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随着金融科技的飞速发展，农商行在业务创新、风险管理、客户服务等方面对数据治理提出了更高的要求，在数据治理的过程中，农商行面临着诸多困难，本文将分析农商行数据治理存在的困难，并提出相应的建议。
农商行数据治理存在的困难
1、数据质量参差不齐
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农商行在数据治理过程中，普遍存在数据质量参差不齐的问题，由于历史原因，农商行积累了大量的“脏数据”，如缺失值、重复值、错误值等，这些“脏数据”会对数据分析结果产生严重影响，农商行在业务拓展过程中，各业务部门对数据标准、数据口径存在差异，导致数据难以整合、共享。
2、数据安全风险
随着数据量的不断增加，农商行面临的数据安全风险也日益严峻，内部人员泄露数据、恶意篡改数据等行为可能导致数据泄露、数据损坏等问题，外部黑客攻击、病毒感染等威胁也可能导致农商行数据安全受到威胁。
3、数据治理人才匮乏
数据治理是一项系统工程，需要大量具备数据管理、数据分析、数据挖掘等方面知识的人才，目前农商行在数据治理人才方面存在匮乏的问题，现有员工数据治理意识不足，难以胜任数据治理工作，农商行在招聘数据治理人才方面面临较大困难，难以吸引和留住优秀人才。
4、数据治理技术落后
农商行在数据治理技术方面相对落后，主要体现在以下几个方面：一是数据存储、处理、分析等技术手段不足，难以满足业务发展需求；二是数据治理工具、平台等配套设施不完善，导致数据治理效率低下；三是数据治理流程不规范，难以保证数据质量。
5、数据治理体系不健全
农商行在数据治理体系方面存在不健全的问题，数据治理相关制度、规范、流程等方面不完善，导致数据治理工作难以有序开展，数据治理组织架构不明确，各部门之间协同不足，难以形成合力。
农商行数据治理建议
1、提升数据质量
（1）加强数据清洗，消除“脏数据”；
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（2）统一数据标准，规范数据口径；
（3）建立数据质量监控体系，定期对数据进行评估。
2、加强数据安全防护
（1）加强内部人员管理，提高数据安全意识；
（2）建立健全数据安全制度，明确数据安全责任；
（3）加强外部数据安全防护，防范黑客攻击、病毒感染等威胁。
3、拓展数据治理人才队伍
（1）加强数据治理培训，提高员工数据治理意识；
（2）优化招聘政策，吸引和留住优秀数据治理人才；
（3）与高校、研究机构合作，培养数据治理专业人才。
4、提升数据治理技术水平
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（1）引进先进的数据存储、处理、分析等技术手段；
（2）完善数据治理工具、平台等配套设施；
（3）规范数据治理流程，提高数据治理效率。
5、建立健全数据治理体系
（1）完善数据治理相关制度、规范、流程；
（2）明确数据治理组织架构，加强各部门协同；
（3）建立健全数据治理绩效考核体系，确保数据治理工作取得实效。
农商行在数据治理过程中面临诸多困难，但只要采取有效措施，积极应对，就能逐步解决这些问题，提升数据治理水平，为农商行业务发展提供有力支撑。
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