数据治理模式对比
三大数据治理模式开展方式、适用场景、优劣势、资源投入各不相同。
模式一，自下而上，切入方便，成本可控，重架构，但脱离应用，对执行团队架构能力要求较高，成效慢；
模式二，自上而下，目的明确，切入方便，成本可控，重应用，但轻治理，容易造成面子工程，出现重复治理的风险；
模式三，大规划模式，规划的眼光，覆盖业务、数据双层面，重建风险小，聚焦业务，有利于充分挖掘数据价值，但对组织的协同性要求较高，同时需要高质量复合型人才配合团队执行，整体落地风险较大，成本较大。
数据治理三大模式对比如下表所示：
数据治理三大模式对比
三大数据治理模式各有优劣，而组合模式在某种程度上对冲单一模式的风险，可以更好地满足企业数据治理的需求和目的。企业应基于面临的现状，选择适合的自己的治理模式。
数据治理模式选择
不同的数据治理模式，对企业的数据治理水平、组织协同程度要求不同。
自下而上的模式一是基于底层数据治理的，对数据治理水平要求较高，数据治理水平包括数据基础（数据量、数据质量等）以及数据治理能力，数据治理能力主要体现在数据治理团队专业度以及数据治理体系（组织、制度及流程）完善度。这种模式对组织协同度要求相对较低，主要靠数据治理团队推动进行。
自上而下的模式二是基于明确数据应用进行数据治理的，相较于自下而上的模式一，组织的协同性要求会更高，需要业务部门、数据部门配合实现，但整体以需求为主，对数据治理的水平要求一般。
大规划的模式三既治理现状，又规划未来，对组织协同性及数据治理水平均有极高要求。该模式需要动员企业的业务部门、技术部门、数据部门，同时需要企业各阶层（高层、中层、基层员工）的人员共同配合，全面盘点业务的痛点及未来规划，同时梳理数据现状，规划数据未来，通常为战略项目、高层领导共同将企业数据治理水平推向一个新水平，同时完成数字化组织的转型。
组合模式在组织协同性、数据治理水平上会叠加单一模式的要求，如模式一&模式三的组合模式对组织协同性、数据治理水平要求最高。
各模式对企业的组织协同性、数据治理水平的要求见下图所示，基于各模式对企业组织协同、数据治理水平的要求不同，企业应充分盘点企业的组织现状、数据现状、应用现状，初步评估企业数据治理水平、组织协同度，结合数据治理的目标，评估可行性，选择最佳模式。
各数据治理模式图
企业数据治理是个复杂而漫长的过程，通常在不同的发展阶段，企业选择数据治理模式并不同，基于面对的组织、数据、应用现状，企业需要均衡目标与现状，选择当下最合适的数据治理模式。
企业数据治理并不是一蹴而就的，它需要企业不断地进行规划、治理、监测、优化，通过数据治理不断完善企业的组织、制度、流程管理体系，同时不断提升企业数据治理管理水平，包括数据标准、数据质量、数据架构及模型、数据应用等模块的管理水平提升。
数据治理是一个持续循环的过程，需通过不断地改进提升及完善。PDCA循环不是在同一水平上循环，而是呈阶梯式推动上升，每次循环将推进企业的数据治理水平及组织协同性向新的、更高的层级进阶，最终实现企业数字化转型。
数据治理PDCA循环机制
数据治理实施路径
企业数据治理实施路径通常包含三个阶段。
第一阶段：起步阶段，业务运营数字化阶段。
这个阶段主要是梳理企业面临的现状，响应痛点，探索业务场景化。企业逐步开始由信息化向数字化转型，这个阶段企业会重新审视原有的数据治理策略，重构数据治理战略及实现路径，逐步开始搭建数据治理框架、数据治理体系框架，升级原有的数据处理、应用模式，搭建大数据平台，构建大数据采集、汇集、存储、计算、服务的基础能力，逐步整合各系统的数据，打破数据孤岛，沉淀数据资产，探索业务场景化。
第二阶段：深入拓展阶段，数据赋能常态化阶段。
这个阶段数据应用成为重点，企业开始深挖数据价值，提高数据应用覆盖。数据应用的范围，由核心KPI指标的实现，逐步覆盖全部核心业务，搭建完善的分析框架和洞察体系，不断地提升业务决策质量。
大数据平台持续发挥大数据处理的能力，企业纳入更多、更广的数据内容，不断扩大数据应用的广度及深度，初步形成企业的数据资产地图，数据标准体系逐步搭建，数据应用的效率大大提升，初步完成由“经验主义”向“数据主义”的转型，数据决策成为企业决策主要决策方式。
这个阶段，企业开始全面建立数据管理权限体系，完善数据治理机制，优化数据治理流程及制度体系，由原有的“粗放式”管理升级为“精细化”管理，数据质量不断提升，企业数据管理能力升级，逐步通过数据质量平台、数据资产平台、数据治理平台工具等实现智能管理，企业数据思维认知全面提升。
第三阶段：智能应用阶段，运营决策智慧化阶段。
这个阶段企业实现洞策合一，智慧场景应用成为常态，全面完成数字化转型，探索数字业务，开启新篇章。这个阶段以智能应用为主，AI赋能成为常态，企业不断地挖掘数据的价值、激发创新，开始为企业战略性分析提供准确的数据依赖，在这个阶段，有些企业甚至在原有商业模式上，激发新的业务模式。
数据管理层面，由数据治理体系建设逐步向数据治理体系优化进阶，完善机制、流程，进一步细化数据管理职责；
数据资产层面，完成全域数据资产建设，构建强壮的数据模型体系，完成企业数据标准建设，不断完善数据资产体系；
平台工具层面，大数据平台能力逐步向算法能力转移，智能推荐算法模型开发成为常态化的需求，数据治理平台逐步完善功能，协助企业智能化数据质量、数据标准、数据资产及主数据等模块，企业真正进入运营决策智慧化阶段。
数据治理实施路径三大阶段
数据治理三大模式详解（2）：数据治理模式对比与选择路径 
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