一、核心观点
1.1 数据治理，企业核心竞争力关键所在
在当今数字化时代，数据已成为企业的核心资产。数据治理作为提升企业竞争力的关键要素，其重要性不言而喻。随着大数据和人工智能技术的飞速发展，企业能够收集到海量的数据，但只有通过有效的数据治理，才能将这些数据转化为有价值的信息，为企业决策提供支持。数据治理可以提高数据质量，确保数据的准确性、一致性和完整性，避免因数据错误而导致的决策失误。同时，数据治理还可以促进数据共享，打破部门之间的数据壁垒，提高企业的协同效率。此外，数据治理有助于保护企业的数据安全，防止数据泄露和滥用，为企业的可持续发展提供保障。
1.2 多维度融合，开启数据管理新纪元
数据治理与管理需要结合技术、业务、管理等多维度，共同推动企业发展。在技术方面，企业需要加强数据管理平台的建设，提高数据的存储、处理和分析能力。同时，要不断探索新的技术工具，如人工智能、大数据分析等，提升数据治理的智能化和自动化水平。在业务方面，数据治理要紧密围绕企业的业务需求，以业务价值为导向，解决实际业务问题。通过数据治理，企业可以更好地了解客户需求，优化产品和服务，提高市场竞争力。在管理方面，企业要建立健全的数据治理体系，明确数据所有权、使用权和管理责任，加强对数据治理工作的统筹协调。同时，要培养数据治理文化，提高员工的数据意识和数据素养，形成全员参与的数据治理氛围。
1.3 风险与挑战并存，需谨慎应对
数据治理与管理过程中面临着诸多风险挑战，需要企业谨慎应对。标准体系的不完善是其中一个重要问题，缺乏统一和协调的标准导致数据难以在不同系统间自由流动，影响了数据的有效利用。产业供给的不足也制约了数据治理的发展，特别是在服务领域，服务内容与企业实际需求存在脱节，服务专业性不足。技术工具应用的局限性也是一个挑战，现有的数据管理平台在智能化和自动化方面还有待提升，导致人力成本居高不下。人才供给的不足更是制约行业发展的关键因素，数据管理人才主要集中在金融、通信、互联网等行业，而传统行业的人才缺口较大。为应对这些风险挑战，企业需要加强标准化工作，建立一套全面、统一的数据管理标准体系。同时，要加强产业供给，提升服务质量和专业性。在技术工具方面，要加强研发和应用，提升数据管理的智能化和自动化水平。此外，企业还需要加强数据管理人才的培养和引进，提升人才的专业水平和实践能力。
二、市场态势剖析
2.1 数据治理与管理的宏观环境驱动
2.1.1 数字化转型浪潮推动
在当前数字化转型的浪潮下，数据治理与管理的需求愈发迫切。随着企业业务的不断拓展和数字化程度的加深，数据量呈爆炸式增长。企业需要高效地管理和利用这些数据，以支持决策制定、优化业务流程和提升客户体验。数字化转型为数据治理与管理带来了巨大的发展机遇。一方面，企业对数据的重视程度不断提高，愿意投入更多的资源进行数据治理与管理。另一方面，新技术的不断涌现，如人工智能、大数据分析等，为数据治理与管理提供了更强大的工具和方法。
2.1.2 政策法规的引导作用
国家及行业政策对数据治理与管理起到了重要的规范和促进作用。近年来，国家陆续出台了一系列政策文件，如《“十四五”大数据产业发展规划》等，明确提出加强数据治理，推动数据资源的合理利用和保护。这些政策为数据治理与管理行业的发展提供了政策支持和保障。同时，行业政策也在不断完善，对数据安全、隐私保护等方面提出了具体要求，促使企业加强数据治理与管理，以满足合规性要求。
2.2 行业全景解码
2.2.1 行业现状全维度扫描
目前，数据治理与管理行业呈现出快速发展的态势。市场规模不断扩大，据相关数据显示，2022 年中国数据治理平台市场规模约为 26.9 亿元，同比增长 12.6%，预估 2023 年将增长至 29.5 亿元。行业主要参与者包括云服务商、大型 IT 企业和专业的数据治理企业。云服务商在数据治理领域具有较强的技术实力和丰富的落地经验，如阿里云在市场上保持高速增长并遥遥领先，市场份额占比 28.7%。大型 IT 企业依靠其强大的技术研发能力和丰富的产品线来满足客户的需求。专业的数据治理企业则专注于数据治理领域，具有较强的技术实力和丰富的行业经验。
