企业对采集人员进行培训，提高其业务水平和责任心。定期对采集设备进行维护和更新，保证设备的正常运行。

经过一段时间的努力，数据治理和数据质量有了一定的改善。

“数据的准确性和一致性得到了提高，为数据分析和决策提供了更可靠的支持。”数据分析部门传来了积极的反馈。

然而，新的挑战也随之而来。随着业务的不断拓展和数据量的快速增长，如何保持数据质量的持续提升和数据治理的有效性成为了亟待解决的问题。

汪晨和汪悦决定建立数据治理的长效机制。

“我们要制定完善的数据治理制度和流程，确保数据治理工作有章可循。”汪晨说道。

汪悦表示：“对，还要加强数据治理文化的建设，让全体员工都认识到数据治理的重要性。”

家族企业制定了详细的数据治理手册，明确了数据治理的组织架构、职责分工、工作流程和考核标准。通过内部培训、宣传和案例分享等方式，营造重视数据治理的文化氛围。

为了进一步提升数据质量，家族企业开展数据清洗和优化工作。

“对历史数据进行清洗和纠错，优化数据结构和存储方式，提高数据访问和处理的效率。”数据优化部门负责人说道。

但在数据清洗和优化过程中，可能会面临数据丢失和业务系统短暂中断的风险。

企业在操作前制定详细的备份和恢复计划，确保数据的安全。合理安排清洗和优化的时间，尽量减少对业务的影响。