用户看不懂数据，数据标准不一致，定义难以理解，信不过数据，数据质量较差，导致数据价值难以呈现，且风险高，数据开发效率低，数据产生时效不高数据模型待完善，模型复用度很低，当前烟囱式开发严重，浪费很多开发成本，开发效率还很低。
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行业上流行两种统计管理平台体系框架比较完备的有，国际统计管理平台协会的《DAMA统计管理平台知识体系指南》，比较适合于国际数据。工信部的《DCMM统计管理平台能力成熟度评估模型》，结合了国内的特征而演进出来的具有中国特色的统计管理平台模型。
我们可以简单看下他们之间的差异。DAMA定义了统计管理平台的11个知识领域。数据治理：通过建立数据决策的权限和责任，为统计管理平台活动和职能提供整体的指导和监督。
数据架构：是管理数据资产的蓝图，基于组织的战略目标，建立符合战略需求的数据架构数据建模和设计：这些活动视探索、分析、表示、沟通数据需求的一个过程，后表现为数据模型
数据安全：这一活动确保数据隐私和安全，数据整合与互操作：指的是多系统、不同应用之间的数据迁移和集成，文档和内容管理：通过规划、实施和监督活动，来管理数据和生命周期，尤其是对合规性相关、法律相关的文件管理