本文主要是介绍数据治理的挑战，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
引言
企业越大，需要的数据和产生的数据也就越多，而数据越多则意味着就越需要定制适合企业自身有效的数据质量策略，企业数据治理面临哪些问题？
对数据治理的业务价值认识不足
“数据为什么重要？”，“数据治理到底能解决什么问题？”，“数据治理能实现哪些价值？”这是数据治理经常被企业领导和业务部门质疑的三大疑问。传统的数据治理是以技术为导向的，注重底层数据的标准化和操作过程的规范化。尽管以技术驱动的数据治理能够显示数据的缺陷，提高数据的质量，但是管理层和业务人员似乎对此并不满足。企业数据治理的业务价值主要体现在降低成本、提升销量、提高质量、控制风险、增强安全和赋能决策。企业应该从管理层和业务部门的痛点需求出发，将数据质量的业务价值量化，以增强管理层和业务人员对数据治理的认知和信心，想要理解数据造成的业务痛点，最好的方法是询问和观察，数据治理必须是重于业务需求，并着重于解决让业务人员感到痛苦或他们无法解决的问题。
缺乏企业级数据治理的顶层设计
目前企业大量的数据治理活动都是项目级、部门级的，缺乏企业级数据治理的顶层设计以及数据治理工作和资源的统筹协调。数据治理涉及业务的梳理、标准的制定、业务流程的优化、数据的监控、数据的集成和融合等工作，复杂度搞，探索性强，如果缺乏顶层设计的指导，那么在治理过程中出现偏离或失误的概率比较大，而一旦出现偏离或失误又不能及时纠正，其不良影响将难以估计
高层领导对数据治理不够重视
数据治理是企业战略层的策略，而企业高层领导是战略制定的直接参与者，也是战略落实的执行者。数据治理的成功实施不是一个人或一个部门就能完成的。需要企业各级领导、各业务部门核心人员、信息技术骨干的共同关注和通力合作，其中高层领导无疑是数据治理项目实施的核心干系人。
数据标准不统一，数据整合困难
第一，企业内部的数据标准不统一。在信息化早期，信息系统的建设是由业务部门驱动的，由于缺乏统一的规划，形成了一个个信息孤岛。
第二，企业之间的数据标准不统一，各行业、各企业之间都倾向于依照自己的标准采集、存储和处理数据
业务人员普遍认为数据治理是IT部门的事
在很多企业中，业务人员普遍认为数据治理是IT部门的事，而他们自己只是数据的用户，因而对数据治理是“事不关己高高挂起”的态度。这个认知是错误的。IT部门的确对数据负有很大责任，但不包括数据的定义、输入和使用。数据的定义、业务规则、数据输入及控制、数据的使用都是业务人员的职责，而这些恰恰是数据治理的关键。在企业数字化转型过程中，IT即业务，IT即管理，业务人员的目标是“在正确的时间、正确的地点获取正确的数据，以达到服务客户、做出决策、制定计划的目的”，而IT人员的目标则是“在正确的时间、正确的地点将正确的数据送达业务人员”
缺乏数据治理组织和专业的人才
数据治理实施的一个重要步骤是建立数据治理的组织并选拨合适的人才，这看起来容易，但真正执行起来存在很大的挑战，数据治理的组织只能根据企业的组织、管理现状而定，没有最好的组织模型，只有最合适企业的组织模式
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