数据治理目前主要有哪些难点?

差一点成熟

2024-08-16

存在信息孤岛，有数不能用。数据治理过程中普遍存在“不愿、不敢、不能”共享的问题，导致海量数据散落在众多机构和信息系统中，形成一个个“数据烟囱”。
数据质量不高，有数不好用。高质量数据成为企业服务与创新的重要基础，也是大数据提升企业精准施策能力的关键前提。目前企业常会遇到由于缺乏统一的数据治理体系，在数据采集、存储、处理等环节可能存在不科学、不规范等问题，导致错误数据、异常数据、缺失数据等脏数据产生，无法确保数据的完整性和准确性。而在一致性方面，由于业务条线繁杂、业务种类多样，多个部门往往数据采集标准不一、统计口径各异，同一数据源在不同部门的表述可能完全不同，看似相同的数据实际含义也可能大相径庭，数据一致性难以保障。这给全局数据建模、分析、运用造成障碍，数据挖掘效果大打折扣。
融合应用困难，有数不会用。企业数据来源众多、体量庞大、结构各异、关系复杂。从如此繁杂的海量数据中挖掘高价值、关联性强的高质量数据，需要高效的信息技术支撑和可靠的基础设施保障。然而，有些企业的科技研发投入相对不足、科技人员占比严重失调，利用数据建模分析解决实际问题的能力有待提高。信息资源利用大多停留在表面，数据应用尚不深入、应用领域相对较窄、数据与场景融合不够，导致数据之“沙”难以汇聚成“塔”,海量数据资源无法盘活，数据潜力得不到充分释放。
治理体系缺失，有数不善用。由于法律法规尚不健全、数据治理体系还不完善、机构合规意识不足，数据“不善用”的问题较为突出。从业机构为降低成本违法违规，为谋求商业利益而置现有管理规定于不顾，过度采集数据、违规使用数据、非法交易数据等问题屡见不鲜。例如，某些APP、网站，用户不授权提供手机号、通讯录、地理位置等信息，就无法继续使用和浏览，通过“服务胁迫”来达成“数据绑架”。