2.2.2 竞争格局多维透视
不同企业在数据治理与管理领域的竞争策略和优势各不相同。云服务商凭借其强大的技术实力和广泛的客户基础，通过提供一站式的数据治理解决方案来吸引客户。大型 IT 企业则通过整合自身的技术资源和产品线，为客户提供全方位的数据治理服务。专业的数据治理企业则专注于特定领域或行业，通过提供专业的解决方案和优质的服务来赢得客户。例如，在金融行业，数据治理的要求更加严格，专业的数据治理企业可以根据金融机构的特点和需求，提供定制化的解决方案，满足金融机构对数据安全和合规性的要求。
2.3 市场趋向精准把脉
2.3.1 技术前沿动态追踪
数据治理与管理领域的最新技术趋势包括人工智能、数据编织等。人工智能技术可以应用于数据质量检测、数据分类、数据挖掘等方面，提高数据治理的效率和准确性。数据编织则是一种构建下一代数据架构的技术，通过整合不同数据源的数据，实现数据的统一管理和共享，极大地提升数据管理效率。此外，云计算、大数据分析等技术也在不断发展和应用，为数据治理与管理提供了更强大的技术支持。
2.3.2 客户需求演变洞察
企业客户对数据治理与管理服务的需求不断变化和升级。一方面，企业客户对数据质量的要求越来越高，希望通过数据治理提高数据的准确性、一致性和完整性。另一方面，企业客户对数据安全和隐私保护的关注度不断提高，要求数据治理服务提供商提供更加安全可靠的解决方案。此外，企业客户对数据治理的智能化和自动化水平也提出了更高的要求，希望通过引入人工智能、大数据分析等技术，提高数据治理的效率和效果。同时，随着企业数字化转型的深入，企业客户对数据治理与管理服务的需求也从单一的技术解决方案向综合性的服务解决方案转变，希望数据治理服务提供商能够提供从咨询、规划到实施、运维的一站式服务。
三、产品研究
3.1 数据治理与管理的产品类型与特点
数据治理与管理的产品类型丰富多样，不同产品在数据治理过程中发挥着独特的作用。
数据质量平台：数据质量平台旨在监控和改善数据的质量，帮助企业减少数据质量问题带来的风险和成本。它通常具备数据清洗、去重、转换等功能，能够自动检测数据质量问题，并提供数据清洗和规范化的功能。例如，SAS、IBM 等厂商的数据质量产品能够通过数据质量模型管理，对导入的存量数据进行质量核查，实现结果量化并进行可视化呈现。数据质量平台的特点在于其专注于数据质量的提升，通过专业的数据分析工具和算法，对数据进行全面的质量分析，为企业提供准确、一致和完整的数据。
主数据管理系统：主数据管理系统的优势显而易见。它可以利用计算机、便携设备、移动设备等信息工具让用户随时随地根据编码查询到物资的各种属性信息，或者根据各种属性信息查找到分类编码。主数据管理系统将所有的应用软件串联起来，依靠本身和所有的应用系统保证编码的效用。例如，Oracle 的主数据管理软件可提供可信的企业数据视图并支持其他业务职能随时访问这些数据，管理企业、产品和客户数据，提高手动流程的透明度、准确性和效率。其特点在于集中管理企业的关键业务数据，确保数据的准确性和一致性，为企业提供统一的数据来源。
3.2 产品优势与价值分析
数据质量平台的优势与价值：在提升数据质量方面，数据质量平台能够补充问题数据的缺失部分、纠正或删除不正确的部分、筛选并清除重复多余的部分，最后将数据整理成便于被分析和使用的“高质量数据”。通过数据清洗工作，彻底解决企业的数据质量历史遗留问题，如数据不一致、不完整、不合规、数据冗余等。在促进数据共享方面，数据质量平台能够为企业提供统一的数据质量标准和定义，打破部门之间的数据壁垒，实现数据的自由流动和共享。例如，企业可以通过数据质量平台对不同系统中的数据进行质量分析和清洗，确保数据的一致性和准确性，从而为数据共享提供基础。
