我们知道，数据治理的目的是为了优化数据管理，更好地服务于业务发展。 但很多企业都存在数据管理不规范、数据质量不高的问题，如何解决这些问题？ 本文结合了大量真实案例和实际调研，对这个问题进行了探讨。 在互联网时代，用户的访问行为与他们所使用的 APP之间有非常密切的关系。 当应用系统通过用户行为收集到大量用户相关信息后，系统就可以根据这些信息做出更好的应用来满足用户需求。

一、数据管理不规范

数据管理是数据治理的第一步，如果说数据质量是一个人的生命，那么数据管理就是一个企业的“生命”。 因此我们需要有一个完善的数据管理体系，这样我们才能从整体上对这些数字进行科学、有效地管理。 而目前很多企业都存在一定程度的数据管理混乱情况，这主要体现在以下几个方面： 1)没有完善的数据管理体系：在这一块，因为没有统一的标准规范，导致数据孤岛严重； 2)没有对各业务部门进行分类：各个部门都有自己独立保存数据，这样导致各部门需要调用各自独立保存的数据； 3)无法做到统一管理：比如我们在业务中经常会使用到用户信息、产品信息等多个维度。

 二、数据质量不高

1. 数据质量不高，无法提供给业务人员进行分析，无法作为决策依据。

2. 对企业的贡献非常有限，甚至有些人还在为了企业利益做一些损害企业利益的事情。

3. 数据质量不高，没有办法进行数据分析。
   

三、如何应对？

首先，明确业务发展目标，以用户为中心去思考数据的使用场景、需求。 然后根据业务分析梳理数据，形成业务分析数据、内部质量管理体系分析图。 最后根据分析结果，对现有数据管理进行梳理优化。 同时通过系统的自动化建设提升运营效率及质量。

四、结语

在本文中，我们从数据治理的视角出发，对影响数据质量的主要因素进行了分析，并提出解决方案。 在实际工作中要加强业务人员的专业知识学习，建立业务管理人员数据治理意识。 通过分析企业现状，总结企业当前存在的数据质量问题，并提出相应应对方案。 通过案例和实际调研了解到，只有正确认识数据治理带来的价值，才能更好地发挥数据管理对企业发展的作用。

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