2020年4月9日，中共中央国务院首次公布关于要素市场化配置的文件——《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，指出土地、劳动力、资本、技术、数据五大生产要素的改革方向和相关体制机制的建设要求。在我们的生活与工作中数据都扮演者越来越重要的地位，我们每天看的新闻有各种数据的汇总，定外卖时能看到商家对应菜品的销售与剩余情况，能实时看到外卖小哥的位置信息；工作过程中根据各个终端与系统收集的数据做各种数据的挖掘与分析，数据是这个时代的石油已成为共识。
 

数据是如此的重要，已经成为企业以及个人做决策的基础。当前时代下，数据产生的速度以及种类日益增多，海量数据下必然有的数据不符合我们的使用要求，甚至会影响我们做出错误的选择，毋庸置疑，数据是需要治理的。
 

对于企业而言，无论企业内部的管理需要还是外部的监管要求，都需要对数据开展一定的治理活动，这里面包括了建组织、立制度或者使用一款数据治理的软件帮助企业开展数据治理的相关工作等等，在过去的十多年的时间里面，很多企业开展了数据治理的相关活动甚至也购买了数据治理的专业软件，但大多没有达到预期的管理目标，那么对于企业来讲，如何来选择一款数据治理的软件能更大程度的保障管理效果，促进管理目标达成，结合笔者十多年的从业经历，给大家提供以下一些建议作为参考。

第一要明确驱动力，从大的方面来说，驱动力有以下三个方面：

1）满足国家相关标准的管理要求

2）行业监管的要求

3）企业内数据能力提升

驱动力是决定工具建设的底座，也为工具的建设目标指明了方向，如果驱动力是满足国家相关标准的管理要求，如满足数据管理能力成熟度评估四级的管理要求，则需要一套覆盖面相对全面管理工具，能满足标准中八大领域二十八个子过程域中对工具相关的能力项管理要求；如果驱动力是满足行业监管的要求，则工具的选择则需突出并强化对监管方面支撑的管理能力，如提供强大数据质量的管理能力，满足上报数据的质量符合监管的要求，在这种情况下，则无需分配大量精力在数据治理工具的其它能力上，主要是选择数据质量能力较为突出的产品；如果驱动力是企业内的数据能力提升，对产品的选择上就会更加复杂一些，也相对较难需要做好后续的每一项环节才能真正落到实处；在实际工作开展过程中驱动力有可能会是其中的一项或者多项，在实际工作开展中，驱动力越单一、越明确越有利于选择合适的工具取得管理预期目标。

第二要明确工具的具体使用人员，在企业内工具的使用人员可以归结为三大类：企业内的高级管理人员、业务人员、技术人员；企业内这三类人对治理的工作、管理的内容以及操作的场景都不尽相同，高级管理人员关注的内容更加的宏观，业务人员与技术人员相对微观，但是由于业务人员与技术人员对于数据的感知视角不同，业务人员更趋向于业务流程与业务场景，技术人员则更倾向于存储数据的表以及数据加工的作业，使用人员的不同会对产品的信息对外输出方式与输出场景有截然不同的要求，落地工具与落地场景的选择需要尽可能的照顾到使用人员，越能保障工具落地的效果。

第三要做初步的评估（摸家底），评估的内容包括企业里面做了哪些数据治理相关的工作组织、制度是否已经建立，执行的情况怎么样；是否建设了数据治理相关的工具，如果建设了，工具管理的哪个治理领域的事情，当前系统的建设与使用效果如何；企业内是否盘点清了资产情况；数据的质量主要集中在业务系统侧的需求还是数据分析的需求；数据标准的管理情况如何等等，通过摸家底能够在驱动力的基础上更好的明确使用治理工具索要达到的目标，从而有针对性的选择治理工具的范围。

第四在明确管理目标并在此基础上选择治理工具的范围，数据治理的每一个域的工作落实见效都需要投入一定的心血与时间，因此工具的支撑范围的并非大而全就是好的，一定是结合企业实际管理的目标选择合适的工具；企业管理的目标与摸清的家底息息相关，治理工作之间有一定的依赖与相关性，循序渐进开展更能关注所选产品的核心能力，并非综合能力，更有助于见效果。

第五一体化交付，数据治理产品的提供了标准化的管理能力，在此基础上需要结合咨询形成符合目标使用用户的治理场景，做到产品与咨询的一体化交付。一方面通过治理场景，聚焦、凸显与放大治理活动的价值，另一方面通过方法论在产品中的固化，形成人员间在专业活动上的协作能力，提高治理效率；第三，通过场景上的动作将使用人员串联起来，降低治理工具的技术感，增加信息与操作相关性，提升用户体验，提供使用满意度，让大家喜欢做数据治理相关的工作。

数据治理工作需要长时间的坚持才能看到显著成效，大多企业都存在反复治理的情况，这说明没有借助于工具形成可持续运营的数据治理模式，持续运营的数据治理模式的打造需要的不仅仅是治理的工具，还需要治理工具提供商企业具备深耕的咨询能力结合工具的快速定制能力形成一体化的交付能力。