「数据治理」企业在数据治理时会遇到哪些问题

数据治理从本质上看就是对一个企业的数据从收集融合到分析管理和利用进行评估、指导和监督的过程，通过提供不断创新的数据服务，为企业创造价值。企业不仅需要管理数据的系统，更需要一个完整的规则系统以及规章流程。
数据治理基本上涵盖了企业所有与数据有关的内容，因此在整个企业范围内，包括工作流程、涉及人员和使用的技术等等，都需要经过仔细考量，以保证数据的可用性、一致性、完整性、合规性、和安全性，确保在整个数据生命周期中，都具有较高的数据质量。
企业在数据治理时会遇到哪些问题：
1、数据质量参差不齐。
并不是所有数据都是数据资产，数据中也有垃圾数据。由于企业各个业务系统或模块都是按照各自的需要录入数据，业务系统不需要的信息就不录，没有统一的录入工具和数据出口，造成同样的数据在不同的系统有不同的属性信息，数据完整性无法得到保障。
2、数据流通受阻。
大多数企业的信息化建设初期缺乏整体规划，数据分散在这些架构不统一、开发语言不一致、数据库多样化的系统中，导致在企业内部形成了一个个的“信息孤岛”。缺乏有效的连接通道，数据不能互联互通，不能按照用户的指令进行有意义的交流，于是数据的价值不能充分发挥。

3、缺乏有效管理机制。
许多企业尝试通过生产系统的业务流来控制数据流，但由于缺乏有效的管理机制和某些人为的因素。在数据流转过程中，导致了大量的垃圾数据。以外，数据产权不明确，管理职责混乱，管理和使用流程不清晰，也是造成数据质量问题的重要因素。
4、存在数据安全隐患。
近年来，随着大数据的发展，诸如此类的数据安全事件多不胜数。数据资产管理上，正在由传统分散式的人工管理向计算机集中化管理方向发展，数据的安全问题愈来愈受到人们的关注。
综上所述，数据不真实、不准确、数据不透明、不共享都将增加企业经营风险、管理难度和复杂度。最终导致跨组织信息共享程度低、资源难于整合。如何更好地管理和控制数据，做好数据标准化和服务体系建设，成为当前各企业迫在眉睫的任务，而数据治理是关键。
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