挑战与应对策略
图片来源于网络，如有侵权联系删除
一、引言
在当今数字化时代，数据已成为企业和组织最重要的资产之一，数据治理旨在确保数据的质量、安全性、可用性和合规性等多方面的要求，在数据治理的实践过程中，存在着诸多问题和不足，这些问题严重影响了数据价值的充分发挥。
二、数据治理存在的问题和不足
1、数据质量方面
准确性问题
- 在企业数据中，数据录入错误较为常见，在销售数据录入时，销售人员可能因为疏忽将产品价格或数量填写错误，这种不准确的数据如果被用于销售分析、库存管理等决策，会导致错误的结论，错误的价格数据可能使企业对产品的利润空间产生误判，从而影响定价策略。
- 数据来源的多样性也增加了数据准确性的挑战，不同部门或系统收集的数据可能存在冲突，以客户信息为例，市场部门和客服部门可能对同一客户的地址记录不同，这是因为数据更新的及时性和数据获取渠道的差异导致的。
完整性问题
- 部分企业存在数据不完整的情况，在一些项目数据管理中，可能由于流程不完善，导致某些关键数据缺失，在一个研发项目中，如果没有完整记录每个阶段的测试数据，就无法全面评估项目的质量和风险，这可能会影响项目的后续改进和决策，如决定是否进一步投入资源进行优化。
- 数据集成过程中也容易出现数据完整性问题，当企业整合不同业务系统的数据时，可能会遗漏一些字段或记录，导致数据的不完整，这对于需要全面数据视图进行决策的企业来说是个严重的问题，如企业进行战略规划时需要完整的业务数据来分析市场趋势和自身竞争力。
一致性问题
- 企业内部不同部门使用的数据标准不一致是导致数据一致性问题的主要原因之一，财务部门和业务部门对于销售额的计算方式可能不同，财务可能按照到账金额计算，而业务部门按照合同金额计算，这种不一致性使得企业难以进行统一的数据分析和管理，在进行整体业绩评估时会产生混乱。
- 随着企业的发展和业务的扩张，数据的一致性维护变得更加困难，当企业进行并购或者开拓新业务领域时，新纳入的业务数据可能与原有的数据在结构、定义等方面存在差异，难以实现数据的一致性整合。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、数据安全方面
内部威胁
- 企业内部员工的误操作是数据安全的一大隐患，员工在使用公司数据时，可能因为缺乏安全意识，将敏感数据发送到错误的邮箱，或者在未加密的情况下传输数据，内部员工的恶意行为也不能忽视，如员工为了谋取私利，窃取公司的核心数据，包括客户名单、商业机密等。
- 权限管理的不完善也增加了内部数据安全风险，如果权限设置过于宽松，员工可能会访问到与其工作无关的敏感数据，增加了数据泄露的可能性，一个普通的行政人员可能因为权限设置问题而能够查看公司的财务核心数据。
外部威胁
- 网络攻击日益猖獗，黑客通过各种手段入侵企业的数据系统，利用软件漏洞进行攻击，获取企业的数据库访问权限，从而窃取大量客户信息、交易数据等，这种数据泄露事件不仅会给企业带来直接的经济损失，还会损害企业的声誉。
- 第三方合作伙伴也可能带来数据安全风险，当企业与供应商、合作伙伴共享数据时，如果没有严格的安全协议和监管措施，第三方可能会因为自身的安全漏洞而导致企业数据泄露，企业的云服务提供商如果遭受攻击，企业存储在其平台上的数据就会面临风险。
3、数据治理架构与流程方面
架构不合理
- 部分企业的数据治理架构缺乏顶层设计，各个部门的数据管理各自为政，市场部门有自己的数据管理系统和流程，研发部门也有独立的体系，这种分散的架构导致数据无法在企业内部有效流通和共享，这使得企业难以整合数据资源进行全面的业务分析和决策，如企业想要分析市场需求对研发方向的影响时，由于数据架构的不合理，无法快速获取和整合相关数据。
- 数据治理架构没有与时俱进也是一个问题，随着企业数字化转型的推进，新的数据类型（如物联网数据、社交媒体数据等）不断涌现，原有的数据治理架构可能无法适应新的数据管理需求，无法对这些新数据进行有效的治理。
流程不完善
- 数据治理的流程在很多企业中缺乏明确的定义和规范，在数据变更管理方面，没有清晰的流程来确保数据变更的合理性、准确性和及时性，这可能导致数据的随意更改，影响数据的质量和一致性。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 数据治理流程中的监控和反馈机制不健全，企业往往缺乏对数据治理流程执行情况的有效监控，无法及时发现流程中的问题并进行调整，在数据质量管理流程中，如果没有监控机制，就无法知道数据质量是否得到了有效提升，也无法对改进措施的效果进行评估。
4、数据治理的人才与文化方面
人才短缺
- 数据治理需要既懂技术又懂业务和管理的复合型人才，目前市场上这类人才非常匮乏，企业在进行数据治理时，很难找到合适的人员来设计和实施数据治理方案，在构建数据仓库时，需要专业人员来设计数据模型，同时还需要他们了解企业的业务需求，以便准确地整合数据，但这样的人才数量远远不能满足企业的需求。
- 企业内部对数据治理人才的培养重视不够，很多企业没有建立完善的人才培养体系，员工缺乏提升数据治理技能的机会，这使得企业内部的数据治理能力难以提升，无法适应日益复杂的数据治理环境。
文化缺失
- 在企业内部，数据文化尚未形成，很多员工不重视数据的价值，仍然依赖传统的经验和直觉进行决策，在市场推广决策中，部分管理人员可能更倾向于根据自己的经验来确定推广策略，而忽视了数据分析的结果。
- 企业缺乏鼓励数据共享和创新的数据文化，员工担心数据共享会带来风险或者不愿意分享自己的数据成果，这阻碍了数据在企业内部的流通和价值挖掘，研发部门可能因为担心知识产权问题而不愿意将实验数据分享给其他部门，这不利于企业整体的创新和发展。
三、结论
数据治理中存在的这些问题和不足严重制约了企业和组织对数据价值的挖掘和利用，要解决这些问题，需要从多个方面入手，包括建立完善的数据质量管理制度、加强数据安全防护、优化数据治理架构和流程、培养数据治理人才以及营造良好的数据文化等，只有全面应对这些挑战，才能提高数据治理水平，让数据真正成为推动企业和组织发展的核心动力。
评论列表