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2021年，我国经济持续发展，数字化转型成为企业发展的必然趋势，作为企业数字化转型的重要推动力，PMO（项目管理部门）在数据治理方面发挥了至关重要的作用，本篇总结旨在回顾2021年PMO数据治理工作，分析存在的问题，并提出2022年工作展望。
2021年PMO数据治理工作回顾
1、数据治理体系逐步完善
2021年，我们围绕数据治理体系进行了全面梳理，形成了涵盖数据采集、存储、加工、分析、应用等环节的完整体系，通过建立健全数据管理制度、规范数据质量标准、优化数据流程，确保了数据治理工作的有序开展。
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2、数据质量得到有效提升
针对数据质量问题，我们采取了多种措施，如数据清洗、数据脱敏、数据质量监控等，确保了数据质量，通过加强数据质量培训，提高了员工的数据质量意识。
3、数据分析能力显著增强
2021年，我们充分发挥数据分析在项目决策、运营管理等方面的作用，实现了数据驱动的决策，通过搭建数据分析平台，为项目管理人员提供了丰富的数据分析工具，助力企业实现精准决策。
4、数据安全得到有力保障
我们高度重视数据安全工作，加强数据安全培训，提高员工数据安全意识，通过实施数据加密、访问控制等措施，确保了数据安全。
2021年PMO数据治理工作存在的问题
1、数据治理体系仍需完善
尽管我们在数据治理体系方面取得了一定成果，但与实际需求相比，仍存在不足，部分业务部门的数据治理意识不强，数据质量有待提高。
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2、数据分析人才短缺
数据分析人才是企业数字化转型的重要支撑，目前我国数据分析人才相对短缺，制约了数据治理工作的深入开展。
3、数据治理与业务融合不足
数据治理工作应与业务紧密融合，在实际工作中，部分业务部门对数据治理工作的重视程度不够，导致数据治理与业务融合不足。
2022年PMO数据治理工作展望
1、完善数据治理体系
2022年，我们将继续完善数据治理体系，加强数据质量监控，提高数据治理效率。
2、加强数据分析人才培养
针对数据分析人才短缺问题，我们将加大人才培养力度，提高员工数据分析能力。
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3、深化数据治理与业务融合
我们将加强与业务部门的沟通协作，推动数据治理工作与业务深度融合，实现数据驱动业务发展。
4、推进数据治理技术创新
紧跟数据治理技术发展趋势，积极探索新技术在数据治理中的应用，提高数据治理工作水平。
2021年，PMO数据治理工作取得了一定的成绩，但仍需不断努力，2022年，我们将以更高的标准、更严的要求，推动数据治理工作再上新台阶，为企业数字化转型贡献力量。
标签： #pms数据治理年终总结
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