主数据管理系统的优势与价值：主数据管理系统可以提高收入增长，提供个性化的交叉销售和追加销售报价，通过准确的数据源增加收入。它还可以提高生产力，消除 IT 开销和成本，提高运营效率，管理产品、客户、供应商和地点之间的复杂关系，提高对业务活动的可见性和控制力。在优化供应链方面，主数据管理系统提供对产品的集中视角，提供贯穿整个供应链的库存、产品退货和缺货物品的准确信息，改善库存管理、预测和客户服务。此外，主数据管理系统还可以更快地识别和执行见解，加快洞察和行动的时间，推出新产品和服务。它还能提高客户满意度，通过个性化互动、跨渠道提供一致的体验以及根据客户的特定需求和需要量身定制产品和服务。最后，主数据管理系统可以提高合规性，降低与合规性报告和处罚相关的成本，减少供应商和产品合规性问题，加快新产品的推出和供应商参与速度。
3.3 产品创新方向探索
数据治理与管理产品未来的创新方向主要包括以下几个方面：
智能化：随着人工智能技术的不断发展，数据治理与管理产品将更加智能化。例如，利用机器学习算法对数据进行分类、聚类、回归等分析，挖掘数据中的潜在价值；利用深度学习技术对数据进行更深入的特征提取和模式识别，提高数据分析的准确性。同时，人工智能技术还可以应用于数据质量检测、数据分类、数据挖掘等方面，提高数据治理的效率和准确性。
数据编织：数据编织是构建下一代数据架构的技术，通过整合不同数据源的数据，实现数据的统一管理和共享，极大地提升数据管理效率。未来的数据治理与管理产品将更加注重数据编织技术的应用，打破数据孤岛，实现数据的无缝集成和共享。
一站式服务：企业客户对数据治理与管理服务的需求从单一的技术解决方案向综合性的服务解决方案转变，希望数据治理服务提供商能够提供从咨询、规划到实施、运维的一站式服务。未来的数据治理与管理产品将更加注重提供一站式服务，满足企业客户的多元化需求。
安全与隐私保护：随着企业客户对数据安全和隐私保护的关注度不断提高，数据治理与管理产品将更加注重安全与隐私保护。例如，采用先进的加密算法和技术，确保数据传输和存储过程中的安全性；对数据进行匿名化处理，保护个人隐私和企业敏感信息；建立完善的访问控制和审计机制，防止未经授权的访问和数据泄露。
四、竞争格局
4.1 主要竞争者分析
在数据治理与管理领域，有众多实力强劲的企业。除了前文提到的云服务商、大型 IT 企业和专业的数据治理企业外，还有一些新兴的科技公司也在逐渐崭露头角。
以亿信华辰为例，连续三年位居中国数据治理解决方案市场第一。其市场份额占比达 5.9%，凭借卓越的技术实力、深厚的行业积淀以及前瞻性的市场洞察，推出了睿治数据治理平台。该平台参照 DAMA/DCMM 理论体系，结合企业治理实践经验，为企业提供统一的全链路治理平台。其核心竞争力在于持续的技术创新和产品迭代，如智能构建数据关系、标准智能映射元数据、自动探查数据质量等人工智能应用，为企业数据治理带来前所未有的智能化体验。
汉得在数据治理领域同样表现出色，在中国数据治理解决方案市场份额排名第四且份额不断提升。汉得提出业务前端+数据后端“双模数据治理”模式，主张数据治理回归业务本身，从业务前端源头治理，在数据后端为业务赋能。其技术优势包括数字化底座的加持，功能性全面、低门槛、自主可控，各类自研产品荣获各大奖项。同时，作为拥有 20 +年 ERP 实施经验的团队，能从业务角度出发，为企业提供全方位的闭环服务体系。
IBM 作为传统厂商，在数据治理方面经验丰富。其数据治理产品在数据质量管理方面拥有领先技术，能够帮助企业实现数据清洁、完整和准确，提高数据质量和决策准确性。此外，IBM 产品支持多种数据源的整合和管理，为企业提供全面的数据支持。
