1、元数据管理、主数据管理、数据架构、数据质量管理等方面未实现流程化、规范化，数据资产管理体系需要进一步健全。
2、企业有哪些系统，系统存放哪些数据，数倌栗受绽据间有哪些依赖关系缺少全面的数据视图，数据支撑人员很难对企业数据有一个全面的了解。
3、分析数据需求获取数据来源信息、口径信息目前没有明确的路径，多依赖线下沟通，用时长且不可靠。
4、地市自定义主数据码表及业务口径，造成省、市两级主数据不一致，阻碍省级数据应用在地市的推广；
5、经常反复回溯，反复下发，造成错误墙绅褡孛数据在下游数据应用扩散，下游数据应用为了保障数据质量都会根据各自的经验规则进行人工稽核，工作量大且不可靠；
6、缺少对数据应用运营流程的梳理以及常态化的监控、评估机制，影响数据质量的问题流程无法及时发现和优化。
7、数据架构缺乏梳理，缺少省、市一致的评价标准；缺少主动发现数据架构问题机制，不利于支撑效率提升。
