数据治理现状体现在哪？这才是数据分析师需要关心的内容

只有保证数据的规范化、标准化和可靠性，数据操作和数据应用才能帮助企业实现数据资产管理，发现内部数据问题，挖掘数据价值，进而实现企业数据资产的激活和有效利用。数据治理应该用最简单的手段来管理最有价值的数据，但在实际操作中，我们在数据治理过程中遇到了很多常见的“两不三难”的情况：

1、数据治理现状体现在哪——后向治理的不一致性

由于历史原因，很多企业采取先建后治的方式，通过手工填写、逆向解析代码、脚本等方式进行元数据探索、血缘关系探索和数据质量管理，事后发现问题，容易造成管理内容与生产内容不一致。

2、数据治理现状体现在哪——被动治理效率不高

当发现质量问题时，建立质量平台，当需要数据字典时，建立元数据管理平台，将原来完整的治理体系划分为多个系统和平台，导致系统集成难度大，治理效果差。

3、数据治理现状体现在哪——错误区域治理难以集中

随着中泰建设中脚本和任务的不断增加，原来的管理数据已经成为一个管理程序;数据治理的实质是管理数据，进入错误区域时，数据已经成为一个管理程序、脚本和任务，导致在管理上失去焦点。

4、数据治理现状体现在哪——基于项目的治理难以继续

数据治理的最终目标是提高数据价值，这是一个长期的运行过程，需要逐步完善和逐步迭代。期望一步完成数据治理是不现实的。但是，在实际的实施过程中，目标往往是项目交付，导致治理不完善，没有连续性，而且效果注定要差到我想要的地步。

5、数据治理现状体现在哪——兼职治理难以实施

由于各行业、各企业、各单位的组织体系、数据应用和基础设施不同，需要通过方法论找到适合企业的独特的数据治理思路，同时，它需要一个特殊的人或专业团队的大力支持。但在实际实施过程中，企业往往安排员工进行兼职管理，导致职责不清，主动性不强，治理工作难以落实。

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