• 数据治理入手难 o 开展数据治理工作,通常会参考 DAMA 或者 DCMM 理论体系,可 以发现数据治理涵盖内容极为广泛。从哪里优先入手,以什么样的 路径来推进,这是企业进行数据治理工作首先要回答的问题。
数据治理的目标和执行路径不清晰,是第一个典型痛点。
• 数据治理落地难 o 无论是企业内部自发地开展、还是请专业的咨询机构,构建出数据 治理咨询方案、产出一系列的规范和管理办法后,往往只能停留于 纸面,没有恰当的治理平台工具来支撑落地,这是会面临的第二个 典型挑战。
• 数据治理成效的可视化不足 o 如何客观地评估治理、将治理成效量化、可视化。当这个工作没有 做好时,治理的推进难度会显著加大。
• 数据治理工作不可持续 o 数据治理的工作容易陷入“运动式治理”,通过集中的突击、在一 段时间内看到一定的效果。但如果不融入到日常的数据开发生产链 路中去,这项工作就不持续,不能长久地、从根本性地解决治理的 问题。
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