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随着金融科技的飞速发展，农商行作为我国金融体系的重要组成部分，在服务“三农”和农村经济发展中发挥着至关重要的作用，在数据治理方面，农商行仍面临诸多挑战，本文将分析农商行数据治理存在的困难，并提出相应的优化策略。
农商行数据治理存在的困难
1、数据质量不高
数据质量是数据治理的基础，在农商行数据治理过程中，数据质量不高的问题尤为突出，主要体现在以下几个方面：
（1）数据采集不规范，部分农商行在数据采集过程中，存在数据录入错误、遗漏等现象，导致数据失真。
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（2）数据更新不及时，由于缺乏有效的数据更新机制，部分农商行数据存在时效性差的问题，难以满足业务需求。
（3）数据准确性低，部分农商行数据存在虚假、夸大等问题，影响了数据分析和决策的准确性。
2、数据共享程度低
农商行内部各部门之间数据共享程度低，导致数据资源浪费，业务协同困难，主要原因如下：
（1）数据孤岛现象严重，各部门之间数据系统相互独立，缺乏统一的数据标准和接口，导致数据难以共享。
（2）数据安全意识不足，部分农商行对数据安全重视不够，缺乏数据共享的信任机制，导致数据共享难以推进。
3、数据治理人才匮乏
数据治理是一项复杂的系统工程，需要具备数据分析、数据管理、数据安全等多方面能力的人才，农商行在数据治理人才方面存在以下问题：
（1）人才结构不合理，农商行数据治理人才以传统IT人员为主，缺乏数据分析、数据管理等方面的人才。
（2）人才储备不足，农商行对数据治理人才的引进和培养力度不够，难以满足业务发展需求。
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4、数据治理制度不完善
农商行数据治理制度不完善，导致数据治理工作缺乏规范性和系统性，主要体现在以下几个方面：
（1）数据治理制度缺失，部分农商行缺乏数据治理的相关制度，导致数据治理工作无章可循。
（2）制度执行不到位，已建立的数据治理制度在实际工作中执行不到位，导致数据治理效果不佳。
农商行数据治理优化策略
1、提升数据质量
（1）规范数据采集，加强对数据采集人员的培训，提高数据采集质量。
（2）建立数据更新机制，定期对数据进行核查、更新，确保数据时效性。
（3）加强数据校验，建立数据校验机制，提高数据准确性。
2、提高数据共享程度
（1）打破数据孤岛，推进各部门数据系统整合，实现数据共享。
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（2）建立数据共享信任机制，加强数据安全防护，提高数据共享的信任度。
3、加强数据治理人才队伍建设
（1）优化人才结构，引进数据分析、数据管理等方面的人才，提高数据治理团队的整体素质。
（2）加强人才培养，加大对数据治理人才的培训力度，提高其业务能力和综合素质。
4、完善数据治理制度
（1）制定数据治理制度，建立健全数据治理的相关制度，明确数据治理的责任和流程。
（2）加强制度执行，强化制度执行力度，确保数据治理工作有序开展。
农商行数据治理工作任重道远，通过提升数据质量、提高数据共享程度、加强人才队伍建设和完善数据治理制度等措施，可以有效应对数据治理面临的挑战，为农商行业务发展提供有力支持。
标签： #农商行数据治理存在的困难和建议
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