数据治理是一个复杂的系统，数据治理的难点在哪里？ 首先需要明确一点：没有做过数据治理的企业或组织不会真正意识到数据治理的重要性。 企业或组织在数字化转型过程中，一定要关注数据、使用数据，只有这样才能实现数字化转型。 企业或组织要有相关意识、行动和计划，才能真正开始做数据治理工作。 企业或组织的相关部门要有计划和措施，来保证企业数字转型目标任务在数字化转型过程中的实现。 但很多企业（以及政府）在开展工作时并没有意识到这一点。 他们通常会用一些指标来衡量完成情况如何；或者用技术手段来验证项目是否达到预期目标，但并不清楚具体数字是多少。 在某些情况下，他们也没有意识到“什么才能算是好项目”；或者说没有对这些数字做过统计和分析。 他们不知道这样一些数字是非常有用的——特别是对这些部门来说。

1.数据治理是一项长期工作，而且需要花费大量时间。

数据治理是一项长期的工作，需要时间积累才能完成。 因为每一次改革都会涉及到很多方面。 比如，现在大家提到大数据，会想到的是大数据的处理分析。 但大数据处理分析只是这个领域的一个分支，它包括：数据准备、数据标准制定、数据加工处理、数据库设计建设、海量数据存储及管理、数据共享与安全等。 在这里要强调一点：很多企业或组织在实施数字化转型战略过程中是需要一个统一的框架和思路来开展工作；或者在做数字化转型战略实施方案时已经有了相关部门或者组织负责该领域的工作。 也就是说，企业或组织要想成功完成数字转型规划和实施都必须有相应的组织架构和实施方案；而这些组织架构和方案下面都包括具体工作内容及流程。

2.数据治理不是一次“工程”，而是一个持续的过程，需要长时间的投入。

数据治理是一个长期的过程，这就要求企业或组织有长期的规划、长期的投入。 “我们可以从第一年做起，第一年要解决什么问题，第二年就要把问题分析出来，再解决这些问题，第三年、第四年就能看到成果了。” 数据治理需要有一个规划，这样企业或组织才能从一开始就重视数据治理这个重要的工作。 数据作为企业竞争力和业务发展的基础，其质量好坏会影响企业发展的整体效率，因此需要企业重视数据治理工作，保证数据质量。 而在此之前，很多企业或组织还没有建立起完善、系统的数据治理体系。那么在此之后开展相关工作时就会发现很多困难。

3.由于数据来源的多样性、复杂性和动态性，再加上相关管理制度和技术手段没有得到有效落实，导致在实践中经常出现一些“意外”情况。

这些“意外”包括： 由于缺乏足够的专业知识，很多人不知道自己应该从哪里开始做起； 数据管理和应用过程中经常出现“意料之外”的问题； 数据质量参差不齐，出现大量没有用过的数据，并且无法解释其中含义； 因为信息系统、数据库等专业知识储备不足，很多人不知道自己到底需要什么类型的数据。 那么解决方案有哪些呢？ 如果企业有足够经验的专家，他们会为企业制定一系列相关措施、规范来帮助其解决上述问题。

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