数据治理对于一个企业来说，有长期的利益提升意义，随着时间的推移、数据的增长，会愈发明显。但是看似稳赚不赔的专项，却会遇到很多阻碍。记录一下主要核心阻力。

1. 高层领导
数据治理的成功，一定与领导的持续支持分不开，对于很多非大型企业而言，在一个较长的战线里，大量的投入迟迟得不到有效的回报，这一点可能与公司战略大相径庭

2. 业务部门
我们所知道，数据孤岛是数据治理主要目标之一，如何去沟通让各个业务部门配合，对数据流程进行优化，需要下很大的功夫。业务部门在繁杂的业务中，衡量短期长期利益时，往往会倾向于短期利益、保持现有业务的稳定性。

3. 业务流程
在治理项目的过程中逐渐认识到，古典、死板、老旧的业务流程会大大增加数据治理的难度，降低数据治理的成效。统一数据标准数据规范是数据治理必要手段，但如果在数据采集阶段就有多个立项录入系统，则几乎没有有效办法对各个渠道数据进行管理。

4. 人员配置
以上是来自企业结构的问题，最后提一下人员配置。在数据治理项目或专项中，每一个任务流中都需要有充足的人力和能力，这并不是说需要大量的人，而是找到合适的人，专人专项去做这件事，避免从现有数据开发中抽取部分人力并行处理。梳理业务和二次开发数仓都是漫长复杂的过程，如果不能完全认真仔细去做，深度不够，带来的也许不止是返工，甚至是一个无效的治理项目。