写在前面：数据治理是数字化转型的基础，是数字要素流通的首要任务。但是面对不同的情况，数据治理的手段不同。
数据治理专员要转换思想，数据治理中单靠技术、软件是不行的，比如一些单位认为数据治理平台是万能的，直接上平台一般是做不好的，需基于企业的组织文化、愿景等对症下药。
先写个目录，供大家讨论，后续有时间也会继续补充
1. 看清现实
数据治理不是一个“项目”，想要立竿见影的效果？难！
数据治理不仅都是苦活、累活，还是个受累不讨好，经常背锅，领导看不见价值的活。
数据治理既是一个管理概念，又是一个技术概念
最重要的能力是沟通能力！
信息部门、业务部门深度沟通、配合，才能保证数据治理项目的稳步推进。
1.1 数据治理失败的几个原因：
缺乏明确目标、为治理而治理
分工混乱、
权责不明、
高层管理者关注不足、
缺乏数据治理专家、
不透明规则和系统
第一类：被动式的数据治理。数据治理只关注业务流程，并不关注实际数据的质量，头疼医头脚疼医脚的被动地为治理而治理。
第二类：局部式的数据治理。数据治理当成一个项目、一个工程，是一个一次性的活动，做完即结束，没有做到持续改进和运营。
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