数据治理的难点和困难,数据质量治理自查报告

数据治理的难点和困难,数据质量治理自查报告

3、数据质量差数据质量差是指数据中存在大量的错误、缺失和冗余，导致数据无法准确反映实际情况。这就使得数据治理变得困难，需要花费更多的时间和精力来进行数据清洗和校验。4、可能并没有真正的对错，但很明显，每一套方法的起点都是梳理数据标准规则，制定数据管理流程制度，搭建数据管理组织等，到最后发现，数据治理的前几个步骤，来回反复的走，却始终没有到达终

（°ο°） 多系统、多环节的信息隐性留存已导致数据跨境跨系统流转追踪难、控制难，数据确权和可信销毁更加困难。二是数据泄露事件层出不穷，超级网络平台数据垄断加剧，数据滥用、误用情况严2、投资决策的困难。组织的投资决策以能够产⽣可预期的建设成效为前提，但往往综合性的数据治理的成效并不能⽴马体现，它更像⼀个基础设施，是以⽀撑组织战略和长期发展为⽬

有业内人士统计，企业数据治理普遍存在以下六大难题：一、数据分散，形成孤岛“烟囱式”项目建设，导致数据分散在不同系统中，彼此之间无法形成联结。二、异构数据源，难以统一管数据治理的成功实施不能由一个人或一个部门完成。它需要各级企业领导、业务部门核心人员和信息技术骨干的共同关注和合作。其中，高级领导无疑是数据治理项目实施的核心参与者。4.数

＞ω＜ 由于数据治理主体的多元化，也必然呈现出利益诉求以及治理手段等差异化的特征，重点表现在主权国家数据治理战略不兼容、主权国家与企业和个人之间出现数据权但其实，数据管理是一件非常复杂而且困难的事情，就拿银行举例吧。一、为什么说数据治理难？无论是大行、股份制、城商行、农商行还是村镇银行，各有各的痛点，数据质量一直都成问题，原

⊙▂⊙ ⼤数据治理需要创建可靠的元数据，避免出现窘境，例如，⼀家企业重复购买了相同的数据集两次，⽽原因仅仅是该数据集在两个不同的存储库内使⽤了不同的名称。隐私企业需要严难点二：甲方内部沟通困难数据治理的工作开展往往需要跨部门协作，而信息部门难以协调业务部门深度参与数据治理实施。由于信息部门的层级设置通常不是一级建制部门，即便是一级建制部