在战略数据规划中，可能会遇到一些挑战和障碍，需要识别并加以应对。首先，可能会面临数据质量不佳的问题，这会影响数据分析的准确性和可靠性。解决这一问题的方法包括建立数据质量管理流程，加强数据清洗和验证工作。其次，可能会遇到数据安全和隐私保护的挑战，尤其是在涉及客户个人信息的情况下。针对这一问题，可以建立严格的数据安全和权限管理制度，确保数据的安全和隐私保护。另外，还可能会面临技术基础设施不足的问题，这会影响数据的采集、存储和分析效率。解决这一问题可以考虑投资于更新技术基础设施，包括硬件和软件的升级。此外，还可能会遇到组织文化和人员技能匮乏的挑战，这会影响数据驱动决策的推进。针对这一问题，可以通过培训和教育来提升员工的数据分析能力，并倡导数据驱动的组织文化。最后，可能会遇到数据治理和管理方面的挑战，包括数据所有权、数据标准化等问题。解决这一问题的方法包括建立完善的数据治理机制和数据管理流程。综上所述，识别和应对战略数据规划中的挑战和障碍需要综合考虑数据质量、安全和隐私、技术基础设施、组织文化和数据治理等方面，采取相应的措施来解决这些问题，从而推动战略数据规划的顺利实施。
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