世界经济论坛报告认为：“大数据为新财富，价值堪比石油。”

 

“数据是企业的重要资产”已经成为各行各业的共识，但是拥有了数据就等于拥有了数据资产吗？事实上并非如此。 企业数据的管理和使用还存在很多问题，导致数据不能很好地利用起来， 从而让企业的部分数据没能成为数据资产，反而成了企业的包袱，下面将从5个方面讲述数据治理存在的问题。

数据治理的5类问题

一、黑暗数据

据统计，企业的数据中有50%～80%可能是睡眠数据，始终无法产生业务价值。

黑暗数据也叫睡眠数据，是指被收集和处理但又不用于任何用途的数据，这些数据可能永远被埋没。

产生黑暗数据的主要原因是：企业内很多系统的设计对于业务人员不够友好，操作功能复杂，可视化效果差，甚至系统采集的数据指标与业务脱节，并不能为业务分析提供有效的数据支撑，或者不能及时提供数据，这就不可能驱动业务人员使用数据。部分IT人员虽然知道有这些数据的存在，但由于缺乏业务需求的驱动，也不不知道怎么使用或者不会去使用。

二、数据孤岛

企业在信息化建设的早期，由于缺乏信息化的整体规划，业务系统都是基于业务部门需求建设。这些系统彼此间相互独立，数据各自定义，各自存储，之间没有关联，从而形成了一个 个数据孤岛。

简单来说，就是企业发展到一定阶段时，各个业务系统各自存储数据，系统之间的数据无法打通，这导致数据像一个个孤岛一样缺乏关联性。

企业想利用好数据，就必须打通数据孤岛。

打通数据孤岛是一项复杂的工程，其困难不仅在于技术，还来自业务，甚至是企业管理者。数据本身是因业务和流程而产生的，只有对企业业务和流程进行细致梳理和深度理解，才能真正实现数据打通。由于打通数据孤岛的成本高，难度大，周期长，众多企业望而却步。

三、数据"巴别塔"

巴别塔是《圣经》中的一个故事，其中一个是意思是指团队协作的过程中顺畅沟通的重要性。

在很多企业中存在这样的问题，不同部门、不同业务、不同员工之间因为数据定义不清、口径不一致、缺乏规范而无法顺畅交流和沟通，甚至产生歧义，这就导致在业务发展时遇到的阻力较大。

四、糟糕的数据质量

糟糕的数据质量可能是一个大问题。数据的可信性是影响数据分析和管理决策的重要因素，然而企业数据普遍存在着不一致、不完整、不准确、不正确、不及时等问题。数据质量问题得不到有效解决，企业的数字化就无从谈起。

原始数据并没有什么作用，只有在系统建设初期，就对数据质量的要求进行严格定义，数据采集严格把关，规范存储、经过处理、清洗等一系列加工过程，才能形成可信的、高质量的、可被利用的数据资产。原始数据的质量如果太差，比如字段缺失，信息乱填等问题，导致在数据处理、清洗过程中无从下手。

五

、数据安全风险

数据收集和提取的合法性、数据隐私的保护与数据隐私应用之间的权衡正成为当前制约大数据发展和应用的一大瓶颈。

目前国家也开始重视数据安全，启动一系列有效管理数据的手段，规避产生数据安全问题。如果缺少数据的采集、存储、访问和传输的规范制度，没有设定必要的数据使用权限，这就必然会导致数据遗失、篡改与泄密，导致产生巨大的财产损失。

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