随着公司业务的开展，数据平台开展到一定规模，伴随而来的是数据资产越来越庞大，业务对数据分析的需求越来越丰富。面对纷繁复杂的数据，我们要进行数据治理，什么时候开始做数据治理最合适呢？

随着公司业务的开展，数据平台开展到一定规模，伴随而来的是数据资产越来越庞大，业务对数据分析的需求越来越丰富。面对纷繁复杂的数据，我们要进行数据治理，什么时候开始做数据治理最合适呢？

企业数据主要经历六个阶段：

S1激活期：从无到有阶段，该阶段线上化率低，对数据依赖弱。
S2渗透期：从有到多阶段，该阶段线上化率超60%，部分场景基于数据解决问题。
S3复制期：从多到精阶段，该阶段分析闭环场景多；可完成预警类、优化类专项分析；数据工种精细。
S4全面自助：星火燎原阶段，该阶段决策对数据强依赖；业务侧强数据意识；数据分析需求爆发，全民数据分析。
S5应用融合：应用融合阶段，产品工具让多数人拥有数据应用能力；分析结果融合于业务执行系统；分析结果高频影响战略决策。
S6BI+AI融合：AI融合阶段，BI与AI有明确分工，又能完美融合；普世的数据文化，顶尖的数据技术；顶尖的数据技术，高密度的数据人才。

 在这六个阶段中，有两个比较好的时间节点适合开始做数据治理。

第一个是在S2渗透期，这个阶段数据内容持续增长以及数据建设的标准规范尚未建立，很容易造成各种数据资产混乱。同时在跟不少企业研讨中有个共同结论：在前期有高段位的数据建设者时，提前重视规范化，后续会少走很多弯路。
第二个值得关注的时期是S4阶段开始之前或者S4的初期，在内容生产爆发之前实行规则设置、培训课程、监控机制、责任人设定等，让大家有统一的行为和规范化意识，也可以少走很多弯路。
总结一下，数据治理不要在大规模出现问题之后，应该是在爆发之前实行准备，“治”不如“防”。
头部企业大多数已到S4~S6阶段，进入了数据治理的常态化阶段，已经不存在“防”的说法，但是对于中小企业来说，抓住S2的规则空白期做规则建设，以及S4的爆发前实行用户教育，收益会非常大。

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