来源：雪球App，作者： 五度易链-数据服务，（https://xueqiu.com/1047465030/321516147）
当下，数据作为我国五大生产要素之一，已经成为我国国家基础性战略资源，更是驱动我国社会经济高质量发展的新引擎。随着我国数字经济的蓬勃发展，数据已快速融入生产、分配、流通等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式，对各行各业生产质效的倍增作用日益凸显。
然而，由于源数据质量参差不齐、孤岛现象凸显、缺乏管理机制、存在安全隐患，数据在应用过程中出现了数据找不到、数据看不懂、数据流不动、数据不可信、数据不可控等连锁问题，导致数据价值无法释放发挥，面临这样的困境，要想破局，就需要实施数据治理。
一、数据找不到
由于缺乏有效的元数据管理，组织摸不清自己拥有什么数据、数据表示什么、数据来自何处、数据如何在系统中流转，谁有权访问它，导致海量数据变为死数据，业务人员无法轻易的找到想要的数据。通过数据治理，对元数据的描述进行标准化和规范化处理，能够让数据更容易理解、查找、管理和使用。
二、数据看不懂
如果数据缺乏关联性，数据使用者将无法摸清数据来源和数据计算逻辑及血缘关系，便不敢贸然使用。再有，如果各部门或各系统对于元数据的描述不同，数据跨部门流转时，就会产生“语言障碍”，导致数据被看不懂。通过对元数据中的业务元数据和管理元数据进行有效管理，可以让使用者更好的了解数据的实际应用场景，快速的读懂数据。
三、数据流不动
由于数据的格式、编码、术语等在不同系统和部门之间存在差异，或是数据架构不合理、数据接口不兼容、数据权限设置等问题，会导致数据跨部门快系统难流通难共享，将直接影响业务的协同性以及数据的分析和应用。这就需要实施数据治理，构建数据中台，进行数据融合集成，并建立数据共享机制等措施来破解。
四、数据不可信
质量是数据的生命线，没有质量保障的数据，不仅没有价值，还会误导数据使用者产生错误的决策。通常“脏数据”的表现有：数据不一致、不准确、有冗余、时效低、关联性差、可解释性差等，面对这些问题，就需要通过数据治理建立统一的数据标准和规范，对数据进行全方位的梳理、清洗和修正，确保数据的准确性、完整性和时效性。
五、数据不可控
数据的安全性和合规性尤为重要，如果由于缺乏有效的数据管理机制，导致数据不可控，出现数据泄露、数据滥用等问题，将为企业带来难以估算的损失以及法律风险。数据治理通过建立完善的数据安全和合规管理机制，能够保障数据合法合规。同时，数据治理还可以通过数据访问控制、数据加密等技术手段，保护数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用等问题的发生。
综上所述，通过数据治理才能有效的提升数据质量、强化数据融合、规范数据管理和保障数据安全，从而真正的释放数据价值，以数据为驱动力，助力业务的提升。
“五度易链”深度融合大数据与AI技术，针对政务、产业、金融、制造、生物医药等多行业领域，以实体业务流程及用数需求为映射，从采、治、存、管、用五大方面构建数据治理体系，提供高效、精准的数据治理解决方案及服务，助力行业数据的整合、分析与应用，赋能企业数字化转型升级，驱动企业经营提质增效。
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