数据孤岛被打破，采集1万+，使用100张？

“我们终于把数据孤岛打通了！集团所有系统的数据全接进来了，一万多张表！”

前阵子，一家传统制造企业的朋友打电话给我，声音里透着那种项目验收后的亢奋。

我心里咯噔一下，但还是问：”牛啊！那业务用起来怎么样？”

电话那头沉默了几秒，声音明显低了八度：”核心业务在用的……大概一百来张吧。”

1万 vs 100。

这个数字对比，扎心不？

轰轰烈烈搞集成，冷冷清清看使用。

每次我分享这个故事，总有人反驳：

“大鱼，你这是短视！业务都是急功近利的，如果都等他们提需求，数据工作不就永远被动挨打？我们做数据的，不应该未雨绸缪吗？”

好问题。

当下的业务价值 vs 未来的战略储备。

今天，我想认真回答这个问题。

01

“应接尽接”的正确废话

为什么企业都热衷于”大一统”式的数据采集？

因为政治正确啊！

“打破数据孤岛”、”构建统一数据平台”、”实现数据资产化”——这些口号在任何数据战略会议上都是第一条。

谁敢反对？谁反对谁就是”格局小”、”不懂数据价值”。

逻辑链条清晰得让人无法反驳：

于是，数据治理变成了一个纯粹的”供给侧”工程。

项目KPI特别好定：

这些数字在汇报PPT上，特别唬人。

但我们都在刻意回避一个问题：这些数据，业务真的需要吗？

就像你开了一家餐厅，把全世界的食材都采购回来，冷库塞得满满当当。

结果呢？客人只点蛋炒饭。

剩下的食材？慢慢烂在库里。

02

“战略储备”还是”战略负债”？

“就算现在用不上，先存着总没错吧？”

这句话的杀伤力，堪比”来都来了”、”大过年的”。

它让我们心安理得地把数据治理变成了仓鼠囤货——反正硬盘便宜，存就完了。

但大家可能忽略了一个残酷的事实：数据的维护成本，远高于采集成本。

我给你看一组某制造业集团的真实数据：

数据资产现状：

年度成本明细：

总计：1010万/年

关键是：95%的成本在维护没人用的数据。

但要让这1.2PB的表保持”可用”、”可信”？，还有更多的工作要做。

这是个无底洞。

更要命的是，业务系统在不断迭代：

那些被”战略储备”的数据，会以光速腐化成”数据僵尸”——占着资源，却谁也不敢用。

所以，你以为你在做”战略储备”，其实你在积累”战略负债”。

当然，我必须说明：某些行业的”战略储备”是刚需。

比如：

明确的边界清晰的用途

03

真正的未雨绸缪：建”高速公路”而非”停车场”

说了这么多，难道我们就该彻底躺平，天天等业务来喂需求？

当然不是。

需求驱动 ≠ 被动等待。

敏捷响应

打个比方：

你不需要把全国每条小路都修成高速公路，但你必须确保几条连接核心城市的主干道畅通无阻。

在数据治理里，这些”主干道”就是：

把80%的精力，投在这20%的核心数据上。

每一个业务问题都可能复用的底盘数据

剩下的？等需求来了再说。

“大鱼，你说得轻松！统一主数据才是最难的！”

没错，我知道。

一个”客户”的定义，就能让销售、市场、财务吵上三个月：

怎么办？

别追求一步到位的完美，先让一个场景跑起来。

比如先统一”活跃客户”的定义，让营销部门用起来，产生价值，形成示范效应。其他部门看到好处，自然会主动配合。

04

把方向盘交给业务

数据治理最大的误区，就是把它当成IT项目。

错了，大错特错。

数据治理是业务项目，只是恰好需要IT来实现。

我见过一些真正跑通的企业，都有这么几个特点：

1. 设立数据产品经理

这个角色不是传统的数据管理员，而是：

2. 建立“治理预案池”

3. 建立”数据市场”机制

4. 引入使用率指挥棒

简单粗暴但有效：

幸运的是，随着AI辅助治理工具的成熟，自动化的血缘分析、质量稽核，正在降低数据维护的边际成本。

技术能帮你更高效地维护，但它不能代替你做出“哪些数据值得被维护”的战略决策。

当”被使用”成为衡量数据价值的唯一标准时，面子工程就会原形毕露。

05

结语：少即是多，克制即是智慧

回到最开始那个问题：

采集1万张表，只用100张，到底是谁的错？

谁都没错，错的是我们对”大”的执念。

我们总以为：

但真相是：

真正的数据高手，不是数据的收藏家，而是数据的极简主义者。

他们知道：

所以，别再纠结为什么”只用了100张”。

真正该纠结的是：这100张表，你用透了吗？

最后，送你一句话：

数据治理的终极境界，不是”应采尽采”，而是”应删尽删”。

敢删，才是真本事。

对了，你们公司数据湖里有多少张表超过半年没人访问了？

别说你不知道。

你只是不敢查。