《数据治理过程中的问题剖析与应对策略》
一、数据治理过程中的常见问题
（一）数据质量问题
1、数据准确性不足
在数据的采集环节，可能由于人为录入错误、传感器故障等原因，导致数据不准确，在医疗数据采集中，医护人员可能因忙碌而误将患者的体温数据记录错误；企业销售数据录入时，可能会出现产品数量或价格的输入错误，这些不准确的数据进入系统后，如果不及时发现和纠正，会在后续的分析和决策中产生误导。
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2、数据完整性欠缺
一些数据可能存在缺失值的情况，这可能是因为数据采集设备的故障未能完整采集数据，或者是数据传输过程中的丢包现象，比如在气象数据采集时，某个气象站的部分时段数据由于通信故障没有传输成功，这就使得相关气象研究和预报的数据完整性受到影响。
（二）数据安全问题
1、外部威胁
随着网络技术的发展，数据面临着来自外部黑客攻击的风险，黑客可能试图窃取企业的核心数据，如客户信息、商业机密等，一些电商平台的用户数据曾遭到黑客攻击，导致用户的姓名、地址、信用卡信息泄露，给用户和企业都带来了巨大的损失。
2、内部管理漏洞
企业内部人员的违规操作也可能对数据安全造成威胁，员工可能因为权限管理不善，误操作删除重要数据，或者有意将数据泄露给竞争对手。
（三）数据标准不统一问题
1、不同部门之间的数据标准差异
在企业内部，不同部门往往根据自身的需求和习惯来定义数据，销售部门和财务部门对于客户订单数据的记录格式和指标定义可能存在差异，销售部门可能更关注订单的来源渠道和销售人员信息，而财务部门则重点关注订单金额、付款方式等财务相关信息，这就导致在数据整合和共享时面临困难。
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2、企业与外部合作伙伴的数据标准对接问题
当企业与外部供应商、合作伙伴进行数据交互时，双方的数据标准不一致也会成为一个难题，比如在供应链管理中，企业与供应商对于产品编码、库存单位等数据的标准不同，这会影响到供应链的效率和数据的准确对接。
二、应对数据治理问题的对策
（一）提升数据质量的对策
1、建立数据质量监控体系
在数据采集、存储、处理等各个环节设置质量监控点，对数据的准确性、完整性等指标进行实时监测，一旦发现数据质量问题，及时发出警报并进行修正，可以通过编写数据质量检查脚本，定期对数据库中的数据进行扫描，检查数据是否符合预先设定的规则。
2、加强数据源头管理
在数据采集源头，采用自动化采集设备和技术，减少人为干预，对采集人员进行培训，提高其数据采集的准确性意识，如在工业生产数据采集中，使用智能传感器代替人工读数，既能提高采集效率，又能保证数据准确性。
（二）保障数据安全的对策
1、强化网络安全防护
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企业应建立完善的防火墙、入侵检测系统等网络安全防护设施，防止外部黑客攻击，定期对网络安全设备进行升级和维护，提高其抵御网络攻击的能力，对企业的数据进行加密存储和传输，即使数据被窃取，黑客也难以获取有效的信息。
2、完善内部数据安全管理制度
明确员工的数据访问权限，对重要数据的操作进行审计和记录，对员工进行数据安全培训，提高其数据安全意识，防止内部人员的违规操作，通过建立数据访问日志，记录员工对数据的访问时间、操作内容等信息，以便在发生数据安全问题时能够追溯责任。
（三）统一数据标准的对策
1、企业内部建立数据标准体系
由企业的数据管理部门牵头，联合各个业务部门，共同制定统一的数据标准，对数据的定义、格式、编码等进行规范，确保各部门之间的数据一致性，制定统一的客户数据标准，包括客户基本信息、交易信息等的格式和指标定义。
2、与外部合作伙伴进行数据标准对接协商
在与外部合作伙伴开展业务合作前，双方应就数据标准进行对接协商，可以通过建立数据映射表等方式，将双方的数据标准进行转换和匹配，确保数据的顺利交互，在供应链管理中，可以共同制定产品编码和库存管理的数据标准，提高供应链的协同效率。
数据治理是一个复杂而持续的过程，只有正视其中存在的问题，并采取有效的对策，才能充分发挥数据的价值，为企业和社会的发展提供有力的支持。
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