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企业在数据治理的过程会遇到哪些困难？
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企业数据治理的困难（一）后向型治理，不一致
因历史原因，很多企业采用“先建后治”的方式，通过手工填报、反向解析代码、脚本等的方式进行元数据探查、血缘探查、数据质量管理，事后才能发现问题，容易造成管理的内容和生产内容的不一致。
企业数据治理的困难（二）被动型治理，不高效
当发现质量问题时建设质量平台、需要数据字典的时候建设元数据管理平台，将原本完整的治理体系割裂为多个系统、多个平台，造成系统集成难度高、治理效果差。
企业数据治理的困难（三）误区型治理，难聚焦
随着中台的建设脚本和任务越来越多，本来管理数据变为了管理程序；数据治理的本质是管理数据，走入误区变成管理程序、脚本、任务，造成了管理失焦。
企业数据治理的困难（四）项目型治理，难延续
数据治理的最终目标是提升数据价值，是一个持续漫长的运营过程，需要逐步完善、分步迭代，指望一步到位完成数据治理是不现实的，但在实际执行过程中往往以项目交付为目标，点到为止，导致治理不全面、无延续，效果也注定是差强人意。
企业数据治理的困难（五）兼职型治理，难落地
由于每个行业、企业、单位的组织体系、数据应用、基础架构不同，需要通过方法论找到适合企业的特有的数据治理思路，同时需要专人或专业团队进行强有力的支撑，但实际执行过程中往往是企业安排员工进行兼职管理，导致职责不清晰，主动性不强，治理工作落地困难。
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