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时间：2022-05-29来源：谈什么未来浏览数：152次
数据治理是专注于将数据作为企业的商业资产进行应用和管理的一套管理机制，能够消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准，提高组织的数据质量，实现数据广泛共享，并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中，发挥数据资产的商业价值。
大数据平台建设已逐步成为传统企业进行数字化转型的必需品，企业通过数据能力的建设，拉通企业内的沟通壁垒，优化企业的业务流程，支撑客户的响应诉求，打造在线的客户运营能力。
然而，在实际的大数据治理平台的建设过程中，经常存在这样的问题：
数据标准难以落地，标准往往成为“纸上谈兵”，技术部门与业务部门以及不同的部门之间出现“鸡同鸭讲”，沟通效率低。
大数据模型设计能力弱，未站在企业全局视角整体进行规划，无法满足业务的迅速增长需求，往往过几年又需要进行模型重构“推倒重来”。
数据质量不高，无自动化的质量管理能力，陷入反复核查的质量困境。
数据运维复杂度高，数据时效性差，依赖人工高强度值班，缺乏自动化智能化的手段。
而这些问题，往往成为大数据平台建设中的“绊脚石”，大数据平台能力建设看似“火热”，实际一团“乱糟糟”，人力投入越来越大，陷入持续的优化、问题核查等循环中，影响到数据能力的使用。
解决上述问题就需要开展数据治理并建设数据治理平台。
数据治理是专注于将数据作为企业的商业资产进行应用和管理的一套管理机制，能够消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准，提高组织的数据质量，实现数据广泛共享，并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中，发挥数据资产的商业价值。
为了便于大家学习和掌握数据治理相关知识，歪老师推荐以下几篇高质量文章，欢迎点击阅读学习，相信一定会有收获：
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