新的数据治理能力是企业苦苦挣扎的另一个领域。例如企业刚开始使用新的数据治理工具，构建他们的第一个数据治理功能，假设它是一个业务词汇表。团队开始从文档和讨论中识别和收集潜在的业务术语。很快就会有大量积压的业务术语需要定义，并且需要以对其特定业务环境有意义的方式对其进行充分定义。
唯一的问题是：数据治理团队已经为此工作了几个月，而组织的其他人还没有看到任何东西。
通过采用这种自下而上的整体方法来构建业务词汇表，存在很大的风险，即延迟组织在业务词汇表中看到的价值实现时间，以及构建不符合企业需求的东西。
另一个风险是数据管理员和协调员的倦怠。尽管此示例特定于业务词汇表，但很容易想象类似的场景会用于实现任何类型的与目录相关的数据治理功能。
【解决方法】
(1) 需要投入时间来根据业务价值对目录中包含的内容进行优先排序；
(2) 在整个工作中稳步显示进展是至关重要的。
俗话说：“万事开头难”，企业数据治理刚开始时容易掉陷阱里，但是没关系，找到方法对应解决就好了。但是这些方法真正落实到位还是需要企业有更多专业的数据治理人才去实施，然而企业里的专业的数据治理人才比较缺乏，持证上岗的更是少之又少了。
