在上一章节中，我们已经对数字化转型的初衷和主要任务进行了明确阐述。紧接着，我们深入探讨企业的数据治理工作，这是一项涉及多个方面的系统性工程。
数据治理并非简单的任务分配与执行，它涉及到用户心理模式的理解、架构的支撑以及生产流程的效率提升。若仅依靠上级的授权进行治理，往往会出现治理方向高远但实施却流于形式的情况，导致治理工作无法深入到实际问题中，反而增加了员工们填写报表、应对调研等额外的工作负担。这样做不仅不能解决实际问题，还可能让业务人员感到负担加重。
也不能仅通过个案处理的方式来跟进，虽然短期内可能会看到一些效果，但这种方式需要投入大量资源，战线拉得过长，往往只能治标不治本，使企业长期处于被动状态，无法从根本上解决问题。
过度依赖开发工具或购买第三方治理套件也不是长久之计。虽然短期内可能会增加成本，但若见效缓慢，业务人员可能会因看不到即时效果而失去耐心。还有谁来操作这些工具的问题需要解决。
数据治理的建设与实施是一个需要持续探索和成长的过程。它需要在支持企业发展战略的基础上，深入调研与分析企业的现状。进行数据治理平台的顶层架构规划和设计是至关重要的。这需要以、标准、制度等作为支撑，以数据治理平台作为实现手段。通过制定治理标准、体系、制度，形成与公司实际情况相匹配的全面数据治理体系和数据实体架构。