根据龙石数据多年专注数据治理的经验来看，数据治理效果不好的原因有三个：不懂、不持续、缺人才，其中最重要的就是缺人才。 一、不懂，就会觉得难，以为采购一个平台，上一个项目就能解决所有的问题。其实，这个项目最多只能算是起了一个头。如果做得不好，反而让大家对数据治理失去了信心。所以，我们自己一定要懂，最起码懂个大概，知道我要实现什么短期效果，实现什么长期效果，简单点怎么做，完善一些又怎么做。 二、不持续，不持续的核心原因有两个：一是成本太高，二是自己缺思路；自己缺思路就会导致选择了不符合自身需求的方案，也就导致了投入与效果的错配，也就会感觉投入与产出的性价比不高，导致对数据治理失去信心。 三、缺人才，缺人才就会导致自己人不懂数据治理，没法选择一条适合自己的方案和路径，也就导致数据治理的不持续，没法发挥数据治理的应有效果。所以，人才是数据治理的根本。所以，对企业数字化转型来说，我认为提升数据治理的成效是治标，提升自己团队的数据治理能力才是治本。 所以，我们在服务客户时，最重要的工作就是帮客户和合作伙伴建立自己的数据治理能力。我们是从4个方面帮学员提升数据治理的能力的： 一是实战培训，就是我们准备好场景和模拟数据，让学员先自己根据文档来练习，对数据治理建立一个感观的认识，让我们不再畏惧它; 二是理论培训，我们的咨询专家会给学员讲讲数据治理的理论知识，包括元数据、数据标准、数据质量、数据安全、数据标签、数据指标等概念，让学员熟悉数据治理的理论; 三是实施方法培训，我们会根据我们的经验，系统化地教会学员怎么一步步地做好数据治理，包括怎么做调研，怎么建立数据制度，甚至怎么提升组织的数据意识，以及在遇到各种阻力时该怎么办； 四是考试认证，如果学员还想进一步提升，也可以选择DCMM和DAMA的系统化的培训，并且参加权威考试，拿到认证证书。 当然，整个培训过程中，我们会使用AI来对学习成果进行评估，会进行打分。所以，这个学习会比较严格，也会有些压力，需要大家认认真真地去学，才能学得扎实。 最后，如果你们单位做了数据治理，效果不太理想，或者做得很好，都欢迎与我们联系，我们可以一起总结失败教训和分享成功经验。

现在提到数据治理，大家都觉得迷茫，行业里创造了太多的概念，弄得专业人士都说不清数据治理到底是个啥。 要让数据治理变得简单，可以从4个方面着手: 1、确定一个清晰的目标。 2、制定一个可行的机制。 3、找到一个简单的方法。 4、选择一个好用的工具。 目标和机制需要根据组织的情况来确定，这里不做赘述。 1.从方法上来讲，我们在19年将它定义为5个字，“理、采、存、管、用”： 理，就是弄清楚我们有哪些数据； 采，就是把分散的数据集中到一起； 存，就是把数据集中存储起来； 管，就是进行数据质量、数据标准和数据安全的管理； 用，就是通过数据标签、数据指标、数据共享、数据报表等方式将数据用起来。 目前，市场上大多数的数据治理项目只是做了“理、采、存、用”，也能将数据用起来，但如果不把管数也做起来，就不能建立数据治理的长效机制，无法统一标准、提升质量和保障安全，为持续用数保驾护航。 2.从工具上来讲，我们借鉴工厂流水线的方法来治理数据。例如针对新生入学这个场景，我们先确定数据来源，再创建数据模型，然后做数据归集、数据清洗和数据融合，同时，配套数据标准、数据安全和数据质量方面的保障，然后，再开发数据标签、数据指标和API接口，最后，建成主题库、可视化报表和业务系统。 这样一眼就可以看清楚数据治理的全部过程和数据成果，真正做到让数据好管好用，这也是龙石数据的愿景和使命。

什么是数据治理？就算是从业了20多年的人，也真的很难用一两句话讲清楚。前几天和一位专家交流的时候，突然发现数据治理与粮食加工特别像！ 数据也和粮食一样需要“收割、清理、储存、加工和防护”。下面这个表格中列出了数据治理和粮食加工的对应关系： 例如： 1.数据汇聚对应着粮食收割，把数据和粮食收上来。 2.数据清洗对应着粮食清理。 3.数据安全管理对应着粮食的防火、防潮、防鼠、防盗。 4.数据汇聚：从业务系统、传感器等渠道收集数据，类似于粮食收割，将粮食从田间收割上来。 5.数据清洗：对数据进行去重、转码、融合和标准化处理，类似于粮食清理，包括脱壳、晾晒和去除杂质。 6.数据标签：根据数据的属性和用途打标签，类似于粮食分类，按等级分为优质米、劣质米，按产地分为东北大米、泰国香米等。 7.数据仓库：将清洗后的数据存储到数据仓库中，类似于粮食存储，根据实际情况选择陶缸、地窖、棚仓或现代房仓进行存储。 8.质量管理：通过监控和修复数据问题，确保数据质量，类似于粮食质量监控，定期检查霉变、虫害等情况。 9.安全管理：对数据进行分级分类、访问控制、加密脱敏等保护措施，类似于粮食防护，包括防火、防潮、防鼠、防盗等。 10.数据开发：将原始数据转变为可用的数据资产，类似于粮食加工，将水稻脱壳成大米，小麦研磨成面粉。 11.数据利用：将加工后的数据用于决策分析、AI模型训练等，类似于粮食食用，将大米煮成米饭，面粉做成包子。 所以，粮食加工养活了人类，而数据治理则养活了AI，人类可以种粮食，AI可不可以种植数据，实现自给自足呢？ 欢迎大家前来讨论、交流。

DeepSeek这次为中国科技赢得了国际声誉，也用实际行动回应了漂亮国对中国的算力封锁。它证明了，AI的发展不仅仅依赖于算力，更依赖于算法创新和高效的数据治理。 今天，我想和大家分享两个关于DeepSeek（人工智能）与数据治理行业关系的思考。 最近很多朋友关心我们，问人工智能会不会颠覆我们数字治理行业？我认为不会。 AI不会去颠覆任何行业，它只是一个工具。一个强大的工具而已。我们没必要将它神化。 可以从四个方面来理解这件事。 第一，AI是效率工具。 它能够帮我们来提高我们数据治理的效率，甚至呢我们也可以用AI来驱动数据中台来干活。 第二，AI是智能工具。 它可以自动化的帮我们生成一些数据质量检验的规则，也可以帮我们自动生成一些数据分析的脚本，降低我们数据治理的技术门槛。 第三，AI的训练和微调都离不开高质量数据。 原来我们做数据治理是为人服务的，但是现在不一样，我们现在也可以为AI提供服务，AI是我们数据治理的新用户。 第四，数据治理是构建知识库的前提。 现在大家都在接入DeepSeek,使用DeepSeek来构建自己的私有知识库，但是只有加工好的数据哎，才能成为知识库。那么数据治理天然就是做这个的，所以我们现在也在接入DeepSeek和数据中台，研发我们的知识库开发工具，希望能够帮助大家更快的更高质量的来构建自己的知识库。等我们打磨好我们再分享给大家。 所以一句话总结，我认为AI与数据治理之间是一个互相赋能的关系，它不是谁在颠覆谁，是双向奔赴。