数据中台与数据治理：两个不可或缺的伙伴-数据中台解决什么问题

在数字化时代，数据已经成为企业的生命线。为了更好地管理数据，许多企业选择了建设数据中台和进行数据治理。虽然这两者经常被混淆，但它们是两个不同的概念，各有其独特的功能和重要性。

首先，我们需要理解数据治理。数据治理是对数据管理的管理，它主要涉及数据管理的前前后后所有的模型、标准、规范、运维流程，以及一系列的标准、规范、制度。它包括三个关键的内容：数据如何产生和集成，数据如何进行管理，以及数据如何形成资产并最终开放使用。在数据产生方面，这涉及到数据模型和原数据的定义，包括主数据和基础数据的编码格式。在数据管理方面，这涉及到数据的新增、变更、废弃、合并等一系列的管理流程，以及数据的产生部门、认责部门、使用部门和相关的业务流程、角色、岗位组织的定义。在数据使用方面，这涉及到如何将数据整合为数据服务能力，并开放给其他业务系统，包括第三方使用。

那么，数据中台又是什么呢？数据中台是一种技术平台，它主要负责数据的采集、集成、清理和发布。数据中台可以采集其他已有IT系统的数据，进行数据的整合清理以后，形成统一的数据资产，并对外做数据服务的开放。然而，大家需要明白的是，单纯建设数据中台并不能完全覆盖所有的数据治理规范流程。因为很多数据的源头并没有在数据中台里面，你无法约束数据的新增流程和元模型定义的标准数据。这些相应的治理流程规范需要在原IT系统里面实现，如果你实施了主数据平台，这些东西可以放到主数据平台里面去做。

因此，我们可以看到数据治理是一个相当庞大的的体系，很多做数据中台的厂商也号称他完全参考业界的DCMM数据模型。然而，实际上，数据中台只是搭建了这个模型，搭建了这个框架，它有元模型定义的模块，有数据质量管理的模块，有流程引擎来支撑你去做相应的工作流的定义。但是这些东西究竟应该怎么样去定义，仍然是首先要去做业务梳理，数据梳理，把它形成相应的模型，形成的相应的流程，最终你才会到这个平台里面去落地。

所以，整个企业要去推数据治理的时候，不是单纯建一个数据中台就完事。你还要把你数据治理的规范流程推到原有的IT系统里面去，这样才能够形成完整的数据治理框架内容的落地。这也正是为什么数据中台的建设的项目很多最终都夭折，或者是实施失败的原因。因为数据中台它是一个重咨询的项目，你数据中台更多的只是提供一个空的数据平台，空的技术平台，它只有骨头没有肉。你更多的是要花大量业务顾问、数据顾问，基于企业实际的业务情况，详细的去梳理业务流程，详细的去识别关键的数据和数据对象，详细的制定相应的数据采集集成的标准，数据质量管理的标准。所有这些东西，它往往都是相当重的业务和数据咨询的投入，有了这些东西，再加上数据中台，两者一结合，才能最大的化的发挥数据中台本身的一个价值。

总的来说，数据中台和数据治理是两个不可或缺的伙伴。它们各有其特定的功能和目标，相互补充，共同推动企业的数据管理和利用。虽然两者有许多相似之处，但理解它们的区别和联系可以帮助你更好地利用它们，实现企业的数字化目标。