「数据治理」企业数据治理将要面对哪些问题

如今，企业以数据为核心的数字化转型已成为发展趋势。企业在生产经营过程中往往积累了海量的数据资源，但这些数据资源却得不到重视，导致其无法充分发挥自身的价值。如何做好数据治理，更快、更好地推进数字化转型，企业数据治理将要面对哪些问题呢？
企业数据治理将要面对哪些问题：
1、存在信息孤岛，有数不能用。当前，金融业数据治理过程中普遍存在“不愿、不敢、不能”共享的问题，导致海量数据散落在众多机构和信息系统中，形成一个个“数据烟囱”。
一是不愿共享，多数机构都将数据作为战略性资源，认为拥有数据就拥有客户资源和市场竞争力，主观上不愿意共享数据；与之类似，机构内部数据权属分割，数据所有权和事权密切相关，部门宁愿将数据“束之高阁”，也不愿轻易拿出来共享。
二是不敢共享，部分金融数据具有一定敏感性，涉及用户个人隐私、商业秘密甚至国家安全，数据共享可能存在法律风险，客观上给机构间共享数据带来障碍。三是不能共享，由于各机构数据接口不统一，不同机构的数据难以互联互通，严重阻碍数据开放共享，导致数据资产相互割裂、自成体系。

2、数据质量不高。金融科技背景下，高质量数据成为金融服务与创新的重要基础，也是大数据提升金融精准施策能力的关键前提。然而，当前金融业整体数据质量不高现象依然突出，给数据深入挖掘与高效应用带来困难。
在完整准确性方面，由于缺乏统一的数据治理体系，有些金融机构在数据采集、存储、处理等环节可能存在不科学、不规范等问题，导致错误数据、异常数据、缺失数据等脏数据产生，无法确保数据的完整性和准确性。
在一致性方面，由于业务条线繁杂、业务种类多样，多个部门往往数据采集标准不一、统计口径各异，同一数据源在不同部门的表述可能完全不同，看似相同的数据实际含义也可能大相径庭，数据一致性难以保障。
3、融合应用困难。金融数据来源众多、体量庞大、结构各异、关系复杂。从如此繁杂的海量金融数据中挖掘高价值、关联性强的高质量数据，需要高效的信息技术支撑和可靠的基础设施保障。
然而，部分金融机构科技研发投入相对不足、科技人员占比严重失调，利用数据建模分析解决实际问题的能力有待提高。信息资源利用大多停留在表面，数据应用尚不深入、应用领域相对较窄、数据与场景融合不够，导致数据之“沙”难以汇聚成“塔”，海量数据资源
无法盘活，数据潜力得不到充分释放。
4、治理体系缺失。我们常说，技术本身是中性的，技术运用的善恶完全取决于人，我认为这一结论对数据同样适用。科技要向善，数据也同样要向善。然而，由于法律法规尚不健全、数据治理体系还不完善、机构合规意识不足，数据“不善用”的问题较为突出。
从业机构违法违规成本低，为谋求商业利益而置现有管理规定于不顾，过度采集数据、违规使用数据、非法交易数据等问题屡见不鲜。数据泄露事件时有发生，用户成为“透明人”，电信欺诈、骚扰电话、暴力催收等屡禁不止，严重侵害用户权益。
企业在数据治理面临的问题应该得到重视，在如今数字化企业的时代，只有发挥数据的最大作用，企业才能收获最大效益。
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