大数据治理包括哪些内容

数据治理是所有数据应用的基础和根基，它的好坏直接影响数据应用过程中的价值体现。同时，数据治理也是一个组织进行数据资产沉淀的基础，直接决定了一个组织的数据资产能否得到有效的沉淀，以及在数据应用过程中能否充分发挥数据价值。

数据治理是所有数据应用的基础和根基，它的好坏直接影响数据应用过程中的价值体现。同时，数据治理也是一个组织进行数据资产沉淀的基础，直接决定了一个组织的数据资产能否得到有效的沉淀，以及在数据应用过程中能否充分发挥数据价值。

一、何为数据治理

数据治理(DG，Data  Governance)是指对数据资产的管理活动行使权力和控制的活动集合(规划、监控和执行)。作为DAMA数据管理职能框架的10项职能之一，起着指导其他数据管理职能如何执行的作用，它通过制定正确的政策、操作规程，确保以正确的方式对数据和信息进行管理。数据治理应覆盖大数据的获取、处理、存储、安全等环节，需要为大数据设置数据管理专员制度;需考虑大数据与主数据管理能力的集成，需要对大数据做定义，统一主数据标准;在数据生命周期管理各阶段，如数据存储、保留、归档、处置时，要考虑大数据保存时间与存储空间的平衡，大数据量大，因此应识别对业务有关键影响的数据元素，检查和保证数据质量。此外，在隐私方面，应考虑社交数据的隐私保护需求，制定相应政策，还要将大数据治理与企业内外部风险管控需求建立联系。

二、数据治理的商业价值
1、减少数据转换，促进系统集成。
2、增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性。
3、促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展。
4、促进信息资源共享。
5、提高数据质量。通过数据清洗，问题整改，例外排查等一系列手段找出有问题的数据，提高数据质量；另外还可以通过出具数据质检报告，数据质量绩效考核来督促各业务部门重视数据质量从而加强人员和业务的管理来提高数据质量；
6、数据资产管理。将经过处理的高质量数据资产统一管理，提供全生命周期的管理和数据安全保障。并可将数据资产进行分类和编目，方便数据的展示和数据共享，同时也为数据分析和数据挖掘打好基础。

7、建立统一的数据标准。目前存在各业务部门标准不统一，部门之间数据标准矛盾或者相互混淆的情况，导致部门间数据交换，数据共享比较困难。建立统一的数据标准有助于对数据进行统一规范的管理，消除各部门间的数据壁垒，方便数据的共享，另外数据标准同样对业务流程的规范化有帮助作用。

三、数据治理包含哪些内容
这里以睿治数据治理平台为例，它是由亿信华辰自主研发的由多个产品组成的数据生命全周期管理应用平台。是一款覆盖数据全生命周期的数据治理平台，它通过对数据从创建到消亡全过程的监控和治理，实现数据的统一管理，保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和实效性。是国内功能最全的数据治理平台，具有助力数据标准落地，提升数据质量的重要作用。
数据集成管理：可实现跨部门数据的传输、加载、清洗、转换和整合，支持自定义调度和图形化监控，实现统一调度、统一监控，满足运维可视化需求，提高运维管理工作效率。
元数据管理：内置丰富的采集适配器，端到端的自动化采集，一键元数据分析，快速理清数据资源，了解数据来龙去脉，构建数据地图，为数据标准建设和数据质量提供基础支撑。
数据质量管理：以数据标准为数据检核依据，以元数据为数据检核对象，通过向导化、可视化等简易操作手段，将质量评估、质量检核、质量整改与质量报告等工作环节进行流程整合，形成完整的数据质量管理闭环。大数据治理对企业数据建设的重要性不言而喻，实现起来的困难更是让人胆怯，只有选对了合适的产品才可以有信心战胜一个个迎面而来的难题。
数据交换服务：将若干个业务子系统之间进行数据或者文字的传输和共享，提高信息资源的利用率，集数据采集、处理分发、交换传输于一体，轻松玩转企业级数据交换作业。