数据治理面临的挑战有哪些？

随着数据价值达到新高，管理数据驱动决策的基本规则没有改变。要做出正确的决策，您需要高质量的数据。您需要知道您拥有什么、它位于何处、它的沿袭是什么以及哪些业务规则决定了它的结构、内容和有效性。如果您的数据质量低下或您的数据资产管理不善，那么您将无法使用它们做出正确的业务决策。

随着数据价值达到新高，管理数据驱动决策的基本规则没有改变。要做出正确的决策，您需要高质量的数据。您需要知道您拥有什么、它位于何处、它的沿袭是什么以及哪些业务规则决定了它的结构、内容和有效性。如果您的数据质量低下或您的数据资产管理不善，那么您将无法使用它们做出正确的业务决策。随着数据的作用和数据驱动的决策制定的增加，以及可用数据的总体数量和速度的增长，数据治理也在不断发展，以满足不断变化的业务需求。

数据治理面临的挑战
在数据治理的过程中会遇到很多问题，我们简单分成三类：
1、管理类挑战：数据信息分散在不同的业务部门的业务库中，数据上报也分散在不同的位置，难以对这些分散的数据进行统一的管理。随着数据量的不断增大，如何投入更少的人力去进行数据信息的维护也是一大难题。
2、技术类挑战：我们的数据工程师在收集到数据后，数据的质量该怎么保证？如果数据本身质量不过关，可能带来负面的业务效果。
3、业务类挑战：在所有的数据上报之后，底层的业务元信息缺失，无法进行统一的审计或者度量。
数据治理“马斯洛的需求层次理论”
数据治理对于不同企业，或者是一个企业在不同的发展阶段，所面临的问题是不一样的，这里进行了一个简单分类：
时效性：数据采集上来后，我们会关注数据产出的及时性，因为如果数据发生的时效性没有达标的话，对当前的业务判断来讲价值就会降低。
质量性：在数据已经有了一些闭环应用的基础上，还需要有准确性，完整性，有效性，如此才能保证在数据应用上能达成期望的效果。
可用性：如果数据是不可用的，则数据对我们的价值就降低。
安全性：在数据量很大之后，我们会更多地去关注数据共享或者数据应用，在这个过程中，我们的数据安全如何保障。
成本：解决问题过程中可能耗费大量人力、物力以及计算资源，我们是否能在解决问题的同时降低成本。

睿治——智能数据治理平台
睿治作为国内功能最全的数据治理产品之一，入选IDC企业数据治理实施部署指南。同时，在IDC发布的《中国数据治理市场份额,2021》报告中，位居数据治理解决方案市场份额第一。睿治智能数据治理平台由亿信华辰自主研发，融合数据集成、数据交换、实时计算存储、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、主数据管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理十大产品模块，各产品模块可独立或任意组合使用，打通数据治理各个环节，快速满足政府、企业各类不同的数据治理场景。
应用案例：佛山某区政务服务数据管理局数据治理
建设内容：根据数据应用的需求，对人口库、卫计、工商、流管等数据建立质量规则，通过构建模型、配置规则、人工智能识别等方法对数据进行数据核查、数据清洗、数据更新及数据修复，并输出数据分析报告。
项目价值：全面提升数据质量，帮助建立健全完善的考核制度，实现数据中心的统一监管，全面实现教育无纸化改革，提升办事效率，充分实现数据的全面共享应用。