现在，零售行业的压力越来越大，不少企业负责人透露，自己所在企业的数据问题令人担忧。虽然业务一直处于增长的趋势，但是由于业务系统越来越多，收集到的数据越来越庞杂，而公司却没有足够的能力进行分析，甚至连快速响应都不易做到。如果没有创新或者改变，企业很快就会被市场淘汰。
据记者了解到，零售、电商、医疗、交通等不同行业都面临数据带来的不同程度的问题。
针对这个现象，搜狐畅游数据库专家杨建荣认为，过去十几年企业不重视数据标准，而这些年的IT系统在经历了数据高速膨胀之后，不同标准、分散在不同角落的海量数据就导致了数据管理的复杂性，进而可能会引发其他的问题。
不重视数据问题，企业可能被淘汰
宜信作为一家为客户提供全方位、个性化的金融与财富管理服务的企业，经过多年的快速发展，积累了大量的内部数据以及外部数据，其数据架构师韩锋认为，数据管理的复杂性导致的问题主要表现在以下四个方面：
1.
资产不明
。
缺乏对数据的全面梳理，无法准确掌握数据整体情况；
2.
信息孤岛
。很多数据存在多个不同业务部门的系统中，导致企业很难从全局的视角来看待数据；
3.
共享无序
。
部门与部门之间虽然通过多种手段进行数据共享，但由于缺乏对部分共享数据的有效监管，在这些数据变更时，很容易出现上下游数据不一致的现象；
4.
质量低下
。
某些数据的来源、含义、口径不一，容易导致数据分析时质量低下。
大数据时代，无论机器，还是企业，或是个人，随时随地都会获取和产生新的数据。即便是在“摩尔定律”——每18个月芯片性能将提高1倍——的支撑下，硬件性能进化的速度也早已赶不上数据增长的速度，并且差距越来越巨大。
在这样的背景下，如果你所在企业不重视数据问题，而其他企业却已经意识到了问题甚至解决了问题，那么，他们必定早一步通过数据获取价值，而你所在企业很有可能因此而落后，甚至被行业淘汰。
解决数据管理复杂的方法——数据治理
未来，数据是生产资料，计算是生产力，企业若想不被所淘汰，就需要重视数据问题。
韩锋强调，“数据治理”是解决数据复杂问题的第一步。目前，宜信已经将数据治理提上了公司的议事日程。
对大多数企业而言，数据治理主要聚焦在治理目标、职能、范围、过程与规范等方面，核心是提升企业对数据的管理和利用能力。它涉及到的IT技术主题众多，包括元数据管理、主数据管理、数据质量、数据集成、监控与报告等。
根据权威数据管理研究机构TDWI对数百家国际企业的调研结果，元数据管理的重要性在全部技术主题中位列第一。而韩锋也建议，如果企业没有进行过数据治理工作，选择较为基础又极为重要的元数据作为治理的第一步是个明确的选择。
宜信在数据治理后，不仅解决了之前的信息孤岛，数据质量低下等问题，还为公司制定长远发展战略、业务发展方针等提供了准确的依据。
采访中记者了解到，数据治理的确能为企业带来不少益处，但是在治理过程中也会遇到不同的挑战。
做好治理工作，需学会取舍平衡
数据治理在推进时，不仅仅需要部门之间相互协作，IT管理者还要在快速开发模式与数据治理标准流程中做取舍。
“ 数据治理往往需要综合多部门协作。”杨建荣说。有些细节和很多的交互之间需要一些权衡和取舍，从技术和实施角度来说可行，但是在多方协调中找到一个平衡点却没有那么容易。
与此同时，他认为，开展一项具体的工作，对管理者技术能力的要求较高，这需要管理者对数据有很深的理解，或者在实践中积累了丰富的经验。
