在大数据时代的数据建设过程中，南京大数据治理越来越受到企业的重视。从企业数据资产管理到服务和智能数据应用，大数据治理的内容在实施过程中会遇到各种问题和挑战。通过分析大数据治理建设中的出现的各种问题，总结大数据治理所需的具备的能力。

传统数据治理无法逃脱的魔咒大数据治理可以从建设内容和实施目标分为不同的阶段，每个阶段完成不同的任务。传统的数据治理问题主要体现在管理范围窄、业务难结合、应用场景缺、技术不完善等方面。随着治理的进程，建设内容逐渐深入，不同企业需求也会不同。大致分为以下几个阶段：摸家底阶段，梳理和收集企业元数据，构建企业数据资产库。建体系阶段，建立企业标准和质量改进体系，提高数据质量。促应用阶段，构建企业知识图谱，数据智能应用。

然而，现实中大数据治理建设并不顺利，充满了各式各样的问题，如何管理企业级数据资产。南京大数据治理发展道路艰难却充满光明。如何积极参与数据建设？如何降低数据治理的实施难度等一系列问题一直困扰着数据治理的发展。通过建立和支持基于数据指标、质量检验、问题发现和监控的自我服务大数据治理平台，完善数据治理体系，避免事前、事中、事后等环节，发现和解决数据问题将确保数据应用无忧。