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今天是数据治理专题系列讲座的第二期，我们要讲“企业是否需要开展数据治理”。
数据治理是企业数据管理工作的核心方法，同时，它又是一个非常“重”的行为，企业要为此投入很多的人力、物力以及其他资源。因此，企业就需要评判，在什么情况下必须开展数据治理，以及在什么情况下，可以通过简单的技术手段解决数据问题。
首先，在企业的业务系统较多、数据来源复杂的情况下，当数据质量较差的时候，建议企业开展数据治理。因为只有通过系统化的数据治理，才能确保数据在不同系统中的准确性、有效性和一致性。
第二，如果企业要处理大量的敏感信息甚至包括了工信部《数据安全管理办法》中定义的核心数据和重要数据，企业就需要开展数据治理，以确保其数据处理过程符合法律法规要求，从而避免潜在风险。
第三，当企业进行业务整合或者并购的时候，不同的业务单元之间、不同的信息系统之间的数据整合常常是一个巨大的挑战，那么，就可以通过数据治理，确保整合后的数据能够无缝对接。
然而，并非所有的情况，企业都需要开展全面的数据治理。在某些场景下，数据清洗可能是一个更为便捷和高效的选择。
例如，当企业的数据量较小的时候，通过数据清洗往往就可以解决大部分的数据质量问题。
此外，如果存在质量问题的数据使用频率不高，而且这些数据对企业核心业务的影响有限，那么通过数据清洗就能满足基本需求，无需开展全面的数据治理。
另外，对于一些短期项目，数据治理就显得过于繁重。在这种情况下，数据清洗能够快速提升数据质量，满足项目的短期需求。
企业是否需要开展数据治理取决于多种因素，包括数据的复杂性、数据安全的合规要求、业务的整合需求以及成本和资源的限制。企业需要在数据治理和数据清洗之间进行权衡，选择最合适自己的路径去管理和优化数据。
今天的分享就到这里，我是星顺数字化讲堂的蔡枫桦，希望今天的分享能为大家带来帮助。