应对型数据治理缺点
批量集成和应对型数据治理方法引入的时间延迟可能导致业务部门继续操作重复、不完整且不的主数据。因此，这会降低多领域 MDM 方案实现在正确的时间向正确的人员提供正确数据这一预期业务目标的能力。在期望被设定为数据将变得干净、且及时之后，批量集成引入的时间延迟让人感到沮丧。应对型数据治理（下游数据管理员小组负责整理、去重复、纠正和完成关键主数据）可能导致让人认为“数据治理官僚化”。
派客动力数据治理
派客动力敏感数据发现系统具备智能记忆功能，用户已经确认的敏感字段无需重复确认。系统按照用户的敏感数据或已进行预设的敏感数据特征去系统中筛查敏感数据，筛查出的结果会经人工干预进行确认，为了快速确认敏感数据，可利用系统中的批量设置功能，不再需要一个字段一个字段的查看，通过找到与该字段有关联的敏感数据进行批量确认即可。当表结构根据业务发生变化时，系统自动开启的智能记忆功能，将已确认好的敏感数据不再进行二次及多次发现。
数据治理
GDPR对中国的影响也是显而易见的，《网络安全法》以及我国各行业法规规定了数据的存储、处理、访问等必须在境内进行，这与GDPR的监管要求存在冲突，GDPR赋予了欧盟各监管机构调查数据的权利，欧盟以外的企业为欧盟境内的数据主体提供服务或监控其行为，则纳入GDPR的长臂管辖范围。受限于中国与欧盟间不同的政策法规以及相关标准限制，GDPR的出现无疑给我国的和企业抛出了一道难题，是修改自己的合规要求同GDPR保持一致，还是舍弃庞大的欧盟市场？相对于GDPR更为明确的惩处力度，相信会有企业选择遵守GDPR，从而漠视中国的法律法规，因此GDPR的出现无疑会削弱我国法律的约束力。
数据治理
敏感数据一旦泄露会给个人及社会带来严重危害，甚至对企业及组织带来不可估量的损失，那敏感数据到底有哪些呢?除法律、法规内界定的敏感数据（号、姓名、住址、银行帐号等）外，还有企业或组织机构不适合公开的数据，如企业的营业数据、网络结构等。但如何鉴别和分类敏感数据却存在诸多矛盾，由于不同地域、不同法律或部门也可能对同一类的数据归类不尽相同，这也给识别敏感数据带来一定的难度。