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在当今信息爆炸的时代，数据已经成为企业和社会发展的关键资源，数据治理作为数据管理和数据质量保证的重要手段，其重要性日益凸显，数据治理并非易事，它涉及到众多复杂的任务和难点，本文将详细阐述数据治理的主要工作及难点，以期为企业提供有益的参考。
数据治理的主要工作
1、数据资产管理
数据资产管理是数据治理的核心工作之一，旨在全面梳理企业内部数据资源，明确数据来源、数据类型、数据质量等信息，为企业决策提供有力支持，具体包括以下内容：
（1）数据目录编制：建立统一的数据目录，记录企业内部各类数据资源的详细信息。
（2）数据标准制定：制定数据标准，规范数据命名、数据格式、数据结构等，确保数据一致性。
（3）数据生命周期管理：对数据进行全生命周期管理，包括数据采集、存储、处理、分析、共享、归档等环节。
2、数据质量治理
数据质量是数据治理的关键目标，数据质量治理旨在提高数据准确性、完整性、一致性、及时性等，主要工作包括：
（1）数据清洗：对采集到的数据进行清洗，去除错误、缺失、重复等不良数据。
（2）数据校验：对数据进行校验，确保数据符合既定的标准和规范。
（3）数据监控：对数据质量进行实时监控，及时发现并解决数据质量问题。
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3、数据安全与合规
数据安全与合规是数据治理的重要保障，旨在确保数据在存储、传输、处理等环节的安全性，以及符合相关法律法规的要求，主要工作包括：
（1）数据加密：对敏感数据进行加密，防止数据泄露。
（2）访问控制：制定访问控制策略，确保数据访问权限的合理分配。
（3）审计与合规：建立数据审计制度，确保数据治理工作符合相关法律法规的要求。
4、数据治理体系建设
数据治理体系建设是数据治理工作的基础，旨在建立一套完善的数据治理体系，确保数据治理工作的顺利实施，主要工作包括：
（1）组织架构设计：明确数据治理工作的组织架构，确保数据治理工作的顺利推进。
（2）制度规范制定：制定数据治理相关制度规范，规范数据治理工作流程。
（3）技术平台建设：搭建数据治理技术平台，为数据治理工作提供有力支持。
数据治理的难点
1、数据治理意识不足
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数据治理工作的开展需要全体员工的共同参与，而部分企业对数据治理的重要性认识不足，导致数据治理工作难以推进。
2、数据治理人才短缺
数据治理工作需要具备专业知识和技能的人才，而目前我国数据治理人才相对匮乏，难以满足企业需求。
3、数据治理体系不完善
部分企业的数据治理体系尚不完善，缺乏统一的标准和规范，导致数据治理工作难以形成合力。
4、数据治理成本较高
数据治理工作涉及数据采集、清洗、存储、分析等多个环节，需要投入大量人力、物力和财力，对企业来说是一笔不小的负担。
5、数据治理与业务融合难度大
数据治理工作需要与业务紧密融合，而部分企业业务流程复杂，数据治理与业务融合难度较大。
数据治理是一项复杂的系统工程，需要企业从多个方面入手，克服各种难点，才能确保数据治理工作的顺利推进。
标签： #数据治理的主要工作及难点有哪些
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