·支持决策
有助于为管理层提供高质量、准确的数据，以支持更好的决策。
·提高运维水平
通过对数据进行治理，可以发现潜在问题、优化运维流程、提高资源利用率，从而提高整体运维水平
2.2.运维行业数据治理时的主要痛点
·数据质量问题
由于系统众多、数据来源复杂，数据质量可能存在问题，如不准确、不完整、不一致等。这给数据治理带来了挑战，需要投入大量时间和精力进行数据清洗、验证和整合。
·数据分散和碎片化
数据往往分散在不同的数据库、文件系统和应用中
·技术与工具选择
市场上有众多的数据治理工具和技术可供选择，企业需要评估和选择合适的技术和工具，这可能会耗费很多时间和精力
·缺乏数据治理经验
许多企业在数据治理方面缺乏经验，可能不知道如何设计和实施有效的数据治理策略和流程
·持续改进和优化
数据治理是一个持续的过程，需要不断地改进和优化。运维团队需要关注数据治理的最新趋势和技术，以便及时更新自己的方法和策略
03数据中台和数据治理
3.1.数据中台如何帮助企业数据治理
在数字化转型浪潮中，为了应对信息孤岛挑战，企业迫切需要构建一个互联互通的平台来打破壁垒，促进信息的高效流通。数据中台作为企业数据治理的核心架构，可以实现数据的统一存储、处理和管理，为业务部门提供高质量的数据服务，成为推动企业持续、高效发展的重要引擎。
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