点击上图，查看往期优秀营销数字化案例
来源：赵兴峰说数字化 ID：data2biz-AI 作者：赵兴峰说数字化
···编者按···
在AI加速重构商业逻辑的当下，数据治理已从“后勤工程”跃升为企业的核心战略。然而，超60%的治理项目陷入“投入高、见效慢”的困境，其根源在于“为治而治”的认知偏差——将数据治理视为IT部门的“技术任务”，追求数据的“绝对完美”而非“业务可用”，导致治理成果与业务场景严重脱节。
本文提出的“以用为治”方法论，为破解这一困局提供了系统路径。其核心在于将治理的起点从“技术规范”转向“业务需求”，通过梳理L6级业务流程，精准识别管理决策与一线运营的数据应用场景，并据此构建“管理数据-运营数据-原始数据”的分层治理体系。这不仅使治理目标与业务价值直接挂钩，更通过“业务标准、技术标准、管理标准”的三维落地，确保数据从采集到应用的全链路质量。
在数字化深入发展的今天，“以用为治”的价值尤为凸显。高质量、场景化的数据是AI大模型应用的基石，唯有让数据治理从“成本项”转变为驱动业务增长的“利润项”，企业才能在智能时代真正释放数据要素的乘数效应，将数据资产转化为可持续的竞争优势。
···正文···
本文给大家介绍我们为企业提供成功数据治理的咨询方法。
引言：百万数据治理项目为何成“摆设”？
“数据中台建好了，报表却还是没人看”“数据质量整改了3轮，业务部门依旧抱怨‘数据没用’”……近年来，企业数字化转型浪潮中，数据治理成为必选项，但超60%的项目陷入“投入高、见效慢、价值模糊”的困境。问题究竟出在哪？答案藏在“以治为治”的误区里——当数据治理沦为IT部门的“技术自嗨”，脱离业务需求与实际应用，再完美的治理框架也只是空中楼阁。
在AI大模型加速渗透业务场景、数据成为核心生产要素的今天，“以用为治”才是破局关键：治理的终点不是“数据达标”，而是“数据能用”；治理的起点不是“技术规范”，而是“业务需求”。
警惕！为治而治正在拖垮你的数据治理项目
企业数据治理失败的根源，往往藏在三个“错位”里：
1. 治理主体错位：IT主导，业务“旁观者”
不少企业将数据治理交给IT部门全权负责，导致治理方向与业务目标脱节。例如，IT团队花3个月制定数据编码规范，却发现业务部门根本用不上——销售关心的“复购率”需要客户行为数据，而IT治理的却是“服务器日志数据”。
2. 治理目标错位：追求“数据完美”，忽略“业务可用”
过度纠结于数据字段的“绝对统一”“100%准确”，却忘了治理的初衷是支撑业务决策。某零售企业耗时1年清洗历史订单数据，结果因未同步优化“库存预警”运营流程，新数据仍无法解决“缺货导致客户流失”的实际问题。
3. 治理闭环错位：只“治”不“用”，价值断层
数据治理完成后，没有与业务应用场景绑定，导致“治理归治理，业务归业务”。某制造企业搭建数据质量管理平台后，因未打通生产排程系统，治理后的“设备故障率”数据始终躺在数据库里，未能优化生产效率。
以用为治：从业务需求出发，让数据治理起来
成功的数据治理，必然是“治理为应用服务，应用反哺治理”的闭环。我们在服务数百家企业的实践中，总结出“流程→管理→数据→治理”四步方法论，确保每一步都紧扣“用”的目标。
第一步：流程梳理——穿透业务全链路，找到“用数据”的场景
数据的价值藏在业务流程里。我们首先会帮企业梳理L6级全流程（从顶层流程到具体操作步骤），确保每个业务活动、关键节点都清晰可见。
·例：电商企业“客户下单→发货→收款”流程中，L6级节点包括“客户选品”“订单审核”“库存校验”“物流分配”“收款确认”等，每个节点都是“用数据”的起点。
第二步：数据分层——从“用”的角度定义三类核心数据
基于流程节点，梳理“管理数据→运营数据→原始数据”三层架构，确保数据治理“有的放矢”：
1. 管理数据：管理层“决策用”的数据
从流程环节的管理目标出发，提取管理层需要的核心指标。
·例：“客户下单”环节，管理层关注销量、订单数、客单价、复购率、营销成本率；“收款”环节则需跟踪实收款项、账期达标率、坏账风险等。
2. 运营数据：执行层“干活用”的数据
聚焦一线人员完成任务所需的实时信息。
·例：“发货”环节，仓库人员需要产品库存、发货地址、物流方式、交期要求；“订单审核”环节，销售需要客户信用等级、历史订单履约情况。
3. 原始数据：支撑前两类数据的“源头数据”
明确为满足管理与运营需求，需采集记录的数据。
·例：为计算“复购率”，需采集客户ID、下单时间、订单金额；为判断“物流可达性”，需记录收货地址经纬度、物流商覆盖范围。
第三步：治理落地——构建“标准+责任”双驱动体系
基于前两步的需求，从“业务、技术、管理”三方面制定治理标准，确保数据“采得准、管得好、用得上”：
1. 业务标准：统一“数据定义”，避免“各说各话”
明确数据的业务含义、统计口径。例如，“复购率”需定义为“30天内重复下单客户数/总客户数”，避免业务与财务对指标理解偏差。
2. 技术标准：保障“数据质量”，打通“流转链路”
制定数据采集、存储、清洗的技术规范。例如，原始数据需满足“完整性（必填字段无缺失）、一致性（客户ID格式统一）、及时性（订单数据T+1更新）”。
3. 管理标准：明确“责任主体”，避免“踢皮球”
建立“谁产生数据谁负责，谁使用数据谁反馈”的责任机制。例如，销售部门对“客户信息准确性”负责，物流部门对“发货数据及时性”负责。
以用为治的核心价值：让数据治理从成本项利润项
当数据治理紧扣业务应用，企业将收获三大价值：
·价值1：治理即应用，快速见效：治理完成后的数据直接支撑业务场景，例如某快消企业通过治理“经销商库存数据”，将补货响应速度提升40%，滞销品库存减少25%。
·价值2：业务深度参与，治理可持续：业务部门从“旁观者”变为“参与者”，主动反馈数据问题，形成“治理-应用-优化”的良性循环。
·价值3：支撑AI落地，释放数据潜能：高质量、场景化的数据是AI大模型应用的基础，某制造企业基于治理后的“设备运行数据”，通过AI预测性维护，将停机时间减少30%。
结语：从“治数据”到“用数据”，只差一个“以用为治”的转身
数据治理不是“技术工程”，而是“业务工程”。在AI驱动业务创新的今天，企业需要跳出“为治而治”的陷阱，以“用”为锚点，让数据治理真正成为业务增长的“燃料”。记住：好的数据治理，不是让数据“合规”，而是让数据“会说话”——说业务听得懂的话，解业务解决不了的题。
点击下方关键字，查看原创热文
典型案例：| | | | | | |
理念解读：| | | | | |
应用场景：| | | | | | | | | |
业务系统：| | | | | | |
数智科普：| | |
米多是国内领先的营销数字化整体解决方案提供商，为企业提供顶层设计（营销数字化蓝图/架构/体系等）、系统规划（一物一码/智能营销/渠道管理）及运营落地（扫码发红包/一元换购/五码合一等）提供服务，用数字化驱动业务增长。
热门跟贴