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随着信息技术的飞速发展，数据已成为新时代的核心资源，数据治理与融合作为数据管理的重要环节，对于提升企业核心竞争力、推动产业升级具有重要意义，本文将从数据治理与融合的概念、现状、挑战以及未来发展趋势等方面进行探讨，以期为我国数据治理与融合的发展提供有益参考。
数据治理与融合的概念
1、数据治理
数据治理是指通过一系列规范、制度、技术和工具，对数据资源进行有效管理，确保数据质量、安全、合规、可访问、可共享的过程，数据治理旨在实现数据资源的最大化利用，提高企业运营效率，降低风险。
2、数据融合
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数据融合是指将来自不同来源、不同格式、不同结构的数据进行整合、清洗、转换、匹配等操作，形成统一、一致、高质量的数据集的过程，数据融合有助于打破数据孤岛，实现数据资源的互联互通，为业务决策提供有力支持。
数据治理与融合的现状
1、数据治理现状
目前，我国数据治理工作已取得一定成果，但仍存在以下问题：
（1）数据质量参差不齐，部分企业数据质量较差，影响了数据应用效果；
（2）数据安全风险较高，数据泄露、篡改等事件时有发生；
（3）数据管理制度不完善，缺乏统一的数据管理标准；
（4）数据人才短缺，数据治理能力不足。
2、数据融合现状
在数据融合方面，我国已取得以下成果：
（1）大数据平台建设取得进展，数据资源得到初步整合；
（2）数据共享机制逐步完善，数据资源流通性提高；
（3）数据挖掘与分析技术不断进步，为业务决策提供有力支持。
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数据融合仍面临以下挑战：
（1）数据质量参差不齐，数据融合难度较大；
（2）数据孤岛现象依然存在，数据资源难以共享；
（3）数据融合技术尚不成熟，融合效果有待提高。
数据治理与融合的挑战
1、数据质量挑战
数据质量是数据治理与融合的基础，但我国数据质量普遍较低，提高数据质量，需要从数据采集、存储、处理、应用等环节进行全生命周期管理。
2、数据安全挑战
随着数据量的不断增长，数据安全风险也随之增加，保障数据安全，需要加强数据安全法律法规建设，完善数据安全管理体系，提高数据安全技术水平。
3、数据共享挑战
数据孤岛现象严重制约了数据融合的推进，打破数据孤岛，需要建立健全数据共享机制，推动数据资源互联互通。
4、数据人才挑战
数据治理与融合需要大量专业人才，培养和引进数据人才，是推动数据治理与融合的重要保障。
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数据治理与融合的未来发展趋势
1、数据治理体系不断完善
我国将逐步建立完善的数据治理体系，包括数据质量、数据安全、数据共享等方面，为数据治理与融合提供有力支撑。
2、数据融合技术不断创新
随着人工智能、大数据、云计算等技术的不断发展，数据融合技术将不断创新，为数据治理与融合提供更多可能性。
3、数据治理与业务深度融合
数据治理与业务深度融合，将推动企业实现数据驱动决策，提升企业核心竞争力。
4、数据治理与监管政策相结合
数据治理将更加注重与监管政策的结合，确保数据治理工作合规、有序进行。
数据治理与融合是新时代数据管理的重要方向，面对挑战，我国应不断完善数据治理体系，创新数据融合技术，推动数据治理与业务深度融合，为我国经济社会发展提供有力数据支撑。
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