本文目录导读：
数据治理的主要工作
1、数据质量管控：确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性，具体包括数据清洗、数据标准化、数据脱敏、数据质量监控等。
2、数据安全管理：保障数据的安全性和隐私性，防止数据泄露、篡改和滥用，主要涉及数据加密、访问控制、审计跟踪、安全事件响应等。
3、数据标准化与集成：对数据进行分类、编码、命名等标准化处理，实现不同系统、不同业务之间的数据互联互通，主要包括数据建模、元数据管理、数据映射、数据转换等。
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4、数据生命周期管理：从数据产生、存储、处理、共享到归档、销毁的整个生命周期进行管理，确保数据的有效利用和合规处置，主要包括数据备份、数据恢复、数据归档、数据销毁等。
5、数据资产管理：对数据进行分类、评估、监控和管理，提高数据资产的价值，主要包括数据资产目录、数据资产评估、数据资产监控、数据资产优化等。
6、数据治理体系建设：建立健全数据治理组织架构、制度规范、技术工具等，确保数据治理工作的顺利开展，主要包括数据治理组织、数据治理制度、数据治理工具、数据治理培训等。
数据治理的难点
1、数据质量难以保证：由于数据来源多样化、数据格式不统一、数据质量参差不齐等原因，导致数据质量难以得到有效保障。
2、数据安全问题突出：随着数据量的不断增加，数据泄露、篡改等安全风险日益凸显，对数据安全提出了更高要求。
3、数据标准不统一：不同部门、不同业务系统之间的数据标准不统一，导致数据难以互联互通。
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4、数据治理人才短缺：具备数据治理能力的专业人才稀缺，难以满足企业数据治理需求。
5、数据治理体系不完善：数据治理组织架构、制度规范、技术工具等方面存在不足，导致数据治理工作难以有效开展。
6、数据治理成本高昂：数据治理涉及大量人力、物力、财力投入，对企业的成本控制带来压力。
数据治理的应对策略
1、建立数据质量管理体系：明确数据质量标准，加强数据质量监控，提高数据质量。
2、强化数据安全管理：加强数据加密、访问控制、审计跟踪等安全措施，确保数据安全。
3、推进数据标准化与集成：制定统一的数据标准，实现数据互联互通。
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4、培养数据治理人才：加强数据治理人才培养，提高企业数据治理能力。
5、完善数据治理体系：建立健全数据治理组织架构、制度规范、技术工具等，确保数据治理工作顺利开展。
6、降低数据治理成本：通过优化数据治理流程、提高数据治理效率等方式，降低数据治理成本。
数据治理是企业信息化建设的重要环节，面对数据治理的主要工作及难点，企业应采取有效措施，加强数据治理体系建设，提高数据治理能力，为企业发展提供有力支撑。
标签： #数据治理的主要工作及难点有哪些问题
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