c) 业务系统管理自己的数据，业务系统之间的数据不一致，组织没有意识到数据管理 理论或数据质量的重要性；
明确核心数据的管理责任主体、数据使用主体、数据管理标准和制度，确保企业数据资产的安全。
近年来，我市积极开展企业业务培训，加强企业对数据管理的认识。今年发布了支持先进制造业建设政策，首次通过DCMM2、3、4评价认证企业资金支持，大力指导重点企业参与试点，指导试点企业加快标准，促进企业建设及其发展战略数据管理能力，释放数据红利，帮助产业数字化转型。(Hi威海客户记者张宇通讯员王磊)
最后，是企业级数据管理的核心需求——数据的安全合规性和安全性。腾讯云TDSQL核心支持三权分离系统；数据库防火墙、自动脱敏、强制访问控制；支持物理独家、加密、审计等一系列安全方案；支持中国标准的商业密码加密算法，符合同等保险3和密切评价的相关要求。
为了科学设计数据治理系统框架，必须首先建立完善的数据治理组织结构，明确数据治理的授权、政策发布、监督、管理等相关职责和权限，确保数据治理活动的可持续建设和改进。数据管理组织应处理数据管理范围、数据管理程序、组织职责和分配权限，可涵盖以下角色：
作为非官方数据管理研究组织，全球数据要素50人会议不仅形成了完整的理论体系，还与IPwe等多元化、强大的生态合作伙伴合作、有数字咨询和数据交易网络等，共同赋能创建完整全面的数据交易生态系统。
数据已被视为实现组织绩效目标的重要资产，并在组织层面制定了一系列标准化管理流程，以促进数据 标准化管理的具体特点如下：
传统的数据资产管理建设往往由多种分散的管理活动和解决方案组成，导致数据资产管理各环节（包括开发管理、管理和运营）之间的脱节，降低数据从生产端到消费端的开发效率。例如，在开发阶段应遵循的数据标准和规范需要在管理阶段强烈依赖专业的数据管理角色和过程监控。同时，由于大多数企业忽视了数据操作，数据消费者没有将有效的用户体验反馈给数据资产生产者。
在信息技术的发展中，企业数据治理的需求得到了广泛的认可。随着企业信息化建设的加快发展，各行各业对大数据的分析和价值探索也越来越明显。为了应对不同业务场景面临的各种挑战，企业需要全面建立完善的数据治理组织结构，促进数据管理，优化数据分析和服务，从而实现可持续的业务发展和市场竞争优势。本文结合企业实践，从数据治理组织设置、数据治理系统框架及其相关技术、应用和数据治理实施过程等方面对数据治理组织设置和系统框架进行了深入探讨，为企业数据治理及相关工作提供参考。
在当今的数据驱动时代，企业面临着越来越多的数据管理和治理挑战。许多企业开始使用数据，以有效地利用数据 DataOps 实现数据开发过程、数据消费过程和数据操作过程的整合。
在实际的数据管理工作中，数据标准相对容易指定，但数据标准的实施要困难得多。事实上，国内企业的数据标准化工作已经有一定的时间了。每个行业和组织都在建立自己的数据标准，但很少有真正取得显著成果的案例。
4. 元数据管理：元数据是描述数据的数据，元数据管理是定义、管理和维护数据平台中的各种数据。通过元数据管理，可以更好地理解和使用数据模型。