在数字化转型加速的今天，业务数据与客户数据已成为驱动企业增长的核心引擎。然而，海量业务与客户数据并未转化为企业增长动能，反而陷入“数据沼泽”困境：数据多却难以支撑精准决策，客户画像持续模糊导致资源错配，低质量数据影响AI应用效率。这些问题可以通过数据治理解决，使原始数据提炼为驱动业务的“高纯度燃料”，推动数字化转型质变，为业务赋能奠定基础。
销售易对话500+大中型企业发现，超80%的CIO都将“数据治理”列为年度战略TOP3，近期，销售易产品副总裁罗义、数字化专家王辉做客销售易直播间，深度剖析了数据治理的破局之道。
1. 数据价值转化困局：企业数字化转型的三大核心挑战
销售易产品副总裁罗义在直播中指出：“数据治理不是技术命题，而是组织能力重构。”要实现从数据沼泽到价值原油的质变，企业必须攻克三大核心关卡：
企业的数据采集不及时不准确，无法反映真实的业务情况，尤其是来自不同业务环节和部门的数据。例如，销售可能因为绩效压力而延迟记录数据，导致商机预测不准、业绩达成离承诺目标差距远，且数据无法真实反映状况帮助复盘。销售易将系统深度融入业务场景，实现数据的及时、高效、准确采集和沉淀。例如，渠道商通过线上商城下单时，订单数据能够自动化收集，无需人工录入，从而减少人工误差，提升整体业务流程的效率和透明度。
由于业务数据、客户数据涉及企业的核心运营环节，尤其是敏感数据的处理、存储和访问控制显得尤为重要，若将这些未经治理的数据直接应用，不仅影响数据价值挖掘，还极有可能导致数据泄露、隐私侵犯等安全事故，使企业违反相关法律法规，遭受巨大经济损失。
截至目前，销售易CRM已获得等保三级测评、ISO 27001、ISO 20000、ISO 9001、ISO 27701、CCRC App安全认证（中国唯一获得该认证的CRM企业）、ISO 22301等安全合规认证资质。销售易CRM在安全合规、个人信息保护、数据安全、数据治理等领域全面发力，切实满足企业的安全合规需求。
即便完成数据清洗，数据已经被整理和归类，若不能让结构化数据嵌入业务流程，与业务场景深度耦合形成决策闭环，数据也无法真正支持企业的决策，无法解决企业真正关心的问题。销售易通过统一客户数据平台和业务数据一体化的数据分析平台，让企业可以敏捷高效的发挥数据价值。
作为深度融入业务流的嵌入式BI平台，销售易NeoBI将数据分析嵌入到各个业务场景，使数据分析过程能够一键穿透到业务模块进行操作，实现数据与业务的实时联动。通过可视化图形，数据结果以最直观的方式呈现，方便管理者查看、理解和管理目标，随时追踪目标达成情况，并通过数据快速定位问题。NeoBI不仅帮助企业管理者提升决策效率和精准度，还帮助一线业务人员增强业务协同能力，实现销售进展的透明管理，助力企业安全沉淀数据信息，深入挖掘数据价值，提升数据背后的业务洞察力。
“嵌入式”BI助力企业安全沉淀数据信息，深入挖掘数据价值
2. 识别数据治理项目三大认知误区，降低项目失败率
第三方调研显示，不少企业在数据治理的过程中通常存在着以下三大问题：
▶ 误区1：把治理当“速效药”，带着“一蹴而就”的心态
数据治理是系统性工程，涉及企业的各个部门，绝不是短期内可以完成的任务。与体系建设或流程优化不同，后者可能在完成当天便能见到效果，而数据治理需要长期的规划与执行。
▶ 误区2：无法确定有效数据及其价值，陷入数据收集死循环
如果企业在初期没有清晰的数据定义和价值评估，就可能陷入数据收集的死循环。数据治理应与企业的业务、流程、战略目标相结合，确保所收集的数据能够直接反映出企业的业务状况，并为决策提供依据。如果无法界定哪些数据对企业有价值，那么即使收集了大量数据，最终也无法发挥其应有的作用。
▶ 误区3：管理逻辑与数据逻辑的”双向脱节”
数据治理的成功不仅依赖于技术工具，还需要有效的管理机制。如果数据的拥有者和使用者对数据的作用理解存在偏差，数据即使经过治理，也可能无法得到有效使用。企业必须建立一套完善的管理机制，确保数据的使用符合既定规则以及保每个环节的人员遵循数据治理规则。一旦数据出现异常，需要通过有效的制度进行纠正和管理，否则数据治理将无法为企业提供实质性支持。
3. 破局之道：从”一把手工程”到”全员赋能”的体系化路径，提升数据治理成功率
要实现数据治理的成功，数据治理必须作为战略性项目得到高层领导的全力支持，特别是在框架设计和资源调配方面。领导层要认识到数据治理的长期战略意义，将其与企业的整体战略相结合，确保资源的合理配置与执行力度。正如数字化专家王辉所述，唯有自上而下的战略定力，才能破除部门壁垒形成治理合力。
