前面我们介绍了数据治理的基本情况，这回我们介绍一下数据治理技术所面临的现状和存在的问题。
在信息技术飞速发展的时代，数据已然成为了提高企业竞争力的关键因素。基于数据进行重要信息提取和开发应用程序已经成为企业信息化建设的重要领域。但是目前有诸多数据问题存在于众多企业之中。主要包括以下几点。
一、数据质量参差不齐，缺少统一标准
很多企业在数据完整准确性方面，由于缺乏统一的数据治理体系，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。而且在一致性方面，由于很多企业业务条线繁杂、业务种类多样，多个业务系统或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。这有碍于系统间信息的共享，使组织资源的利用率比较低。。
二、数据分散，信息孤岛化
目前，多数企业的信息化建设初期缺乏整体规划，然而大多都是以业务部门驱动的单体架构系统或套装软件，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”。这些“孤岛”之间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共享，于是数据的价值不能充分发挥。数据系统，是一个天然具有统一性的系统，很多系统，例如全国的一码通，从一开始就应该是全国范围内建设一整个，而不是各省地市自己建自己的，造成很大的资源浪费和其它问题。
三、缺乏有效管理机制
很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，比如平台间数据标准不一，缺少全局规范文档，信息无法对接应用等，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。
四、存在数据安全隐患
近年来，随着大数据的发展，数据安全事件多不胜数。比如华住和学习通的被拖库，数亿条用户数据被曝光在网上售卖，都造成了很大的影响。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。大数据的挖掘分析、开放共享在增强数据应用价值的同时，也增加了数据的透明程度，尤其是将数据集中在一个大环境时，一些敏感隐私的数据就有可能被泄露或非法使用，这给数据的安全与隐私保护带来更加严峻的挑战。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。
联系客服
