数据治理是一项系统工程，它的主要目的是对企业数据进行治理，以确保企业数据的一致性、完整性、及时性，让企业的业务可以正常开展。 而在数据中台建设的过程中对企业来讲需要解决的问题也很多，包括：数据质量问题、数据资产价值挖掘及利用问题、数据生命周期管理问题等。 这也是为什么许多 IT从业人员在学习新技术时往往都会涉及到一些与之前技术不相关的内容。 企业可以通过以下两种方式来提高数据治理效果： 在 IT部门内部采用工具或方法对业务人员培训后再进行相关知识输出，或与其他管理领域相关人员共同进行项目实施，例如开发、测试、运维等。

1、数据质量问题

从业务角度来讲，数据质量是影响客户满意度的一个重要因素。 数据质量影响着企业是否能够实现其预期的目标，从而影响业务的开展； 对于企业来讲，数据质量问题主要体现在： ①数据清洗不到位而导致部分数据出现错误； ②数据采集不及时而导致部分数据出现偏差。 ③没有做到实时、动态更新，从而导致客户不能及时掌握自身在整个流程中的业务状况。

2、数据资产价值挖掘及利用问题

数据中台建设的过程中需要解决的第二个问题就是如何挖掘和利用数据资产价值，实现数据增值。 企业会有很多不同类型、性质及规模的产品、服务及流程，比如，某客户公司，可能存在数十家不同的公司或组织，涉及到多个业务部门。 例如：某银行要面向该客户公司开发一个信用卡 APP，并要求该客户公司在其 APP内完成开户注册、实名认证、产品购买等业务； 这就需要银行对多个场景下的业务进行统一管理，并利用大数据技术来对这些数据进行采集分析。 但如果只是简单地把银行所拥有的客户数据信息统一管理，则很难满足不同企业及不同业务线不同的需求。 所以银行可以考虑从企业外部获取客户的各种数据：

3、数据生命周期管理问题

数据生命周期是指当数据源从产生到最终被使用的整个过程。 而在这个过程中，数据需要被处理，这是因为它需要被重新编码，以便为用户提供更好的体验，而不是在数据被使用后再次进行编码。 从某种程度上来讲，数据生命周期管理对确保企业的数据质量和效率有着重要影响。 例如：用户在使用后需要处理新版本数据，而不是重新进行编码。 企业需要保证对现有的数据库系统进行维护和升级时不会导致企业中重要的数据丢失或者损坏。 同时还应保证更新版本数据时，可以得到足够多的用户支持并满足业务需求。 此外，用户使用新版本系统后也会带来新版本的需求，因此 IT部门需要为相关技术人员提供支持和培训。

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