数据治理到底能给企业带来什么好处？解决什么问题？

行业内一直存在着一种怪现象，人人都说数据治理对企业很重要，数据治理有多么好，数据治理能给企业带来很多好处。人人都在说，但好像谁都说不清楚。

我想了很久，终于找到了原因所在，不知道对不对，给大家分享一下。

来源：许可数字说

我们都太拘着了，优化从来不直说，总是在弯弯绕，搞半天聊不到根儿上。营销部门也有着毛病，经常发一些无关痛痒的内容。

举个例子，行业内经常说数据治理有很多好处。简单总结下来，数据治理能给企业带来的好处有这5点：

还有一种极度简单直白的说法，数据治理可以帮企业降本增效。

不知道你们怎么看，作为业内人我自己都觉得这种说法太虚，很不真实，客户也很难具体感受。

 

一定要说人话，就直接给，别藏着掖着！

我个人习惯把客户分成两类：一类是务实的，他们大多关心结果；另一类是务虚的，他们更关心效果。

根据不同的客户类型，采取不一样的沟通方式。

务实的客户，他们一般只关心你能不能帮他赚到钱，如果你不能帮他赚钱，至少你得能帮他省钱，帮他解决问题，帮他提高生产经营效率。

而数据治理是一个又能赚钱，又能省钱的事儿。

有很多行业的数据是很有价值的，举几个例子

①电商行业中的不同年龄段、不同学历的用户购买商品的喜好频率的数据；

②电力行业中的不同地区不同类型的发电厂的成本、售价、发电能力的数据；

③资讯行业中不同用户的阅读喜好、行为数据等。

这些数据几乎都已经有成熟的平台清洗整理好，开始作为服务收费了。你的企业是不是也有很多有价值的数据，没有被开发，也没能变现。

以前那些散落在各个系统，各个角落的数据，经过数据治理之后，能够形成可对外共享的数据资产，以独立的产品或者接口形态，让数据变现成为可能。

当然，数据变现、数据交易一定要在法律允许的范围内，切勿越界。

企业做好数据治理可以：

因为，如果你的企业有大量的数据，肯定每天都会大量的数据分析需求，一旦出现数据质量差，即使你有数据平台，而且还是花了很多人力物力财力打造的那种也没用，数据质量差会直接导致数据分析结果出现偏差，其造成的影响带来的损失根本没办法估量。

而数据治理，恰好就可以解决这个问题。这难道不是省了一大笔冤枉钱吗？

讲完这些利害关系，最后跟客户交流下他们实际存在的问题，针对这些问题聊聊你的解决方案和思路，最后再介绍一下以前做过的客户案例，出一份报价给客户评估。

其他的就不用了，说多了也没用。因为B端客户，都有自己的一套选型标准，只要你没有资源和关系，就等着被选择就好了。

当然了，只要公司有技术实力，做过类似的案例，也有着丰富的实施经验，交付能力强，交付标准高，还是有很大概率会谈成合作的。

 

务虚的客户，他们一般只关心怎么让上级领导觉得数据治理好，数据大屏好不好看，可视化效果炫不炫，是不是咱家的比别人家的强。这个项目做完之后，是不是可以作为业绩，为后面的升职加薪做铺垫。

什么降本增效？帮他们赚钱，根本不需要好不好！

你只需要告诉他们，我们可以在解决问题的基础上，做一些定制开发，不仅有里，还有面儿。

把以前做过的各种数据大屏、各种可视化效果图一放，只要够炫酷，费用也不太高，基本上项目就成了一半。

这类客户见的极少。要么预算很少，还想要数字孪生的效果；要么不差钱，最终选择了数据大屏效果更炫酷，狮子大开口的大厂，他们觉得产品越贵越好。摊手无奈~

那看到这里，你知道数据治理能给企业带来什么好处了吗?

这好处，其实重点根本不在于我们怎么说，而是客户到底需要数据治理帮他们解决什么问题，他们想要做成什么样的效果。

实事求是，切实地帮客户解决问题，无论是数据本身的问题，还是数据之外的问题，只有这样，才能更好地活下去。

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