数据治理是指对数据进行管理，使其保持准确、有用和可信。数据治理通常包括设计和实施数据策略、流程和控制，以确保数据质量得到改善并合法合规地使用。数据治理调研是为了了解数据治理的现状和需求，以便制定有效的数据治理策略和解决数据治理中的问题。

数据治理调研包括以下几个方面的内容：

1. 数据治理需求：首先，数据治理调研要了解数据治理的需求，即为什么需要数据治理，数据治理能解决哪些问题，数据治理需要满足哪些功能需求等。

2. 数据治理现状：其次，数据治理调研要了解数据治理的现状，即数据治理的流程、规则、技术、工具等情况。这些信息有助于更好地了解数据治理的实际情况，并确定数据治理的改进方向。

3. 数据治理问题：此外，数据治理调研还要了解数据治理中存在的问题，即数据治理中存在的困难、问题和挑战。这些信息有助于确定数据治理的发展方向，并确定如何解决这些问题。

4. 数据治理技术和工具：另外，数据治理调研还要了解数据治理技术和工具的发展状况，即当前市场上提供的数据治理技术和工具，以及它们的功能、优缺点、应用场景等。这些信息有助于确定数据治理的技术方案，并选择合适的数据治理工具。

5. 数据治理标准和规范：此外，数据治理调研还要了解数据治理标准和规范的发展状况，即当前国内外有哪些数据治理标准和规范，以及它们对数据治理的要求和指导。这些信息有助于确定数据治理的标准和规范，并确保数据治理的合规性。

6. 数据治理人员：最后，数据治理调研还要了解数据治理人员的现状，即数据治理人员的数量、结构、职责、能力等情况。这些信息有助于确定数据治理的人员需求，并确定如何培养和建立数据治理人员。

通过以上几个方面的内容，数据治理调研能够全面了解数据治理的需求、现状、问题、技术和工具、标准和规范以及人员等情况，为制定有效的数据治理策略和解决数据治理中的问题提供依据。

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