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”。

國家單位是本輪數字化浪潮的主要推動者

既然國家將數字化建設提升到全社會的角度，提升到促經濟保增長的高度，那么數字化建設涉及的數據資源產權、交易流通、跨境傳輸和安全保護等內容，離不開的主導，其基礎制度和標準規范的設立也是的主要職責。所以說，將是數字化建設的當但，在此過程中，頭部企業將協助完成標準和規范的編制，中小技術企業將更著眼于數字化服務內容。

數據治理數據分級

，需要依賴于數據分類的結果，因為數據分類令數據有了明確的業務屬性。如何給數據定級，一個重要的依據就是要判斷該數據泄露時所造成的影響，包括影響的對象、影響的范圍和結果等，這些取決于業務分類的準確性。數據分級另一個前提就是合規的梳理，企業可以通過這項工作清楚地了解哪類數據是被要求必須受保護的，從而結合分類的結果更地對數據進行分級。