银行数据治理整改措施旨在提升数据管理效率与合规性。农商行在数据治理中面临诸多困难，如技术局限、人才短缺、流程复杂等。针对这些难题，建议加强技术投入、培养专业人才、优化治理流程，以实现数据治理的优化和提升。
本文目录导读：
农商行数据治理面临的困难
1、数据质量参差不齐
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随着农商行业务规模的不断扩大，数据量也日益增长，部分农商行在数据采集、存储、处理等环节存在数据质量问题，如数据缺失、重复、错误等，导致数据准确性、完整性难以保证。
2、数据治理体系不健全
部分农商行缺乏完善的数据治理体系，导致数据治理工作难以有序开展，数据治理涉及数据标准、数据质量、数据安全等多个方面，需要建立一套完整的管理制度、流程和工具。
3、数据治理人才匮乏
数据治理是一项专业性较强的工作，需要具备数据分析、数据挖掘、数据管理等技能，农商行在数据治理人才引进、培养等方面存在不足，导致数据治理工作难以有效推进。
4、技术手段落后
部分农商行在数据治理方面仍采用传统的手工处理方式，缺乏先进的数据治理技术和工具，导致数据治理效率低下。
农商行数据治理整改措施
1、加强数据质量管理
（1）建立数据质量标准，规范数据采集、存储、处理等环节，确保数据准确性、完整性。
（2）定期开展数据质量检查，及时发现和纠正数据质量问题。
（3）引入数据质量管理工具，提高数据治理效率。
2、完善数据治理体系
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（1）建立健全数据治理组织架构，明确各部门职责，形成数据治理合力。
（2）制定数据治理相关规章制度，规范数据治理流程。
（3）引进先进的数据治理工具，提高数据治理效率。
3、培养数据治理人才
（1）加强内部培训，提高员工数据治理意识和技能。
（2）引进外部专业人才，充实数据治理团队。
（3）建立人才激励机制，激发员工积极性。
4、引进先进技术手段
（1）引进大数据、人工智能等先进技术，提高数据治理能力。
（2）研发或采购数据治理工具，提高数据治理效率。
（3）加强数据治理技术研发，提升农商行核心竞争力。
优化建议
1、提高认识，加强领导
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农商行要充分认识到数据治理的重要性，将其纳入战略规划，加强领导，确保数据治理工作顺利开展。
2、强化内部协作，形成合力
数据治理涉及多个部门，要加强内部协作，形成合力，共同推进数据治理工作。
3、注重人才培养，提升数据治理能力
加强数据治理人才培养，提高员工数据治理意识和技能，为数据治理工作提供人才保障。
4、创新数据治理模式，提高治理效率
积极探索创新数据治理模式，引进先进技术手段，提高数据治理效率。
5、建立数据治理评估体系，持续改进
建立数据治理评估体系，定期对数据治理工作进行评估，持续改进，提升数据治理水平。
农商行要正视数据治理面临的困难，采取有效措施进行整改，不断提升数据治理能力，为农商行高质量发展提供有力支撑。
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