为什么说数据治理是脏活累活呢？-为什么说数据治理是脏活累活呢？

一、数据治理的定义和重要性

数据治理是一个涉及到数据质量、安全和效率的全局性管理活动。它包括数据架构、数据存储、数据安全、数据质量、数据合规等多个方面。数据治理对于企业的重要性不言而喻，它可以帮助企业实现数据的价值，提高数据驱动决策的能力，降低企业风险，提升企业竞争力。

二、数据治理的复杂性

数据治理的复杂性主要体现在以下几个方面：数据治理涉及到的领域广泛，包括数据管理、信息技术、法律、风险管理等多个领域，这就需要有跨领域的知识和技能。数据治理需要协调多个部门和层次之间的利益，包括企业高层、中层和基层，以及各个业务部门，这就需要有强大的协调和沟通能力。数据治理需要制定和实施一系列的制度、流程和标准，这就需要有严谨的规划和执行能力。

三、数据治理的挑战

数据治理面临的挑战主要包括：数据质量问题、数据安全问题、数据合规问题、数据管理问题等。这些问题需要通过数据治理来解决，这就使得数据治理成为了一个脏活累活。例如，数据质量问题可能会导致决策错误，数据安全问题可能会导致企业信息泄露，数据合规问题可能会导致企业遭受法律处罚，数据管理问题可能会导致数据资源浪费。

四、数据治理的实施难度

数据治理的实施难度主要体现在以下几个方面：数据治理需要投入大量的人力、物力和财力，这对企业来说是一个较大的负担。数据治理需要改变企业的现有制度和流程，这可能会遇到较大的阻力。数据治理需要协调多个部门和层次之间的利益，这可能会遇到较大的困难。

五、数据治理的长期性

数据治理是一个长期性的工作，它需要持续地进行监督、评估和改进。这就意味着，数据治理不仅需要投入大量的资源和精力，还需要有长期的规划和坚持。数据治理被称为脏活累活。

六、数据治理的专业性

数据治理是一个高度专业化的领域，它需要有丰富的知识和技能。这就意味着，从事数据治理工作的人员需要有较高的专业素质和能力。目前我国的数据治理人才严重不足，这使得数据治理的工作更加困难。

七、数据治理的创新性

数据治理需要不断地进行创新，以应对日益变化的环境和需求。这就要求数据治理人员具有较高的创新意识和能力。创新往往伴随着风险，这就使得数据治理成为了一个脏活累活。

八、数据治理的国际性

随着全球化的推进，数据治理已经成为了国际性的问题。这就要求我国的企业不仅要了解国内的数据治理法规和标准，还需要了解国际的数据治理法规和标准。这无疑增加了数据治理的难度。

九、数据治理的紧迫性

在当前大数据时代，数据治理的紧迫性日益凸显。我国的数据治理水平尚有待提高，这就使得数据治理成为了一个紧迫的任务。数据治理被称为脏活累活。

十、数据治理的社会性

数据治理不仅涉及到企业，还涉及到社会。因为，数据治理不仅关系到企业的利益，还关系到社会的利益。这就使得数据治理成为了一个社会性的问题。数据治理被称为脏活累活。