从企业数据资产管理的角度，从数据资产管理的角度来看，数据治理是非常重要的。 它是指以“数据为核心”，通过管理方法、技术手段和制度建设，对企业经营资源进行组织、协调和控制。 它的主要作用是保障企业经营过程中各项业务、活动顺利开展，并使其符合相关法律法规要求，以确保企业的正常运行，进而提高企业经济效益，实现企业可持续发展。 它对数据资产进行规范化管理、标准化操作和规范化治理； 它对数据资产进行分类、分级治理并动态更新； 它对各层次管理者和员工进行有效管控； 它通过标准化手段和规范化管理，形成有效的数据资产监管体系。 企业数据治理从本质上来说是对业务流程、技术应用、组织架构等要素进行梳理与优化后形成的一套标准，包括：业务流程标准、组织标准。 因此，我们将以这篇文章为大家详细介绍。

1.数据质量问题

数据质量直接影响到企业的生存与发展，其主要表现在： ●数据的缺失、错误会造成企业无法开展业务活动； ●数据不完整会导致无法进行分析，进而影响到企业的决策。

2.数据安全隐患

数据安全问题是指：企业生产经营过程中产生的数据可能被非法利用、窃取、泄露等，从而给企业带来经济损失或其他不良后果。 对于企业来说，最大的风险是信息不安全，其次才是经营不当或其他。 [1]对信息安全进行治理，可以有效防止信息泄露，降低数据安全风险；通过对海量用户的访问控制与访问审计，保障用户访问安全；通过对系统日志的管理和审计，保证系统的正常运行；通过对敏感数据的加密和保护，保障机密、个人隐私信息不被泄露、篡改、窃取。 [2]基于数据治理的过程中所形成的标准规范和方法，可以有效提升企业在信息技术应用层面上更有效率地开展各项业务活动。 [3]解决方案：云鼎智能解决方案基于数据治理流程中所形成标准化规范和方法，结合先进的网络安全防护技术以及大数据分析技术，能有效解决现有网络威胁攻击问题；同时能在业务系统中应用大数据、人工智能等前沿信息技术实现对数据价值的挖掘和提升。

3.数据重复使用、数据缺失问题

数据重复使用问题是企业数据资产管理过程中一个很普遍的问题，它主要表现在： -数据存在重复使用问题，如：同一地区同一家医院重复使用同一病人的病历； -数据缺失，如：业务系统中缺少了某个字段，导致其他字段无法正常显示； -用户重复使用信息，如：同一个用户在不同平台上输入相同代码或不同代码； -企业未对数据进行分类，缺乏标准分类。

4.数据不可用和不可用问题

如果数据的质量不高，那么会导致大量的数据信息没有被充分使用，甚至根本就没有被使用过，也就是我们所说的“数据垃圾”问题。 而当数据质量不高时，又会导致数据分析的准确性降低，影响决策效果；而且还会出现“乱”数据情况。 所以这就要求我们企业的管理人员和业务人员能够从多个方面来提高系统质量。 解决方案：建立完善的数据质量管理体系和考核制度；制定并执行严格的数据管理流程；加强对各环节数据质量控制；建立完善的指标体系；通过应用大数据技术，结合标准规范和规则要求，建立完善统一、开放、共享、安全的信息资源治理标准。

5.系统兼容性问题

当业务需求发生变化时，数据治理系统会根据数据的变化，对现有系统进行及时的升级与改造。 可以说，这是保证所有应用软件和业务系统能够保持统一的基础。

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