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忌忽视数据质量
数据治理的首要任务是确保数据质量，如果忽视数据质量，那么数据治理工作将失去意义，以下列举几个容易忽视的数据质量问题：
1、数据缺失：在数据收集过程中，部分数据未能及时、完整地收集，导致数据缺失。
2、数据错误：由于操作失误、数据录入错误等原因，导致数据出现错误。
3、数据不一致：同一数据在不同系统中存在差异，导致数据无法统一使用。
4、数据重复：同一数据在不同数据源中重复出现，造成数据冗余。
忌忽略数据安全
数据安全是数据治理的重要环节，以下列举几个容易忽视的数据安全问题：
1、数据泄露：未经授权的第三方获取了企业内部数据，可能导致商业机密泄露。
2、数据篡改：恶意分子篡改数据，影响企业决策和业务运行。
3、数据丢失：由于硬件故障、人为误操作等原因，导致数据丢失。
4、数据访问控制不当：未对数据访问进行严格控制，导致数据被非法访问。
忌过度依赖技术
虽然技术是数据治理的重要手段，但过度依赖技术会导致以下问题：
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1、技术更新换代快：当技术过时时，需要投入大量成本进行升级。
2、技术门槛高：数据治理专业人员稀缺，难以满足企业需求。
3、技术依赖性：过分依赖技术，可能导致企业对技术供应商产生过度依赖。
忌忽视数据治理流程
数据治理流程是确保数据治理工作有序进行的重要保障，以下列举几个容易忽视的流程问题：
1、缺乏明确的数据治理策略：企业未制定数据治理策略，导致数据治理工作无章可循。
2、数据治理团队职责不清：团队成员职责划分不明确，导致工作混乱。
3、缺乏数据治理考核机制：企业未建立数据治理考核机制，难以激励团队积极性。
忌忽视数据治理人才培养
数据治理工作需要专业人才的支持，以下列举几个容易忽视的人才培养问题：
1、人才短缺：数据治理专业人员稀缺，难以满足企业需求。
2、人才培养机制不完善：企业未建立完善的人才培养机制，导致人才流失。
3、人才激励机制不足：缺乏对数据治理人才的激励机制，导致人才积极性不高。
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忌忽视数据治理法规遵守
数据治理工作需要遵守相关法律法规，以下列举几个容易忽视的法规问题：
1、未遵守数据保护法规：企业未遵守数据保护法规，导致数据泄露风险。
2、未遵守行业规范：企业未遵守行业规范，导致数据治理工作不规范。
3、未遵守国家标准：企业未遵守国家标准，导致数据治理工作不符合要求。
忌忽视数据治理与业务融合
数据治理工作需要与业务深度融合，以下列举几个容易忽视的融合问题：
1、数据治理与业务脱节：数据治理工作未能与业务需求紧密结合，导致数据价值无法发挥。
2、数据治理团队与业务团队沟通不畅：数据治理团队与业务团队缺乏有效沟通，导致工作难以推进。
3、数据治理工作缺乏针对性：数据治理工作未能针对业务需求进行优化，导致效果不佳。
在数据治理过程中，企业应避免上述“七大禁忌”，以确保数据治理工作顺利开展，为企业创造价值。
标签： #数据治理不做哪些事情
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