数据是否混乱，仍然希望做出准确的决策？
现在，企业通常面临数据混乱的三重关键打击，控制安全性和合规性的困难。
最近的行业报告指出了关键点：由于数据质量问题，有31的公司直接失去收入，数据治理是打破僵局的核心手段。
数据治理绝不是技术领域的单人表演。
在销售和客户服务系统中，同一客户有三个名称。市场数据分析完全取决于猜测，并且每天都会发生这种低级错误。
更不用说数据泄漏事故的频繁发生，收到的票证是无情的。
一些公司认为购买一组工具可以解决问题，但他们甚至无法弄清数据在哪里，这只是浪费金钱。
数据治理的本质是让企业学习管理数据。
如果客户信息混淆，标准将统一，安全漏洞将以层次结构进行加密，而GDPR红线将建立审核过程。
这些操作听起来很基本，但零售银行案件证明，在改善治理后，它们可以实时自定义服务，并使效率增加一倍。
全球数据治理市场的年增长率为21，在2026年将达到53亿美元。智能公司早已努力地努力做到这一点，而是研究了如何彻底进行。
用户评论
走过海棠暮
说的好啊！我一直觉得很多企业在做数据治理的时候就过于复杂化了，搞得像是在写论文一样。其实真的就只需要将重点放在这些基础表格上，慢慢来一步步完善才好。
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算了吧
我也是这样想的，太复杂的架构和规则，最后反而成了累赘，没法有效地管理数据。这篇文章说的很中肯，先把三张表搞明白确实是一个不错的思路！
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不识爱人心
这个标题戳我了！我们公司数据乱糟糟的，领导就想做一套数据治理系统，结果弄得一头雾水。感觉应该先按照这篇文章讲的三张表来梳理一下，看看能不能简单解决问题。
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青袂婉约
我也是碰壁了好几次，觉得企业做数据治理确实容易“复杂化”。这种“三张表”的思路很清晰，而且易于理解，也许真的可以试试看！希望它能帮到更多像我一样被数据难题困扰的企业。
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空巷
赞同! 数据治理不一定要多么繁琐, 这三张表的思路简单直接，更容易让人明白。对中小企业来说尤其实用，降低了学习和部署的门槛。
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孤败
说起来容易做起来难啊！我们公司数据量很大，涉及到很多部门，想要把这三张表给整明白也不容易。需要制定完善的流程和标准措施才行吧？
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纯情小火鸡
企业数据治理确实是一个难题，复杂化往往是解决问题的障碍。文章提到的方法可能不是万能的，但至少提供了一个思路，值得我们思考和参考。建议结合实际情况进行调整。
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岁岁年年
这三张表能真的解决问题吗？我感觉数据 Governance 更需要技术的支持和规范性的框架，单纯的表格也许无法满足企业的需求。
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墨城烟柳
我觉得把重点放在“明确”这些核心表是不错的方向，因为很多组织在数据治理的第一步就是缺乏清晰的数据定义。这三张表的建立能帮助企业更好地理解自己的数据资产。
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半梦半醒半疯癫
我公司的业务比较特殊，数据类型也比较复杂，不太清楚这三张表能不能适应我们的情况。也许需要根据企业的实际需求来定制数据治理方案吧？
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咆哮
文章观点让我眼前一亮！将数据治理的重点聚焦到这三张表上，确实是一个简洁高效的方法。希望更多企业能借鉴这个理念，把复杂的系统化管理简化成更实用的工具。
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仅有的余温
我也做过很多数据治理项目，发现很多时候企业陷入过于复杂的架构和流程。这篇文章提点的很好的解决问题的方式，可以帮助我们更快地实现数据标准化。感谢分享！
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生命一旅程
三张表真的能搞定全部数据治理吗？我觉得这个方法只能够作为初步的框架，后续还需要完善更多的数据管理规则和策略才能确保数据的完整性、一致性和安全性。
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╯念抹浅笑
赞同文章观点，企业做数据治理确实容易走向复杂化，这篇文章提的“三张表”方式简单易懂，值得一试！希望能够有效降低数据治理的门槛，让更多中小企业都能受益。
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傲世九天
数据治理确实很复杂，不同行业、不同企业的数据需求和管理模式都不一样。这篇文章提供了一个思路，但具体实施需要根据实际情况进行调整，无法一概而论！
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封锁感觉
我比较认同文章的观点，把重要的重点放在三张表上能高效地梳理数据体系，帮助企业建立清晰的数据标准。这对于中小企业来说尤其重要，减少了学习成本也能更快地实现数据治理的目标。
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哭花了素颜
这篇文章很有启发性，让我看到了另一种简化数据治理的方式。以前一直以为数据治理就需要复杂的技术和规则来支撑，现在看来简单有效的方法也是可以实现的！
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