應對型數據治理缺點

批量集成和應對型數據治理方法引入的時間延遲可能導致業務部門繼續操作重復、不完整且不的主數據。因此，這會降低多領域 MDM 方案實現在正確的時間向正確的人員提供正確數據這一預期業務目標的能力。在期望被設定為數據將變得干凈、且及時之后，批量集成引入的時間延遲讓人感到沮喪。應對型數據治理（下游數據管理員小組負責整理、去重復、糾正和完成關鍵主數據）可能導致讓人認為“數據治理官僚化”。

數據治理數據性要求

作為數據應用的內容本身，將會有更多的性要求，因此，數據整個生命周期的安全將是企業在數字化融合下的重要考量內容，數據在采集、傳輸、處理、交換、銷毀全生命中，應該采用哪些技術手段，保障數據不被獲取，數據如何管理才能平衡業務發展和安全管控之間矛盾。于此相關的數據技術、數據庫審計技術、數據交換技術、網絡監控技術等的，該類技術在數字化建設浪潮中將迎來快速發展的機遇。

數據治理數據安全現狀

隨著大數據的發展性、集中性和開放性的不斷提高，數據安全的薄弱性開始凸顯。國內外的數據泄露事件頻頻發生，用戶的個人隱私和企業的數據安全受到極大的威脅和挑戰。在數字化驅動的環境下，數據泄露已不再是單一式的外部攻擊，逐漸轉為內部人員對信息化系統的敏感信息進行倒賣或，數據安全防護岌岌可危，也是影響大數據發展的問題。