1.5 数据治理的3个现状
对企业而言，不同的行业、不同的业务特点、不同的信息化水平，决定了企业数据治理目标和数据管理的现状存在差异，不可一概而论。
近年来，由于工作关系，笔者走访了很多企业，也查阅了一些行业的数字化报告，发现：由于经济实力不同，行业特点不同，信息化程度不同，不同行业、不同企业的数据管理和数据治理情况也不尽相同，有的行业甚至才刚刚起步。不过，各行业的企业信息化的总体发展趋势基本都遵循了诺兰模型。
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美国管理信息系统专家理查德·诺兰通过总结200多家企业发展信息系统的实践和经验，提出了著名的信息系统进化的阶段模型，即诺兰模型。诺兰模型分析了信息化发展的一般规律，对于我们认识数据治理的必要性有深刻的意义。
诺兰认为，任何组织在从手工信息系统向以计算机为基础的信息系统发展的过程中，都存在着一定的客观发展道路和规律。他将这个规律分为6个阶段：起步阶段、扩展阶段、控制阶段、集成阶段、数据管理阶段和成熟阶段（见图1-3）。
图1-3 诺兰模型给我们的启示
（1）起步阶段
初期引入的计算机主要起宣传、启蒙的作用，不要求有实际的效益。在这一阶段，IT需求只被当成改善办公设施的简单需求来对待，采购量少，只有少数人使用，在企业内没有普及。
（2）扩展阶段
在这一阶段，计算机开始普及，企业对计算机有了一定了解，想利用计算机解决工作中的问题，比如进行更多的数据处理，为管理工作和业务带来便利。企业对IT应用开始产生兴趣，出现了盲目购机、盲目定制开发软件的现象，但由于缺少计划和规划，因而应用水平不高，IT的整体效用无法凸现，这也标志着社会正在向信息化时代迈进。
（3）控制阶段
投入使用的应用系统多了，计算机在企业经营过程中开始发挥作用。在这一阶段，一些职能部门内部实现了网络化和电子化，如财务系统、人事系统、库存系统等，但各软件系统之间还存在“部门壁垒”和“信息孤岛”。信息系统呈现单点、分散的特点，系统和数据资源利用率不高。企业对于数据的重要性及数据管理的认知处于萌芽阶段。
（4）集成阶段
企业开始重新进行规划设计，建立统一的信息管理系统，企业的IT建设开始由分散和单点发展到成体系。ERP系统、SOA体系开始流行，企业将不同的IT系统统一到一个系统中进行管理，使人、财、物等资源信息能够在企业中集成共享。在这一阶段，数据资源的集成共享成为企业数据管理的核心诉求，信息化发展较快的企业开始建设数据仓库、数据分析等系统，开始探索数据背后的价值。
（5）数据管理阶段
企业高层意识到数据战略的重要性，数据成为企业的重要资源，企业的信息化建设真正进入数据处理阶段。在这一阶段，企业的业务和管理决策开始以数据为重要依据，企业的数据管理从关注数据整合到关注数据质量和安全，社会进入以数据治理为基础的数字化时代。
（6）成熟阶段
信息系统已经可以满足企业各个层次的需求，从简单的事务处理到支持高效管理的决策，IT的作用被充分发挥出来。在这一阶段，数据在企业管理决策、业务创新中不仅起着支撑和参考的作用，而且还是驱动要素。数据不仅被作为企业的重要生产资料，用来提升企业竞争力，甚至还可以重塑企业的商业模式。到了这一阶段，企业的数据治理不再被视为信息化的支撑体系，而是企业的一项常规业务，就如同企业的生产、营销、服务等业务一样。
诺兰模型在信息化建设发展中具有十分重要的指导意义。目前国内有少部分企业进入第四阶段晚期或第五阶段早期，中小企业有1%～2%进入第四阶段，约40%进入第三阶段，大多数中小企业还处在第一或第二阶段。诺兰模型说明，数据资源整合是信息化建设的必经途径，是数据资源充分利用的基础。
国内各行业的企业数据治理发展情况并不均衡，企业数据治理现状可以大致分为以下3类。
第一类，企业拥有雄厚的经济实力，信息化起步较早，企业的业务对信息化和数据的依赖程度较高。例如，BAT等互联网企业、金融业的各大银行、三大电信公司、国家电网等企业，该类企业大约在10年前就开始实施数据治理，目前已形成较为完善的数据治理体系。
第二类，企业有一定的经济实力，建设的信息系统较多，在单业务条线上信息化的应用程度较高。这类企业数据治理的普遍现状是：早期的信息化缺乏整体规划，建设了多个信息系统，沉淀了大量的数据，但缺乏统一的数据标准，系统之间的数据没有打通，形成了一个个“信息孤岛”。该类企业对数据价值的认识度很高，迫切希望通过发挥数据的价值，驱动企业管理和经营模式的创新。它们开始对数据进行大规模的整合，并基于此进行一些数据治理和应用方面的探索。目前国内的大型生产制造企业普遍存在“信息孤岛”的问题。
第三类，企业的经济实力相对薄弱，信息化刚刚起步，部分企业使用了财务软件、OA系统、ERP系统，数据存放在部门的系统中，甚至有些数据存放在个人电脑中，数据的共享程度较低。该类企业的战略目标是以生存为主，更关注业务和财务，在信息化上的投入较少。我国的中小企业多数属于这一类。当然，其中不乏意识超前的企业家和领导者，他们将数据视为重要的生产资料，希望通过数据的利用实现企业质的飞跃。
目前多数企业已经意识到企业要转型，要发展，就必须紧跟时代的步伐，而数据治理是企业实现数字化转型的必经之路。然而让很多企业感到困惑的是，如何选择企业数据治理的时机？是先有了数据再治理，还是先建设好数据治理体系再进行应用系统建设？不同类型企业的数据治理策略绝对不能一概而论，而应根据企业的阶段特点来制定。
对于第一类企业，企业已经有了相对完善的数据治理体系，需要注重加强数据应用，加快数据驱动的创新步伐，稳固提升数据质量和数据变现能力。
对于第二类企业，企业的信息系统多，“信息孤岛”问题严重，数据不能互联互通，不能按照用户的指令进行有意义的交流，数据的价值不能充分发挥，其数据治理已迫在眉睫。这类企业应加强数据资源的整合和治理，充分释放数据的价值。
对于第三类企业，在数字化浪潮下，企业的信息化虽然薄弱，但如果打好数据基础，未必不是企业改革创新、实现“弯道超车”的最佳时机。
虽然目前我国多数企业仍处于中期的数据集成阶段，但是在云计算、大数据等新技术的推动下，很多企业开始迈开步伐，已走进以数据管理为标志的数字化时代。