Oracle 提供全面的数据治理服务，涵盖数据管理、质量、隐私等各个方面。其主数据管理软件可提供可信的企业数据视图，管理企业、产品和客户数据，提高手动流程的透明度、准确性和效率。产品具有良好的可扩展性和安全性，适用于各种规模的企业数据治理需求。
Informatica 根据企业需求灵活定制数据治理方案，提供高级数据分析功能，支持多种操作系统和数据存储平台。
4.2 竞争策略解读
不同企业在市场竞争中采取了不同的策略。
技术创新方面，亿信华辰和汉得不断加大研发投入，将人工智能、机器学习等技术应用于数据治理，提升治理效率和准确性。例如，亿信华辰的睿治平台通过智能技术实现数据的自动化处理和分析，极大减轻人工治理的工作量；汉得通过数据资源自动盘点、智能建标、智能落标等，提高数据处理速度和准确性。
服务优化方面，Informatica 高度定制化的服务满足企业个性化需求，为企业提供强大的数据分析功能和跨平台支持。Oracle 则以全面的服务涵盖数据治理的各个方面，为企业提供一站式解决方案，其良好的可扩展性和安全性也为企业提供了可靠的保障。
IBM 注重数据质量管理，通过领先的技术为企业提供准确、完整的数据，支持多种数据源的整合和管理，满足企业对数据全面性的需求。
4.3 未来竞争趋势预测
未来，数据治理与管理领域的竞争态势将更加激烈，呈现以下发展方向：
技术驱动竞争加剧：随着人工智能、大数据、机器学习等技术的不断发展，企业将更加注重技术创新，以提高数据治理的效率和准确性。例如，利用更先进的算法进行数据质量检测和数据挖掘，实现更智能化的数据治理。
服务融合与拓展：数据治理服务将逐渐融合智能数据分析技术，为企业提供更全面的解决方案。同时，企业将拓展服务领域，从单一的数据治理向综合性的数据服务转变，包括数据咨询、规划、实施、运维等一站式服务。
数据安全与合规重要性凸显：随着数据泄露事件的增加，企业对数据安全合规的需求将不断提高。数据治理企业将加大在数据安全和隐私保护方面的投入，采用先进的加密技术、访问控制和审计机制，确保数据的安全性和合规性。
行业合作与生态建设：数据治理行业将更加注重合作与生态建设，企业将与政府、行业协会、第三方机构等加强合作，共同推动数据治理行业的进步。同时，企业之间也将加强合作，整合资源，共同为客户提供更优质的服务。
五、监管政策
5.1 数据治理与管理的政策法规解读
国家及行业相关政策法规对数据治理与管理提出了多方面的要求，产生了深远的影响。《中华人民共和国网络安全法》明确了网络运营者在收集、使用个人信息时的责任和义务，要求对用户信息严格保密，并建立健全用户信息保护制度。这一法规为数据治理中的数据安全和隐私保护划定了底线，企业在进行数据治理与管理时，必须确保用户数据的保密性，防止数据泄露。
《中华人民共和国数据安全法》对数据处理活动及其安全监管进行了全面规范，强调了对个人、组织与数据有关的权益的保护，同时鼓励数据的依法合理有效利用。这为企业的数据治理提供了明确的方向，既要保障数据安全，又要充分发挥数据的价值。
此外，《网络数据安全管理条例》（拟制定）将进一步明确数据分类分级保护制度，规定数据处理者、互联网平台运营者和大型互联网平台运营者的义务和责任。这要求企业更加精细地管理数据，根据数据的重要性和敏感性进行分类分级，采取不同的保护措施。
5.2 政策对企业的挑战与机遇
政策法规给企业带来了一系列挑战。首先，数据分类分级难度大。随着数据量级的增大和类型的多样化，企业需要制定更加详细和具有可操作性的分类分级标准，并在实践中不断完善和调整。其次，数据安全风险复杂多变。企业面临来自内外部的多重威胁，包括恶意代码、网络攻击、数据窃取等，需要加强数据安全风险评估和监测预警机制建设，提高数据安全防护能力。
然而，政策法规也为企业带来了机遇。一方面，合规经营的企业将在市场竞争中获得优势。随着消费者对数据安全和隐私保护的关注度不断提高，合规的企业更容易获得消费者的信任。另一方面，政策法规的引导促使企业加强数据治理，提高数据质量和管理水平，从而更好地挖掘数据价值，为企业的创新和发展提供动力。
