数据治理已死。不是被摧毁，而是被时代抛弃。
就像当年“PC已死”的判断：Steve Jobs 把PC比作“卡车”，它依然存在，但早已不是主流交通工具，他用 iPad 开启了后PC时代的生活方式；而 Eric Schmidt 则冷静判断“Mobile First 已胜”，以技术演化的逻辑宣告 PC 的黄金时代终结。PC没有消失，但它不再是创新的中心，不再是人们想象未来的原点。
就像我早在2014年就宣告“数据仓库已死”，并不是说SQL不再运行，也不是数据不再集中，而是那套“先建模、再治理”的集中式价值逻辑，已经无法应对今天这个高速变化、非结构化主导的世界。
今天，我再说一句：
数据治理已死，因它已无法回应AI时代的真实挑战。
它像曾经的主角退出舞台，没人强迫它谢幕，但它已经不再被需要。
然而，很多企业、很多顾问、很多管理者还在坚持修补那套“流程+角色+制度”的尸体系统，仿佛只要框架完善、职责清晰、流程上墙，一切就能自动运行。
虽然大家都在摇头叹息、都感觉有气无力，但还是在劳而无功地苟且着。
唯有勇者大胆承认：时代变了！数据治理没用了，数据治理已死。
一、数据治理的诞生与“合规驱动”的原罪
数据治理的兴起，有其历史必然性：
- 2002年Sarbanes-Oxley法案出台，企业需要对财务数据的完整性负责；
- 2003年后，Gartner、Forrester等研究机构将其概念化、框架化；
- 2009年，DAMA DMBOK对其做出经典定义：对数据资产施加计划、监督和执行的权威行为。
这些起点，注定了数据治理的出发点是合规压力，而非价值创造。它关注：
- 谁负责什么数据？
- 数据质量怎么监控？
- 数据标准如何统一？
- 元数据如何管理？
但它没有回答——
谁对数据的“洞察失败”负责？
谁对AI训练偏差负责？
谁对因数据误导做出的决策负责？
数据治理定义了结构，却回避了后果。
二、从控制到无力：数据治理的瓦解进程
随着大数据和AI的兴起，数据治理开始“跟不上趟”：
- 数据源爆炸：
IoT、社媒、视频、传感器、语义上下文等非结构化数据大量涌现，传统治理模型根本无力覆盖； - 实时流数据和动态决策：
决策变得即时，数据治理的审批流程和手工维护早已成为负担； - AI重塑了数据价值逻辑：
AI关注的是语义相关性、prompt上下文、反馈闭环，而不是元数据完整性和字段命名规范，你治理得再好，语言模型也未必识别你的“分类标准”； - 治理角色形同虚设：
Data Owner 不知道自己拥有什么，Data Steward 忙于开会和写文档……
结果就是——
数据治理耗费大量资源，但无法证明自己的价值，更无法抵挡新范式的浪潮，领导仍在质问：
你们那么多人花那么多钱，为什么还不如我拍脑袋？
三、AI与“数据思想”的重构
AI的到来，带来了完全不同的数据观：
| 数据治理思维 | AI原生数据观念 |
|---|---|
| 数据是资产 | 数据是语言与上下文 |
| 需要流程控制 | 需要语义理解与实时交互 |
| 关注结构与规则 | 关注反馈与启发 |
| 可审计、可追责 | 可预测、可演化 |
AI的应用，从根本上需要一种新的治理逻辑：
- 从控制转向协同（Data Collaboration）；
- 从治理转向对话（Data Dialogue）；
- 从定义数据的“正确性”转向观察数据的“后果性”。
我们要治理的不是字段，而是影响；不是命名规则，而是认知偏差。
四、我们需要新的方向
既然数据治理已死，我们该往哪里走？
我不反对责任、不反对质量、不反对秩序，
但我反对一切脱离价值、洞察与人性的虚假治理。
我们需要：
- 数据启发系统：
让数据主动发现问题，而不是被动等待治理； - 责任追踪模型：
明确AI训练、使用过程的影响链，而不仅仅是权限控制； - 对话式数据空间：
人、模型、知识在实时交互中优化，而不是文档上传审批打分； - 真理为导向的架构：
不是为了合规而治理，而是为了公义而设计。
结语：你还在修补什么？
数据治理不是没用，而是它已经完成了历史使命。
继续修补它，是在延迟自己进入真正的AI时代。
我并不主张抛弃一切结构，我主张：
将结构作为载体，把真理当作方向。
你可以继续修补那具尸体，
也可以选择站出来，承认它已经死了——
然后，重新定义“如何让数据为人所用，而非人被数据困住”。
数据治理已死，
愿你活出新的洞察、新的荣光。
如果你读完本文，依然觉得“数据治理就是职责分配、流程设计”，那我尊重你的选择。
但如果你心中能有一丝共鸣，愿意跳出旧框架，重新思考数据的本质、AI的责任、人的价值——
那么，欢迎加入我正在思考与写作的旅程。
接下来，我将陆续发布“数据治理的替代品”、“从合规到启发的治理模型”、“AI下的责任链”等一系列内容。
关注我，一起用真理照亮技术、用洞察唤醒行业