各位对数据治理的看法？
数据质量可以说是数据仓库的生命，再好的数据模型、方法论、实施人员也无法抵御数据质量风险，各位在数据治理上有什么看法，比如：是在源头各业务系统治理还是在后期单独立项治理。
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目前我在验证的一个有效治理数据质量的手段就是采用技术限制，这个跑出了数据仓库的范围，我们目前在做客户整合，在数据仓库层面T+1模式的客户整合已经完成，发现了很多数据质量问题，都是源系统的问题，源系统也不会去更正，因为涉及层面太多，数据质量已经成为数据仓库发展的一个瓶颈，但是数据治理科技部门推不动，必须上升到全行层级，改造各源系统，这样的话成本太高，我就想在建设ECIF的时候少量改造源系统，主要是输入框限制，让这些源系统先连接ECIF，在ECIF进行验证，如果达不到标准就拒绝进行下一步，这样可以保证增量信息是正确的，这样就等于在源头治理了，存量数据采用各类规则做整合处理，如果实在处理不了那么只能错着了