数据治理过程中会遇到哪些数据问题？

目前，企业数据的管理和使用仍存在许多问题，导致数据不能很好地利用。企业数据治理过程中主要有以下五类问题：

1.睡眠数据

睡眠数据是指被收集和处理但不用于任何目的的数据。有数据而不使用，甚至业务部门和领导也不知道它的存在，这些数据可能永远被埋葬。事实上，除了睡眠数据问题外，许多企业存在数据废气问题。数据废气是指为单一目标收集的数据，通常在使用后闲置，其真实价值未被充分挖掘。

之所以产生睡眠数据和数据废气，主要是因为企业内很多系统的设计对业务人员不友好，操作功能复杂，可视化效果差，甚至系统采集的数据指标与业务需求脱节，无法为业务分析提供有效的数据或及时提供数据，无法驱动业务人员使用数据，部分IT虽然人员知道有哪些数据，但由于缺乏业务需求，他们不使用或不会使用。

2.数据孤岛

在信息建设的早期，由于缺乏信息总体规划，业务系统是基于业务部门的需要，业务部门有自己的信息系统，这些系统是自己的定义，存储，相互独立，数据之间没有相关性，形成了数据孤岛。所谓的数据孤岛，简单地说，当企业发展到一定阶段时，各部门存储数据，各部门之间的数据不能共享，导致数据像岛一样缺乏相关性。

3.数据“巴别塔”

巴别塔是圣经中的一个故事。这个故事有很多隐喻，其中之一就是在合作过程中顺利沟通的重要性。顺利沟通的前提是彼此之间有一套公认的对话标准。

很多企业都有数据“巴别塔”。由于数据定义不清、口径不同、缺乏规范，不同部门、不同员工无法顺利沟通。

4.数据质量差

数据质量好对企业来说是个好消息，但糟糕的数据处理可能是个大问题。数据的可信度是影响数据分析和管理决策的重要因素。然而，企业数据普遍存在不一致、不完整、不准确、不正确、不及时等问题。只有通过收集、存储、处理、清洁等一系列加工过程，才能形成可信、高质量、可用的数据资产。

5.数据安全风险

数据的应用与数据的安全密切相关。数据收集和提取的合法性、数据隐私的保护和数据隐私应用的平衡正成为制约大数据发展和应用的主要瓶颈。缺乏有效的数据管理肯定会导致数据安全问题。例如，缺乏数据收集、存储、访问和传输的标准化系统，没有必要的数据使用权限，这将不可避免地导致数据丢失、篡改和泄露。

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