企业的应对策略包括：了解法规内容，评估自身的数据管理风险，制定相应的数据治理策略，实施数据加密、备份、访问控制等措施。同时，企业应积极参与行业标准的制定和完善，加强与监管部门的沟通与合作，共同推动数据治理行业的健康发展。
5.3 政策趋势展望
未来，数据治理与管理领域政策法规的发展趋势将更加多元化、智能化和规范化。
在多元化方面，政策法规将涵盖更多的数据治理领域和环节，如人工智能数据治理、数据资产运营等。随着新技术的不断涌现，政策法规将针对这些领域制定相应的规范，引导企业合理利用新技术，同时防范潜在的风险。
在智能化方面，政策法规将鼓励企业采用先进的技术手段进行数据治理。例如，利用人工智能、大数据分析等技术提高数据治理的效率和准确性，实现数据的自动分类、分析和管理。同时，政策法规也将对技术的应用进行规范，确保数据安全和隐私保护。
在规范化方面，政策法规将进一步完善数据治理的标准和规范体系。随着数据治理的重要性日益凸显，国家将加强对数据治理标准的制定和推广，提高数据治理的规范性和一致性。同时，监管部门将加强执法力度和监管手段的创新，确保政策法规得到有效执行。
六、其他影响因素
6.1 技术发展对数据治理与管理的影响
随着人工智能、大数据等技术的飞速发展，对数据治理与管理产生了深远的推动和挑战。
推动方面：
提高治理效率：人工智能技术的发展，如机器学习算法，可以自动对数据进行分类、聚类和回归分析，极大地提高了数据治理的效率。例如，Meta 最新发布的大模型的训练数据集达到了 4828GB，是 5 年前 GPT - 1 数据集规模的一千倍。通过大规模数据集的训练，人工智能可以更快速地处理和分析海量数据，为数据治理提供有力支持。
提升数据质量：利用深度学习技术对数据进行更深入的特征提取和模式识别，能够更准确地发现数据中的错误和异常，提高数据质量。吴恩达等科学家提出了以“数据为中心的人工智能”，希望通过系统性地改进和增强数据集，从而提高人工智能模型的准确性和可用性。
实现智能决策：大数据分析技术可以整合多源数据，为企业提供全面的数据视图，帮助企业做出更明智的决策。通过对大量数据的挖掘和分析，企业可以更好地了解市场趋势、客户需求和业务状况，为数据治理提供决策依据。
挑战方面：
数据安全与隐私保护：技术的发展使得数据更容易被获取和利用，同时也增加了数据安全和隐私保护的风险。例如，在大数据时代，数据泄露事件频发，企业需要加强数据安全防护措施，采用先进的加密算法和访问控制技术，保护数据的安全和隐私。
技术人才短缺：人工智能、大数据等技术的应用需要专业的技术人才，而目前市场上这类人才短缺。企业需要加大对技术人才的培养和引进力度，提高员工的技术水平和综合素质，以应对技术发展带来的挑战。
技术更新换代快：技术的快速发展使得企业需要不断更新和升级数据治理与管理的技术手段，以保持竞争力。这需要企业投入大量的资金和时间，同时也增加了技术风险和不确定性。
6.2 行业标准与规范的作用
行业标准与规范在数据治理与管理中具有重要的作用和影响。
重要性：
确保数据质量：行业标准与规范可以为数据治理提供统一的质量标准和评价体系，确保数据的准确性、一致性和完整性。例如，GB/T 35295 - 2017《信息技术 大数据 术语》等国家标准，为大数据治理提供了统一的术语和定义，便于企业之间的数据交流和共享。
促进数据共享与开放：制定行业标准与规范可以打破数据壁垒，促进数据的共享与开放。通过统一的数据格式和接口标准，不同企业和机构之间可以更方便地交换和共享数据，提高数据的利用价值。
提升行业整体水平：行业标准与规范可以引导企业加强数据治理与管理，提高行业整体水平。企业按照标准和规范进行数据治理，可以提高数据质量和管理水平，增强企业的竞争力。
