数据治理面临难题，east数据治理工作难点明显。在东数西算背景下，数据治理工作面临挑战，如数据安全、合规性、整合性等。但通过创新技术和管理策略，有望实现突破，推动数据治理工作向更高水平发展。
本文目录导读：
随着我国“东数西算”工程的深入推进，数据治理工作成为信息化建设的关键环节，在实际工作中，数据治理面临着诸多难点，如何突破这些难点，成为当前亟待解决的问题，本文将从数据治理面临的主要问题出发，探讨数据治理工作的挑战与突破。
数据治理面临的难点
1、数据质量难以保证
数据质量是数据治理工作的基础，在实际工作中，数据质量难以保证，主要体现在以下几个方面：
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（1）数据来源多样，难以统一标准，企业内部、外部、线上线下等多渠道的数据来源，使得数据质量参差不齐。
（2）数据采集、存储、传输等环节存在漏洞，导致数据丢失、错误等现象。
（3）数据清洗、转换、整合等数据处理工作繁重，对人员素质要求较高。
2、数据安全风险较高
随着数据量的不断增加，数据安全风险日益凸显，主要表现在：
（1）数据泄露风险，数据在采集、存储、传输等环节，可能被非法获取，造成严重后果。
（2）数据篡改风险，恶意攻击者可能对数据进行篡改，影响数据真实性。
（3）数据滥用风险，企业内部人员可能利用职务之便，非法使用、泄露数据。
3、数据治理体系不完善
当前，我国数据治理体系尚不完善，主要体现在以下几个方面：
（1）数据治理政策法规不健全，数据治理相关法律法规滞后，难以满足实际需求。
（2）数据治理标准不统一，不同行业、不同领域的数据治理标准不统一，导致数据共享困难。
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（3）数据治理组织架构不明确，企业内部数据治理职责不清，难以形成合力。
4、数据人才短缺
数据治理工作对人才素质要求较高，当前我国数据人才短缺，主要体现在：
（1）数据专业人才匮乏，具备数据治理能力的人才数量不足，难以满足市场需求。
（2）复合型人才短缺，既懂技术又懂业务的数据治理人才稀缺。
（3）人才培养体系不健全，数据人才培养机制不完善，难以培养出符合实际需求的人才。
数据治理工作的挑战与突破
1、提升数据质量
（1）建立统一的数据标准，针对不同来源、不同类型的数据，制定统一的数据标准，确保数据质量。
（2）加强数据清洗和整合，采用先进的数据清洗技术，对数据进行清洗和整合，提高数据质量。
（3）强化数据质量管理，建立健全数据质量管理机制，对数据质量进行持续监控和评估。
2、加强数据安全防护
（1）完善数据安全法律法规，加强数据安全立法，为数据安全提供法律保障。
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（2）加强数据安全防护技术，采用加密、脱敏等技术手段，确保数据在采集、存储、传输等环节的安全。
（3）提高数据安全意识，加强数据安全宣传教育，提高企业内部员工的数据安全意识。
3、完善数据治理体系
（1）建立健全数据治理政策法规，加快数据治理相关法律法规的制定和修订，为数据治理提供法律依据。
（2）制定统一的数据治理标准，针对不同行业、不同领域的数据治理需求，制定统一的数据治理标准。
（3）明确数据治理组织架构，建立健全数据治理组织架构，明确各部门职责，形成合力。
4、加强数据人才培养
（1）加强数据专业教育，推动高校开设数据治理相关专业，培养数据治理人才。
（2）开展数据治理培训，针对企业内部员工，开展数据治理培训，提高其数据治理能力。
（3）建立数据治理人才评价体系，建立健全数据治理人才评价体系，激励人才成长。
在“东数西算”背景下，数据治理工作面临着诸多挑战，通过提升数据质量、加强数据安全防护、完善数据治理体系和加强数据人才培养等措施，有望突破数据治理工作的难点，推动我国数据治理工作迈上新台阶。
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