成功的数据治理企业通常具备清晰的方向和规则，这对于各类企业都至关重要：
企业必须清晰界定数据的范围，确保其能够反馈到业务和运营能力上，或提升决策、管理流程和核心竞争力。而企业内部最清楚其核心竞争力，数据治理需要业务人员准确界定哪些数据是有价值且有效的。
数据的真实性是治理成功的基础，企业必须确保数据的真实应用，明确数据采集、生成和使用规则。一旦这些规则确定，应尽量避免变动，以确保数据的连续性和一致性。以制造业为例，如果没有清晰的数据采集规则，当产品质量出现问题时，就难以从数据中分辨出是哪种不规范操作导致了产品质量下降。通过明确规则，确保数据的真实性和有用性，企业才能形成连续且真实的数据流。
数据治理的最终目的是服务于业务，推动企业发展，企业应优先解决因数据缺失或应用不当而影响业务的关键问题，从试点或关键业务场景入手，逐步扩大数据治理范围，而不是一开始就覆盖整个企业。通过先解决关键业务问题，企业能更快看到数据治理的成效，增强信心并逐步推广。
数据治理的复杂性决定了企业需要借助专业工具和数字化手段。企业应选择数字化工具和技术来提高数据治理的效率和准确性，比如销售易CRM提供字段级数据校验规则+流程触发机制，在客户信息录入时自动拦截格式错误/必填缺失，用手机号自动验证、商机阶段强制推进条件等功能从源头确保数据标准化。借助专业工具，可以显著降低治理的复杂性，提升数据治理效果，减少人力成本。
数据治理不是一蹴而就的投资，而是需要长期投入和耐心等待的过程。尤其是对于大型企业而言，至少需要一年时间才能看到阶段性成果，甚至需要两到三年的时间才能全面落地。成功的企业往往对数据治理有清晰的理解和预期，能够界定主体、制定规则，并通过数字化工具逐步推进。
在推进数据治理的同时，可通过以下维度对照数据治理情况，并实时进行调整推进数据治理成功：
1 数据质量：数据的准确性、完整性、一致性和及时性，确保数据真实、完整、统一且能及时反映业务变化。
2 业务影响：衡量数据治理是否通过优化业务流程、降低成本、提升客户满意度和增强决策支持来推动业务发展。
3 数据利用与价值：评估数据在分析、报告和决策中的使用频率，以及数据治理是否推动了业务增长和收入提升。
4 技术与资源：考察数据处理的性能和资源优化情况，确保数据治理高效利用计算资源，提升数据处理效率。
5 合规性与风险管理：数据治理是否符合法律法规要求，有效降低数据泄露和滥用风险，保障数据安全。
6 项目管理及项目ROI：通过目标达成率和用户满意度调查，衡量数据治理项目是否按时完成并满足业务部门和员工的期望。对比数据治理项目的成本与收益，评估其是否为企业的长期发展提供了数据资产或能力，实现投资回报
4. 四大数据治理核心引擎，让AI应用发挥最大价值
做好数据治理能让AI发挥更大价值，而用好AI能让数据治理价值最大化。王辉提到，数据治理的成功标志不仅是报表准确率的提升，更要让数据思维成为组织基因，以AI激活数据价值，以治理后的数据反哺AI，从而实现从”数据沼泽”到”价值原油”的质变。而要实现这种跨越，需聚焦四大核心引擎的构建：
有效数据治理的核心是建立“故障代码-解决方案”的体系。例如，工厂设备的报警系统能自动触发维修指令，这一关键步骤依赖于数据中预先完成的问题场景结构化标注。企业应将业务场景拆解为可识别的数据单元，建立问题特征与解决方案的对应关系，这是AI精准诊断的前提。
很多企业陷入“大模型崇拜”的误区，盲目追求销售大模型、财务大模型等概念。真正有效的AI应用应基于行业特性和核心能力建设。例如制造企业需要建立设备数据与生产节拍的关联模型，零售企业则应构建客户行为与供应链的联动分析体系。数据治理的首要任务是识别业务主链上的关键数据节点，而非追逐技术概念。
传统的人工分析往往陷入“头痛医头”的误区，仅凭单一数据点进行调整，忽视了多维数据之间的关联性，要更好地应用AI需要在进行数据分析时需要融合时空维度（如区域销售数据+天气数据）、因果维度（如员工操作日志+产品缺陷数据）、流程维度（如供应链响应数据+客户投诉数据），构建立体分析模型，突破单维分析局限。例如通过客户地理分布优化区域仓配网络。
优秀的数据治理体系应具备动态进化特性，这种进化能力要求企业建立数据治理的闭环机制：从业务场景产生数据，AI模型提炼洞察，再反馈至业务流程优化，形成“数据-决策-执行”的增强回路。当数据治理从静态报表升级为动态引擎，企业才能真正建立起面向未来的数字化竞争力，持续提升AI应用的能力。