影响：
规范市场秩序：行业标准与规范可以规范数据治理与管理市场的秩序，防止不正当竞争和市场混乱。企业按照标准和规范进行数据治理，可以提高市场的透明度和公正性，促进市场的健康发展。
推动技术创新：行业标准与规范可以为技术创新提供方向和指导，推动数据治理与管理技术的不断进步。企业在标准和规范的框架内进行技术创新，可以提高创新的效率和质量，为行业的发展做出贡献。
增强企业信任度：遵守行业标准与规范的企业可以增强消费者和合作伙伴的信任度，提高企业的声誉和品牌价值。在数据安全和隐私保护日益受到关注的今天，企业按照标准和规范进行数据治理，可以更好地保护消费者的权益，赢得市场的认可。
6.3 客户需求变化对市场的影响及企业的应对措施
客户需求的变化对数据治理与管理市场产生了重要的影响，企业需要采取相应的应对措施。
影响：
对数据质量的要求提高：随着客户对数据的重视程度不断提高，对数据质量的要求也越来越高。客户希望企业能够提供准确、一致和完整的数据，以便更好地了解市场和做出决策。例如，企业客户对数据治理与管理服务的需求不断变化和升级，一方面对数据质量的要求越来越高，希望通过数据治理提高数据的准确性、一致性和完整性。
对数据安全和隐私保护的关注度增加：客户对数据安全和隐私保护的关注度不断提高，要求企业采取更加严格的措施保护数据的安全和隐私。例如，企业客户对数据安全和隐私保护的关注度不断提高，要求数据治理服务提供商提供更加安全可靠的解决方案。
对智能化和自动化的需求增强：客户希望企业能够提供更加智能化和自动化的数据治理与管理服务，提高工作效率和降低成本。例如，企业客户对数据治理的智能化和自动化水平也提出了更高的要求，希望通过引入人工智能、大数据分析等技术，提高数据治理的效率和效果。
应对措施：
加强数据质量管理：企业应加大对数据质量的投入，建立完善的数据质量管理体系，采用先进的数据清洗和验证技术，确保数据的准确性、一致性和完整性。例如，利用数据质量平台对数据进行全面的质量分析，为企业提供准确、一致和完整的数据。
强化数据安全和隐私保护：企业应加强数据安全和隐私保护措施，采用先进的加密算法和访问控制技术，建立完善的数据安全管理体系，确保客户数据的安全和隐私。例如，采用先进的加密算法和技术，确保数据传输和存储过程中的安全性；对数据进行匿名化处理，保护个人隐私和企业敏感信息；建立完善的访问控制和审计机制，防止未经授权的访问和数据泄露。
推进智能化和自动化建设：企业应加大对人工智能、大数据分析等技术的应用，推进数据治理与管理的智能化和自动化建设，提高工作效率和降低成本。例如，利用机器学习算法对数据进行分类、聚类、回归等分析，挖掘数据中的潜在价值；利用深度学习技术对数据进行更深入的特征提取和模式识别，提高数据分析的准确性。同时，人工智能技术还可以应用于数据质量检测、数据分类、数据挖掘等方面，提高数据治理的效率和准确性。
七、风险分析
7.1 数据治理与管理的风险识别
在数据治理与管理过程中，面临着多方面的风险。首先，数据质量风险是一个关键问题。有数据统计表明，雀巢公司在 200 个国家出售超过十万种产品，有 55 万家供应商，但由于数据库内容混乱，结果并未形成强大的采购议价优势。在一次检查中发现，雀巢公司的 900 万条供应商、客户和原材料记录中有差不多一半是过期或重复的，剩下的有三分之一不准确或有缺失。供应商名称有的简写有的不简写，产生了重复记录。这体现了数据质量风险中可能出现的封闭、断裂、缺失等问题。封闭数据会阻碍数据增值，因为不开放的数据无法自由整合。以新浪、搜狐、网易、腾讯四大微博的数据平台为例，四家公司的数据各自为政，相互独立，很多层面的具体分析都将受到很大的局限。断裂数据使数据缺乏结构化，表面上全面，实际上都是片段式的数据。以淘宝为例，当淘宝想研究“究竟是什么人在淘宝上开店”的时候，并不像想象中的那么容易。在淘宝公司的实时地图上，可以利用 GPS 系统清晰地知道每一秒全国各地正在发生的交易，但是实时地图却不知道这些人的族群特征。同样的问题出现在腾讯游戏部门的用户研究中，研究人员并不能从实时的监测中知道是谁在玩游戏，他们有什么爱好、是什么性格、为什么喜欢一款游戏，研究人员知道的只是一个 ID 账号。缺失数据则会导致有价值的数据难以获得，随着数据量的扩大，缺失数据产生的比例也会相应扩大，尤其当一个样本中出现多项缺失时，会显著加大处理的难度。
