数据治理主要工作包括数据质量管理、元数据管理、数据生命周期管理、数据安全管理等。难点在于数据质量参差不齐、元数据管理复杂、生命周期难以控制、安全风险高等。突破难点需建立完善的数据治理体系，加强数据标准化、自动化和智能化管理，提升数据治理效能。
本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分，在数据爆炸的背景下，如何有效管理、治理数据，使其发挥最大价值，成为企业面临的一大挑战，本文将深入探讨数据治理的主要工作与难点，以期为我国企业数据治理提供有益借鉴。
数据治理的主要工作
1、数据资产管理
数据资产管理是数据治理的基础，包括数据分类、标签、元数据管理、数据生命周期管理等，其主要目的是确保数据质量、提高数据利用率、降低数据风险。
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2、数据质量管理
数据质量管理是数据治理的核心，包括数据准确性、完整性、一致性、时效性、可用性等方面的管理，通过数据清洗、数据校验、数据监控等手段，提高数据质量，为业务决策提供可靠依据。
3、数据安全与合规
数据安全与合规是数据治理的保障，包括数据加密、访问控制、数据备份、数据恢复等，企业需遵循国家相关法律法规，确保数据安全，防范数据泄露、篡改等风险。
4、数据标准与规范
数据标准与规范是数据治理的框架，包括数据命名规范、数据格式规范、数据交换规范等，通过制定统一的数据标准，实现数据共享、数据集成，提高数据应用效率。
5、数据生命周期管理
数据生命周期管理是数据治理的延伸，包括数据采集、存储、处理、分析、应用、归档、销毁等环节，通过优化数据生命周期管理，提高数据价值，降低数据成本。
数据治理的难点
1、数据质量参差不齐
企业内部数据质量参差不齐，数据格式、数据结构、数据来源等方面存在差异，给数据治理带来很大挑战，如何提高数据质量，成为数据治理的首要难题。
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2、数据孤岛现象严重
企业内部各部门之间存在数据孤岛现象，数据难以共享和整合，这导致数据价值无法充分发挥，制约了企业的信息化进程。
3、数据安全风险较大
随着数据量的不断增长，数据安全风险也随之增加，如何确保数据安全，防范数据泄露、篡改等风险，成为数据治理的重要难点。
4、数据治理人才匮乏
数据治理需要具备专业知识和技能的人才，而目前我国数据治理人才匮乏，难以满足企业需求。
5、数据治理成本较高
数据治理涉及数据采集、存储、处理、分析等多个环节，需要投入大量人力、物力、财力，对于中小企业而言，数据治理成本较高，难以承受。
突破数据治理难点的策略
1、建立数据治理体系
企业应建立完善的数据治理体系，明确数据治理目标、原则、流程、责任等，为数据治理提供有力保障。
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2、提高数据质量
通过数据清洗、数据校验、数据监控等手段，提高数据质量，降低数据风险。
3、打破数据孤岛
通过数据集成、数据共享等技术手段，打破数据孤岛，实现数据互联互通。
4、加强数据安全防护
遵循国家相关法律法规，加强数据安全防护，防范数据泄露、篡改等风险。
5、培养数据治理人才
加强数据治理人才培养，提高企业数据治理能力。
数据治理是企业信息化发展的重要环节，对于提高企业核心竞争力具有重要意义，企业应充分认识数据治理的重要性，积极应对数据治理的难点，不断提升数据治理水平，为企业发展注入新动力。
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