“屎上雕花”这一网络流行语，本意是形象地讽刺在一些本已糟糕的事物上，再怎么精心装饰也改变不了其本质的恶劣。在工作上表现为：不在本质洞察上下功夫，而用名词创新来呈现自己高大上的形象，与掩耳盗铃无异。然而，在数据治理的工作中，类似的现象也存在不少，列举5个常见的，可能表现在以下几个方面：

1.数据质量问题

在数据治理过程中，如果基础数据本身存在错误、不一致或缺失，那么对这些数据进行的任何美化或分析都可能得出错误或误导性的结论。比如，在一个城市的交通数据中，如果基础数据就存在大量的记录错误或数据遗漏，那么对这些数据进行的任何高级分析和优化都可能无法得出准确的交通流量图。Garbage In Garbage Out(垃圾进，垃圾出)。

2.数据隐私保护不足

在某些情况下，组织可能会收集和使用个人数据，但是如果没有遵循相应的数据隐私保护规定，或者没有对数据进行适当的脱敏处理，就可能侵犯个人隐私，甚至造成数据泄露。即便后续进行了精美的数据分析和可视化，这样的数据治理工作也是失败的，因为其基础是不道德或非法的。数据千万条，安全第一条。

3.数据治理规则的忽视

如果组织在推行数据治理时，没有制定或遵守相应的数据治理规则和标准，比如数据分类、数据存储、数据访问等，那么即便数据治理的目的是达到了，但是这种治理也是不可持续的，因为它没有建立在一个稳固的基础上。无规矩不成方圆，无规则治理不可持续。

4.过度投资技术而忽视实际需求

有些组织可能会花费大量的资金购买和实施最新的数据治理工具和技术，但是如果没有充分考虑组织内部的实际需求和人员的能力，这些技术可能无法被有效利用，导致资源浪费。唯工具论，重视“面子”忽视“里子”。

5.数据治理项目与业务目标脱节

如果数据治理的项目没有与组织的业务目标紧密结合，那么即便数据治理工作取得了表面的成效，也可能无法为组织带来实质性的业务价值。为了数据治理而数据治理。

怎么说呢，数据治理工作中的“屎上雕花”事件，是指那些未能解决根本问题，而只是在数据表面进行文章的工作。这些工作可能看似光鲜，但实际上并未真正提升数据的质量、价值或安全性。

你们在实际数据治理工作中都见过哪些“屎上雕花”现象呢?

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