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数据治理随着互联网的不断发展而被越来越多的企业引入的一个新兴技术，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，数据治理技术应用都有哪些方法。
1、把数据治理视为一个技术项目
数据治理方案，不是一个一成不变的技术项目，而是需要灵活调整。换言之，与数据治理相关的政策制定，不应该是一个简单的规划，或者是一个项目式发布。因为，无法跟上变化的数据治理策略，终结果一定是失败的。
另外，不合理的数据治理策略，会阻碍企业业务的正常发展，导致各个部门不得不靠自己的力量，自行解决。
反之，好的数据治理策略，会为业务助力。比如：有的企业可能会通过流程管理的方式，来处理现金流。员工表示完全能够接受这种方式，因为他们深知确保现金流安全的重要性。
2、忽视与集团高层及业务层的高效沟通
数据治理是一个属于企业范围内的整体计划。在规划之初，就应该与业务部门提前沟通，达成一致意见，以免出现方向性的错误。
3、未能将数据真正的所有人纳入数据治理流程
很多数据治理项目终失败，大的失误是没有把真正的数据所有人拉入项目，并取得他们的认可和支持。
要知道，要进行数据治理的企业或者组织，不一定拥有和使用这些数据，而只是充当数据管理员的作用。所以，如何找到真正拥有或者使用数据的人，让他们对数据治理的计划和收益一目了然，是一个重大挑战。
4、不重视各种条例和规范
将数据保护影响评估(GDPR)与隐私影响评估(PIA)结合，是了解、收集和使用数据的有效手段，也是将与数据处理相关的人员、内容、时间、地点、原因和方式关联起来的佳方法。
一些没有按照DPIA/PIA的要求来处理数据的企业，会失去数据保护能力，还会因使用未经授权的数据而处于不利地位，包括会遭遇严厉的监管处罚。
5、没有足够的底层技术能力
如果你将本地集中式架构的数据，迁移到一个云平台，却没有云平台管理能力，那么业务团队不得不自己想办法，以自己的方式管理数据。显然，如果没有好充分准备，冒然让数据上云，会让数据治理团队处于被动地位。
相反，如果我们在决定进行数据治理之前，就制定一个完整策略，让大家在同一个规划下，通过有效的工具和平台来管理和使用数据，那一定会取得事半功倍的效果。
6、没有建立全面的培训体系
数据管理团队在对特定的信息进行标准化之前，也要尽量听取员工的意见，了解他们的需求，确定哪些信息或者哪些协作工具更重要。另外，还要通过使用有效工具，控制敏感信息的泄露，确保数据安全。
7、未指定项目责任人
在制定数据治理策略时，应指定具体的项目责任人，并且这位负责人要与业务高层深度沟通、相互配合，共同敲定方案。
同时，负责数据治理的主管，还应该与IT部门以及公司高层管理团队，定期召开会议，不断优化和调整数据治理方案。
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