數據管理的常見誤區有很多。以下是一些常見的誤區：

1、認識不統一：在許多企業中，對主數據管理的認識不足，領導層對其重要性缺乏足夠的認知，這導致缺乏頂層設計支持。

2、標準不統一：企業內部難以就標準和規則達成一致，導致主數據編碼難以統一。

3、源頭系統忽視：主數據管理的真正有效性需要在數據產生的源頭就開始實施，即確保數據在最初階段就是標準化和唯一的。忽視源頭管理，僅依賴系統間的映射表或后期數據清洗整合，會增加復雜性和成本，降低數據質量。

4、范圍混淆：業務實體數據可能包含多個字段，但并非所有字段都需要納入主數據管理范圍。特別是那些僅用于描述特定業務、無需其他系統引用的字段，以及大量用于查詢和統計的字段，通常不應納入主數據管理。

5、局限單個應用程序：主數據管理不應局限于單個應用程序或主題領域。它應該支持多個應用程序，并在某種程度上成為企業的核心數據管理平臺。

6、投資回報誤解：有些人認為主數據管理項目沒有明確的投資回報。然而，從長期來看，主數據管理可以提高數據質量、降低數據冗余和錯誤率、優化業務流程和決策效率，從而為企業帶來顯著的經濟效益。

7、客戶需求不明確：客戶請廠商來幫助自己做數據治理，但是做什么，怎么做，做多大的范圍，先做什么后做什么，達到什么樣的目標，業務部門、技術部門、廠商之間如何配合做，很多客戶其實并沒有想清楚自已真正想解決的問題。

8、工具萬能誤解：很多客戶都認為，數據治理就是花一些錢，買一些工具，認為工具就是一個過濾器，過濾器做好了，數據從中間一過，就沒問題了。結果是：一方面功能越做越多，另一方面實際上線后，功能復雜，用戶不愿意用。

9、數據標準難落地：很多客戶一說到數據治理，馬上就說我們有很多數據標準，但是這些標準卻統統沒有落地，因此，我們要先做數據標準的落地。

總的來說，避免這些誤區的關鍵在于全面理解和正確實施數據管理策略，確保數據的準確性、一致性和完整性，從而提高企業的數據質量和運營效率。