随着企业信息化和数字化的发展，企业数据“多”管理问题引发的结果： 随着信息化发展，企业在不同业务领域建立了众多的异构系统，由于厂商众多，导致平台和技术各异。 系统维护都是各自为政， 基础数据维护工作在各自属地业务系统进行维护，来源不清晰、缺乏协调。 各业务系统对数据的维护模型不同，导致各自的数据标准规范不统一，如：客商、物料等的分类标准。 同一数据在不同的系统中编码不一样，尤其物料，甚至同一业务板块，不同单位的物料编码都不一致。 由于平台和开发语言不同，实现数据互通，导致系统之间的接口繁多以及多种接口标准，系统集成和接口管理成本上升。
对数据治理概念的理解还是比较模糊。往往只关注了数据治理中的某些环节，没有形成数据治理闭环；
数据治理工作没有总裁办、风险管理等部门参与。导致数据治理面临沟通协调困难，治理效率低下和效果不明显。
没有建立统一的数据质量体系、方法和规范
在数据治理落地实施、绩效评价等方面还没有专门的标准来指导
缺乏可行有效的监督、考核、评价机制，数据治理工作无法常态化
缺少配套的数据标准工具，支持数据标准落地
数据治理是确保数据在整个组织中得到正确、一致、质量高、安全可靠、可信任的使用。通过数据治理，组织可以更好地利用数据，降低数据管理成本，提高数据决策的质量和效果，增强数据资产的价值和竞争力。数据治理还可以促进数据共享和协作，推进业务创新和数字化转型，满足数据合规性和监管要求。
在建立数据治理体系和完成数据治理基础工作后，企业需要继续落实一些工作来进一步优化数据管理和利用效果。比如需要搭建配套的大数据工具和和平台，然后在此基础上做运营闭环，进一步挖掘数据的价值，包括数据分析、数据建模、数据挖掘等，用数据驱动业务决策和创新，实现降本增效、数据价值变现，为企业带来持续价值增长降本增效。
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