数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
数据成为企业组织必不可缺的生产要素，要想发挥数据价值，数据治理是第一步。数据治理旨在确保数据的高质量、合规性、安全性和价值最大化。
很多企业或许都部署过数据中台、数据治理产品，以尝试解决数据孤岛、数据难管理、数据价值难利用等困境。然而，传统的数据治理方式似乎跟不上快速发展变化的业务需求，还存在诸多挑战：
- 随着数据量越来越多，数据表日益复杂，依靠人工处理和对接，工作量大且易出错；
- 大量的数据处理开发任务，数据需求经常变更，难以维护管理；
- 业务含义不清、数据模型设计与物理表开发断链；
- 数据来源渠道太多，每个途径获取的数据都存在差异，数据标准不一，很难快速找到并用起数据。
总结来说，传统数据治理是一种被动的治理方式，其特点是：你要什么我给什么，依赖人对原始数据的理解，因而容易导致数据治理效率低、工作量大、治理难度高的问题。
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数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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