当前，数据已成为重要的生产要素，大数据产业作为以数据生成、采集、存储、加工、分析、服务为主的战略性新兴产业，是激活数据要素潜能的关键支撑，是加快经济社会发展质量变革、效率变革、动力变革的重要引擎。IDC数据显示，国内大数据平台正处于快速建设阶段，预计到2025年，市场规模将超过350亿元，复合年均增长率约为31.7%。然而，忽略大数据治理给数据平台建设带来了不少问题。随处可见的数据不统一，难以提升的数据质量，难以完成的数据模型梳理等源源不断的基础性数据问题，限制了数据平台发展，导致数据应用不能在商业上快速展示效果。
政企大数据面临的困境
随着政务、金融、零售等大型企业走向线上线下深度融合，数据服务的形式开始增多，业务维度更加复杂。企业之间各部门之间的数据往往没有“共享”，开发平台和工具的不统一，导致大数据治理陷入困境：
1.缺乏统一的数据视图
系统分散，数据的管理人员和使用人员无法准确快速地找到自己需要的数据。
2.数据管理浮于表面
没有一套数据驱动的组织管理制度和流程，导致数据管理工作很难落地。
3.数据基础薄弱
存在数据标准混乱、数据质量参差不齐、各业务系统之间数据孤岛化严重、没有进行数据资产的萃取等现象，阻碍了数据的有效应用。
4.数据应用不足
受限于数据基础薄弱和应用能力不足，数据应用的深度不够，应用空间亟待开拓。
5.数据价值难估
企业没有建立起合理的数据价值评估模型，难以对数据对业务的贡献进行评估。
6.缺乏安全的数据环境
安全管理制度不完善、缺乏相应的数据安全管控措施。
基于现实的痛点，需要一个能够提供公共的数据服务能力的地方，可以从这里快速获取能力，支撑新的数据应用，且各部门都能保持一致。
大数据治理工具
为了让企业找到正确的大数据治理方法，请寻找可以快速、经济地与企业现有环境集成的可扩展工具。
此外，基于云的平台将使您能够快速插入经济高效且易于使用的强大功能。基于云的解决方案还避免了本地服务器所需的开销。
当您开始比较和选择大数据治理工具时，请专注于选择能够帮助您实现数据治理策略中列出的业务收益的工具。
这些工具应该可以帮助您：
· 通过发现、分析和基准测试工具和功能来捕获和理解您的数据。例如，正确的工具可以自动检测新数据集中的个人数据（如社会保险号）并触发警报。
· 通过验证、数据清理和数据丰富来提高数据质量。
· 使用元数据驱动的ETL和ELT以及数据集成应用程序管理您的数据，因此可以使用端到端数据沿袭来跟踪和跟踪数据管道。
· 使用积极审查和监控的工具控制您的数据。
· 记录您的数据，以便可以通过元数据对其进行扩充，以提高其相关性、可搜索性、可访问性、可链接性和合规性。
· 使最了解数据的人能够通过自助服务工具为数据治理任务做出贡献。