其次，数据安全风险也不容忽视。数据安全风险评估与应对策略在企业数据治理过程中扮演着至关重要的角色。数据安全风险包括物理安全风险、网络安全风险、应用安全风险以及合规性风险等。例如，企业在数据传输、存储和使用过程中，由于技术漏洞、人为失误等原因可能导致数据泄露、篡改、丢失等问题，从而对企业造成损失和影响。
再者，技术变革也带来了风险。技术的快速发展使得企业需要不断更新和升级数据治理与管理的技术手段，以保持竞争力。但这需要企业投入大量的资金和时间，同时也增加了技术风险和不确定性。例如，在引入新的技术工具时，可能会出现技术不兼容、数据丢失等问题。
7.2 风险评估与量化
风险评估是数据治理与管理的重要环节。可以参照信息安全风险评估方法，以数据资产为评估对象，数据处理活动中所面临的风险为评估内容。首先，要对数据进行识别梳理，包括识别数据类型、数据所在位置、数据量级、保存方式等内容，输出《数据资产清单》。然后，针对数据识别情况，进一步识别数据在数据应用场景涉及的数据处理活动，并进一步分析各类主体在运行环境中产生的不同数据行为，输出《数据应用场景分析报告》。接着，进行数据安全合规分析，对标相关法律法规形成对应的控制点，从数据分类分级管理、通用数据安全管理、数据全生命周期安全保护、数据安全技术能力建设等方面进行保护现状分析，评估是否满足对应的控制要求。同时，进行数据安全风险分析，根据数据安全合规现状，结合数据应用场景进一步分析可能存在的数据安全风险的影响程度、发生风险事件的可能性，输出《威胁识别清单》《脆弱性识别清单》。综合数据安全风险危害程度及数据安全事件发生的可能性的评价结果，依据风险评价准则，确定风险等级，并输出《数据安全风险评估报告》《风险处置建议》。
对于风险的量化，可以参考一些机构的研究数据。例如，有机构研究表明，主数据关联的业务数据，丢失 300MB 的数据，对市场营销部门就意味着 13 万元人民币的损失，对财务部门就意味着 16 万元人民币的损失，对工程部门来说损失可达 80 万元人民币。如果丢失的关键数据在 15 天内仍得不到恢复，企业就有可能被淘汰出局。
7.3 风险应对策略探讨
企业应对数据治理与管理风险的策略和方法可以从以下几个方面入手。
首先，在数据质量方面，要建立完善的数据质量标准和检查机制，对数据进行清洗、校验和验证，确保数据的准确性。同时，加强数据采集、处理和存储环节的监控和管理，及时发现和解决问题。此外，建立数据质量评估体系，定期对数据进行评估和优化，提高数据的质量和可用性。
其次，在数据安全方面，要加强数据访问权限管理，建立多层级的权限控制机制。采用加密技术对敏感数据进行保护，防止数据泄露。建立数据安全监控机制，实时监测数据的异常变化。采用审计技术对数据进行记录和分析，及时发现和防止数据篡改行为。建立备份机制，定期对数据进行备份和恢复演练。采用高可用技术确保数据的可靠性和可用性。
再者，在技术变革方面，企业要加强对新技术的研究和应用，提前做好技术规划和风险评估。在引入新的技术工具时，要进行充分的测试和验证，确保技术的兼容性和稳定性。同时，要加强对员工的技术培训，提高员工的技术水平和应对技术风险的能力。
最后，企业要建立健全的数据治理体系，明确数据所有权、使用权和管理责任，加强对数据治理工作的统筹协调。培养数据治理文化，提高员工的数据意识和数据素养，形成全员参与的数据治理氛围。
