一文讲透数据治理难点与应对策略（建议收藏）

摘要

引言：数据已成为新时代的关键生产要素，中央和国务院相继发布了一系列文件，推动数据治理体系的构建和数字政府建设。在数字经济时代，数据治理成为企业数字化转型的核心。本文总结了数据治理中的常见难点，并提出了应对策略。

第一部分：数据治理难点分析

• 数据标准统一难：因为部门意见不一致，难以制定统一数据标准。
• 数据组织权责建立难：要求明确的组织架构来推动数据治理项目。
• 数据价值评估难：数据治理的价值难以量化，影响了企业对其的投资。
• 数据质量管理难：数据录入标准不一致，下游系统应用方式导致数据问题。
• 历史数据清理难：企业历史数据繁杂，难以清理与统一。
• 数据系统落地难：行业差异大，软件厂商专业性问题，企业独特环境因素。
• 数据治理长期执行难：外部专家撤离，领导关注度降低后，原定标准难以持续执行。

第二部分：数据治理应对策略

• 数据战略：制定清晰的数据战略，包含短中长期目标。
• 数据组织体系：建立有力的数据管理组织，保障数据战略落地。
• 数据管理制度：建立数据管理办法、规范和指导手册。
• 企业数据架构：优化数据系统间的集成共享。
• 数据管理标准：制定数据生产、传输、应用的全周期过程标准。
• 数据质量管理：设定数据质量标准，实现质量管理目标。
• 数据执行与落地：设计数据管理系统，推动企业应用。

文章提到，数据治理是一项长期且复杂的工程。企业可通过自身实际情况，结合成熟度评估模型，找出缺陷并制定计划，逐步提升数据管理水平，以支持数字化转型。