数据治理是一项持续的过程，需要经过多个步骤和方面的考虑。因此，数据治理也会面临许多难点。常见的难点包括：

1、数据来源多样化

数据来源多样化是指数据可能来自不同的系统、部门和渠道，其格式、结构和质量可能不同。这就使得数据治理变得复杂，需要花费更多的时间和精力来统一数据格式和规范。

2、数据量大

数据量大是指数据的数量很大，可能达到 TB 级别甚至 PB 级别。这就使得数据处理和分析变得困难，需要使用大数据技术才能处理。

3、数据质量差

数据质量差是指数据中存在大量的错误、缺失和冗余，导致数据无法准确反映实际情况。这就使得数据治理变得困难，需要花费更多的时间和精力来进行数据清洗和校验。

4、数据安全和隐私保护

数据安全和隐私保护是指需要保护数据不被未授权的访问和使用，并确保数据的隐私保护。这就使得数据治理变得困难，需要制定数据安全和隐私保护政策，并采取加密、身份验证和访问控制等措施。

5、数据治理组织架构

数据治理组织架构是指规定数据治理的职责和流程。这就使得数据治理变得困难，需要考虑如何建立数据治理团队和流程，以及如何协调数据治理团队和各部门的工作。

6、数据治理文化

数据治理文化是指使员工认识到数据治理的重要性，并在日常工作中遵循数据治理的原则和程序。这就使得数据治理变得困难，需要通过培训、沟通和激励等方式，使员工了解数据治理的重要性，并培养良好的数据治理意识。

7、数据治理成本

数据治理成本是指实施数据治理所需的人力、物力和财力。这就使得数据治理变得困难，需要考虑如何权衡数据治理的成本和收益。

通过以上分析，可以看出数据治理存在许多难点，需要通过合理的规划和实施来克服这些困难。

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