数据治理的尽头是摆烂嚒？

数据治理中的摆烂现象及其解决措施摘要

摆烂现象指的是团队成员或整个团队在工作中的不积极态度，这在数据治理项目中表现为数据质量低下、数据管理混乱等问题。具体来说，团队成员可能不重视数据清洗、整理工作，导致数据错误和缺失；数据管理缺乏规范，增加数据泄露风险；技术选型可能不适合实际业务需求，影响项目结果；团队成员专业能力不足，影响项目质量和进度；沟通协调能力不强，导致项目推进缓慢。

此外，摆烂现象还体现在缺乏持续优化的意识，项目完成后无进一步改进；监管部门对数据治理的忽视，使问题得不到解决；团队成员不解决问题导致问题累积；工作进度和质量下降；团队士气低落以及责任不明确导致内部矛盾。

为应对这些问题，组织应加强对数据治理工作的重视，建立完善的数据治理体系，提升人员素质，强化沟通协调，并确保数据治理工作的顺利进行。监管部门也需加强监管力度，保障数据安全和合规性。团队建设需要提高责任感和使命感，设立明确的奖惩机制，并在发现问题时及时解决，以避免影响项目进展。

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文章来源：

志明与数据

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