“去年因物料编码混乱导致的客诉赔偿超200 万，重复取数的IT人力成本每年吃掉 150万 —— 这是我们数据治理前的真实账单。” 某集成电路制造企业CIO张总翻开财务报表，指着密密麻麻的数字感叹，“过去总觉得数据治理是‘烧钱工程’，直到3年后我们用账单证明：治理投入，才是最划算的长期投资。”
一、治理前的 “数据烂账”：每年超350万的隐性成本
在启动数据治理前，这家企业的 “数据烂账” 几乎延伸到每个业务环节：
1.客诉成本：数据错误的 “连环暴击”
因物料主数据不统一（如同一零件在采购、生产、库存系统中存在 3 种不同编码），导致订单发错货、生产用料短缺等问题频发。仅2021年，客诉赔偿、返工物流等直接损失高达217万元，还间接影响了3家核心客户的合作信任。
2.人力成本：重复取数的 “无效内耗”
各部门因数据标准不统一，需IT团队反复从多个系统抽取、清洗数据，仅销售部每月就需要2名专职IT人员处理报表，全公司年人力成本超150万元。
3.IT 运维成本：“补丁式” 维护的恶性循环
数据质量差导致系统频繁报错，运维团队70%的精力用于 “救火”，IT 运维支出占公司总预算的12%，且逐年攀升。
“这些成本就像温水煮青蛙 —— 看不见但致命。” 张总坦言，“直到2022年启动数据治理，我们才发现：数据混乱才是最大的‘成本黑洞’。”
二、3年治理实操路径：从 “救火” 到 “降本” 的关键四步
为扭转局面，企业以 “数据驱动业务” 为核心，分四步构建数据治理体系，最终将 IT 运维支出占比从12% 降至7%，3年累计节省超1000万元（相当于2个IT部门的年度预算）。
第一步：构建数据治理流程与机制，保障长效运行
企业从0到1建立数据治理流程及管理机制，明确数据管控、质量监控、安全管理等职能的责任部门（如数据管理部牵头，业务部门参与），并通过定期数据质量报告（含整改成效）推动管理层决策支持。“现在，数据治理不再是IT部门的‘独角戏’，而是全公司的‘必修课’。” 张总说。
第二步：建立数据质量管控体系，从源头 “止血”
企业按照 “明确需求 - 检查 - 分析 - 提升” 四步法，设计符合国家标准的统一数据质量评价指标体系及规则库。例如，针对HR 系统人员信息（紧急联系人、家属信息等），通过自动质检工具识别缺失、错误数据，并驱动业务端实时补充修改；同时，对物料主数据实施 “一物一码” 标准，覆盖采购、生产、库存全流程。
第三步：打造统一数据资产门户，终结 “重复取数”
通过数据治理平台，企业将4000多个数据资产（包括数据库、加工服务资源）以服务目录形式上架，提供预览、下载、API 接口等服务。销售部、生产部等部门无需再依赖IT团队 “定制取数”，直接调用标准化接口即可获取所需数据，IT 人力成本年降幅达60%。
第四步：降低IT运维成本，从 “救火” 转向 “赋能”
随着数据质量提升和资产标准化，系统报错率下降80%，IT运维团队从“70%救火 + 30%开发” 转向 “30%运维 + 70%业务赋能”。2024 年，企业IT运维支出占比从12%降至7%，节省的预算被投入到智能制造系统升级中，直接推动生产效率提升15%。
三、结论：数据治理不是 “成本项”，而是 “战略投资”
这家制造企业的账单印证了一个关键结论：数据治理的本质，是通过系统性投入消除 “数据烂账” 带来的隐性成本，最终实现 “长期降本”。正如Gartner调研显示，高质量数据可使企业运营成本降低20%-30%—— 而这，正是数据治理的核心价值。
“3 年前我们为治理投入500万，3年后省出1000 万。” 张总合上财务报表时，语气坚定，“数据治理不是烧钱，而是用今天的‘小投入’，买明天的‘大回报’。”
