数据治理中的数据治理风险应如何创新化？

一、数据治理风险概述

随着大数据时代的到来，越来越多的企业和组织开始重视数据的价值，并纷纷投入到数据治理的行列。数据治理是指对数据进行有序的管理、存储、使用和维护，以提高数据质量，挖掘数据价值，从而为业务决策提供有力支持。在数据治理的过程中，也存在着诸多风险，如数据质量风险、数据安全风险、数据合规风险等。为了更好地应对这些风险，我们需要创新数据治理的方式和方法，以提高数据治理的效果和效率。

二、数据治理风险的识别与评估

1. 数据质量风险：数据质量是数据治理的基础，数据质量风险主要体现在数据的准确性、完整性、一致性、及时性等方面。识别数据质量风险需要对数据进行全面的质量检查，包括数据源的检查、数据结构的检查、数据关系的检查等。

2. 数据安全风险：数据安全风险主要体现在数据的保密性、完整性、可用性等方面。识别数据安全风险需要对数据进行安全审计，包括数据访问权限的审计、数据加密措施的审计、数据备份与恢复策略的审计等。

3. 数据合规风险：数据合规风险主要体现在数据的使用和处理是否符合相关法律法规、政策和标准。识别数据合规风险需要对数据进行合规性审查，包括数据隐私保护审查、数据跨境传输审查、数据使用授权审查等。

4. 数据价值风险：数据价值风险主要体现在数据无法为业务提供有效的决策支持，或者数据被过度使用，导致业务决策失误。识别数据价值风险需要对数据进行价值评估，包括数据资产的评估、数据驱动业务的评估、数据价值的持续跟踪等。

5. 数据技术风险：数据技术风险主要体现在数据治理技术的不成熟、不完善，导致数据治理效果不佳。识别数据技术风险需要对数据治理技术进行评估，包括数据治理平台的评估、数据治理工具的评估、数据治理技术的更新换代等。

6. 数据管理风险：数据管理风险主要体现在数据治理团队的管理能力不足、管理经验不足，导致数据治理过程失控。识别数据管理风险需要对数据治理团队进行评估，包括团队组织结构、团队沟通协作、团队人员能力等。

三、数据治理风险的创新应对策略

1. 建立数据治理风险防范体系：通过制定数据治理风险防范策略，建立数据治理风险防范体系，确保数据治理过程的安全、合规、高效。

2. 采用智能化数据治理技术：利用人工智能、大数据等技术手段，提高数据治理的智能化水平，降低数据治理风险。

3. 强化数据治理团队建设：加强数据治理团队的建设，提高团队人员的专业素质，确保数据治理过程的有效实施。

4. 实施数据治理风险监控：通过实施数据治理风险监控，实时掌握数据治理风险的变化，及时调整数据治理策略。

5. 加强数据治理风险沟通：加强数据治理风险的沟通与协作，确保各部门、各层次对数据治理风险的认识一致，形成共同应对数据治理风险的合力。

6. 创新数据治理风险评估方法：通过引入新的数据治理风险评估方法，如基于机器学习的数据治理风险评估方法，提高数据治理风险评估的准确性和效率。

7. 建立数据治理风险应急预案：针对可能发生的数据治理风险，制定相应的应急预案，确保在风险发生时能够迅速应对。

8. 开展数据治理风险培训与教育：加强对员工的数据治理风险培训与教育，提高员工的数据治理风险意识，降低因人为因素导致的数据治理风险。

在数据治理过程中，风险是不可避免的。我们需要创新数据治理的方式和方法，从多个方面加强数据治理风险的防范和应对，以确保数据治理过程的安全、合规、高效，从而为企业创造更大的价值。