科技猎数据治理方面的第一个误区便是认为数据治理是可以短期见效的。
数据治理是一项长期而繁杂的工作，是数据中台建设过程中最基础也最重要的一步。很多时候，经过多项整合、清洗、归集后，数据治理似乎已初见成效，但应用业务时却发现数据无法真正落地，更无法驱动业务。可见，企业在数据治理过程中存在一些误区，会令数据治理过程漫长且效果不佳。导致这种现象的一个原因就是企业内部缺失数据管理，对数据变现价值抱有期待，但并不清楚如何智能化管理数据。
面对这种情况，企业可通过小型数据应用项目对数据架构、数据质量、数据处理能力进行全面摸排，为后期真正的数据治理提供依据。在数据情况探查清楚后，可由专业的数据中台服务商制定切实可行的数据治理方案，指导技术人员和业务人员协同配合，缩短数据治理见效时间。
数据治理方面的第二个误区便是认为数据治理及中台架构建设是技术部门的事情，与业务人员无关，也与企业管理层无关。
企业数字化转型是一场涉及组织、业务、技术等多个部门的战略变革。数据中台建设的最终目的是赋能业务，为数据变现提供动力。而技术人员长期专注于提升技术能力，对业务需求、痛点把握不足。不考虑业务需求的中台建设会趋离本源。没有企业中台战略的资源支持，数字化转型仅由技术部门推动，数字化转型力度不足，易造成转型中途夭折。
数据本身是由业务产生的，提升数据质量离不开业务发展。业务领域多，数据来源渠道也多，统一数据口径需要先统一业务术语；业务需求多，数据报表不完善会导致基础数据采集出错。因此，企业进行数据治理涉及的部门一定是涵盖业务部门、技术部门甚至管理层的多维组织架构，这样才能使数据治理真正落地。
数据治理方面的第三个误区是企业认为数据治理只是简单的工具配置及叠加。
一些企业可能会认为通过治理工具将数据进行简单的“冲洗”，数据便会条理清晰、干净待用。其实不然，数据治理包含组织架构调整、治理流程的制订、工具的配置、现场技术人员的实施、业务部门的协同配合等。人员调用及安排是数据治理的前提，只有将专业、合适的人员安排到合适的位置，才能让他们真正发挥作用；只有具有清晰的行动指令及执行流程，企业的数据治理才能有效果。