制了数据价值的实现。 根据行业信息化与数据治理发展现状， 各组织单位现阶段
对数据治理的需求主要存在以下五大方面：
1) 需要专门对数据治理进行监督和控制的组织。 信息系统的建设和管理职
能分散在各部门，致使数据管理的职责分散， 权责不明确。 组织机构各部门关注
数据的角度不一样， 缺少一个组织从全局的视角对数据进行管理， 导致无法建立
统一的数据管理规程、标准等， 相应的数据管理监督措施无法得到落实。 组织机
构的数据考核体系也尚未建立，无法保障数据管理标准和规程的有效执行。
2) 需要规范统一的数据标准和数据模型。 组织机构为应对迅速变化的市场
和社会需求，逐步建立了各自的信息系统， 各部门站在各自的立场生产、 使用和
管理数据，使得数据分散在不同的部门和信息系统中，缺乏统一的数据规划、 可
信的数据来源和数据标准，导致数据不规范、不一致、冗余、无法共享等问题出
现，组织机构各部门对数据的理解难以应用一致的语言来描述， 导致理解不一致。
3) 需要规范统一的主数据。 组织机构核心系统间的人员等主要信息并不是
存储在一个独立的系统中， 或者不是通过统一的业务管理流程在系统间维护。 缺
乏主数据管理，使得主数据在整个业务范围内保持一致、完整和可控无法保障，
从而无法保证数据的准确性。
4) 需要统一集团化的数据质量管控体系。 当前现状中数据质量管理主要由
各组织部门分头进行； 跨部门跨机构的数据质量沟通机制不完善； 缺乏清晰的跨
部门跨机构的数据质量管控标准与规范， 数据分析随机性强， 存在业务需求不清
的现象， 影响数据质量； 数据的自动采集尚未全面实现， 处理过程存在人为干预
问题，大多数部门存在数据质量管理人员不足、 知识与经验不够、 监管方式不全
面等问题；缺乏完善的数据质量管控流程和系统支撑能力。
5) 需要基于数据全生命周期的治理。 目前，大型集团或政务单位，数据的
产生、使用、维护、备份到过时被销毁的数据生命周期管理规范和流程还不完善，
不能确定过期和无效数据的识别条件， 且非结构化数据未纳入数据生命周期的管
理范畴；无信息化工具支撑数据生命周期状态的查询，未有效利用元数据管理。
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