首先，我们只谈高校。

一、高校的数据值钱吗？

    不值钱。答案很明显。

    高校目前管理方面属于行政管理，花钱买回来的才算值钱，数据不是买回来的，还能复制粘贴，无法计算其价格，折算损耗，反正怎么看都不值钱。而且数据折旧年限、报废办法等等，都是无法实施的。

不值钱，却价值不菲。

正面的例子，我们就不多说了，时时刻刻都能感受到，“这要是有现成的，该多好！”。

举两个“坏栗子”：

（1）     误用。“李伟”老师获得了竞赛一等奖，奖金一千块，确认完成。N天后，科研处的“李伟”老师打来电话，“为什么别人的奖金发了，我的没法？”，经过一番清查，原来奖金发给了研究中心的“李伟”老师。数据没有规范管理，信息量不足，误用不禁造成工作量增加，也造成不信任，降低工作效率。

（2）     不可靠。数据未通过一定的标准审核和评估，数据不可靠。最常见的例子是我们学校到底有多少在校生？

（3）     不当使用。没有保护措施和安全措施，随着网络与信息安全的深入需求，数据会出现非授权人非法目的使用数据风险。

        低质量数据带来组织内部的损耗，从数据清理到错误数据的输出，再到各部门之间协调，尽管各方面评估结果不尽相同，但专家认为，组织需要花费10%至30%的人力物力处理数据质量问题，而对于高校而言，这个消耗只多不少，因为我们更缺乏如政府般的流程森严和如企业般的效益等于生命。想想每年年底的工作总结和各种表格的加班加点，从底层到中层，到最终的上报，在忐忑中完成了一年的数据汇集工作。

二、就算把数据治理做好了，有收益吗？

当然有，那还用说！

说还是要说，说点儿不一样的，数据治理能够聚焦于公平、尊重、责任、正直、正义、素质、可靠、透明度和信任等理念，也就是数据伦理。数据治理的过程，考虑如何符合以上要求来处理数据，带来的收益自然也符合以上理念。

这么高大上吗？要不你细品品。

三、高校数据应该由谁来管？

“当然是信息中心管啊，他们是技术部门，我们又不懂！”，“对对，就得他们管！”。办公会上往往会出现这样得情况，群起而确认之。于是，信息中心心里默念三遍“管我屁事，管我屁事，管我屁事！”。

我们来缕缕，数据治理是数据的计划、策略、流程和实践得过程，是数据生命周期内的交付、控制、保护、输出的过程。在这以生产过程中，牵涉到数据的采集、业务流程的管理，数据的有效共享和保存，整个过程中没有信息中心的参与和责任。IT部门通常并不关心数据，他们专注于技术、技术流程、构建应用程序及工具的使用。也就是说，IT部门因为对业务的距离比较远，他们不生产，也不使用数据，对数据本身就缺乏敏感性。

那咋整？和稀泥呗！

以业务驱动为主音，首先得被需要。各部门得明确提出，我们需要信息中心来完成我们部门的数据管理工作。然后做到以下几方面内容：

（1）     理解并支撑部门得到利益的信息需求要得到满足。就是你到底需要哪些数据，包括自己用和别人用的。

（2）     获取、存储、保护数据和确保数据资产的完整性。得帮我们能得到，存起来，做好安全工作，用的时候还得方便。

（3）     确保数据和信息的质量。不能错，不能漏，不能缺，都得好好的。

（4）     确保利益相关方的数据隐私和保密性。内部数据不可外传，爬墙头也看不到。

（5）     防止数据和信息未经授权或不当访问、操作及使用。责任落实到人。

（6）     确保数据能有效的服务于业务目标。干的好才能得奖金。

所以，数据管理先得有需求，然后IT部门还得上，毕竟这是个技术活，IT部门要起到枢纽得作用。只要稀泥里不是太多水，先把墙立起来。

四、数据治理后，真的是短时高效，立竿见影吗？

数据治理是数据开发、实施和监督的综合过程，其中包括数据的计划、策略、流程和实践过程。其目的是在整个数据生命周期内交付、控制、保护、输出数据，并由此提升数据价值。

这大个饼，吃下去不容易哦，还想短时高效，立竿见影吗？

    分步实施，阶段性成果，还是可以实现的，毕竟事在人为嘛！

五、数据治理最大的阻碍是什么？

数据已经无处不在，却依旧视而不见。

永远叫不醒一个装睡的人。