本文深入探讨了企业在数据治理中常见的陷阱，并提供专业的培训建议，帮助企业规避风险，实现数据的有效治理和应用。

关于企业级的数据分析及应用培训，包含了数据治理、BI、数据运营等重点应用项目

主数据治理是企业中对一些业务实体的数据进行统一管理的过程。

做交互设计10年，我为何转岗到产品经理？

真正转岗之后，我发现很多工作还是超出了自己的想象。产品经理的工作确实比较杂。理论上，产品经理的工作包括了产品的方方面面，从市场研究、用户调研、数据分析...

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通常在企业里该项目不是做死了就是做半死，我从落地的过程中总结一些常见的坑出来，供大家参考。

1. 数据质量问题严重：各系统数据质量存在很大问题，治理难且复杂。
2. 数据治理策略不明确：缺乏清晰的数据治理策略和流程导致主数据治理不彻底。
3. 数据所有权不清晰：不同主题域的数据的所有权和责任不明确。
4. 缺乏数据治理文化：组织内部缺乏数据治理意识导致主数据治理项目失败。
5. 数据治理方法不足：缺乏有效的数据治理方法导致治理质量不高。
6. 落标困难：整体落标流程繁琐，难以执行。
7. 缺乏专业的数据治理人员：缺乏专业的数据治理人才导致项目推进困难。
8. 数据治理与业务流程脱节：数据治理与业务流程不同步导致主数据治理变成了数字治理。
9. 数据治理ROI不明确：投资回报率不明确，管理层难以参与。
10. 数据治理缺乏持续性：数据治理项目缺乏持续性和长期规划导致前面项目实施功亏一篑。

该项目非常复杂，不小心做死，不小心也会干成和业务无关的项目，强烈推荐企业引进外部专业的培训。