大数据治理之道,大数据治理包含哪些内容

对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放?这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。

一、大数据治理包含哪些内容？
数据治理包括数据规划、数据采集、数据储存管理、数据应用四个方面。
1、数据规划
对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放?这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。
2、数据采集
前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。
3、数据储存管理
这么多的业务数据存在哪里?这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。
4、数据应用
数据治理的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的三个方面都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析，甚至是模型的预测。
二、大数据治理的商业价值
首先，高质量数据是企业业务创新、管理决策的基础。随着互联网企业对其他各行业的冲击，加剧了市场的竞争，许多企业面临收入增速放缓、利润空间逐步缩小的局面，过去单纯的外延式增长已经难以为继。因此，必须向外延与内涵相结合的增长方式转变，未来效益的提升很大程度上要依靠企业的内部挖潜实现，这从客观上对企业的创新能力提出了更高的要求，而提升企业内部数据管理的精细化水平，是企业开展业务创新和管理决策的重要基础，能够为企业创造巨大效益。
其次，标准化的数据是优化商业模式、指导生产经营的前提。许多企业的 IT 系统经历了数据量高速膨胀的时期，这些海量的、分散在不同角落的数据导致了数据资源利用的复杂性和管理的高难度，形成了一个个系统竖井。系统之间的关系、标准化数据从哪里获取都无从知晓，通过数据治理工作，可以对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、赋值规则等的定义基准，通过数据标准化可以防止数据的混乱使用，确保数据的正确性及质量，并可以优化商业模式，指导企业生产经营工作。
最后，多角度、全方位的数据是企业开展市场营销、争夺客户资源的关键。数据已成为企业最核心的隐形财富，谁掌握了准确的数据谁就能获得先机，在当前竞争日益激烈的市场上，企业如何在不同的细分市场构建客户画像、开展精准营销，如何选择竞争策略、进行经营管理决策，都必须基于360度全方位、准确的客户数据加以分析判断才能得出。
三、数据治理的核心技术
1、数据的结构化处理
数据结构化处理首先要对原始数据进行解析，提取出需要的信息，再进一步将其转换成结构化数据。很多非结构化数据、Web数据是以文本形式存在的，需要使用信息抽取技术识别文本中的实体、属性、关系等信息。也有很多数据采用的是结构化强一些的数据模型，如JSO格式，这类数据相对关系型数据更灵活，在结构化转换过程中也需要一些技术上的处理。结构化处理的主要输出形式是二维表或者图数据，它需要用户确定数据在转换过程中采用的规则。
2、数据质量评估与数据清洗
处理后的数据还要进行质量评估，如果发现数据中存在问题，则采取进一步的数据清洗措施。这个过程称作数据质量评估。一些简单的数据质量问题可以利用自动化的算法发现，因为数据质量问题的多样性和不可预测性，数据可视化技术成为数据质量评估的关键技术。借助可视化技术，对数据语义非常了解的业务人员更容易发现数据存在的质量问题。伴随着数据质量问题的发现，用户可以定义一些数据清洗规则，批量化地处理数据中存在的质量问题，提高数据清洗的效率。
3、数据规范化
数据清洗还有一项重要的内容是数据规范化，这也是数据准备中常见的问题。规范化有简单的底层数据层面的，如数据类型转换、单位变换、格式表换等，也有较为复杂的数据项规范化处理，如电话号码、邮编、地址等。这类问题的主要成因是自然语言表达上的差异性会造成同一实体存在多种表达形式。数据的规范化处理需要根据应用的需求特点，确定数据粒度和表达方式。地址规范化处理背后的问题是实体链指问题，即把同一实体的不同表达形式映射到同一个实体名字上，消除实体表达的语义鸿沟，进而通过关联在数据集中不同地方出现的相同语义的实体，达到数据融合的目的。
4、数据融合与摘取
很多数据价值的发现源自于多源异构数据之间的关联和在关联数据基础之上进行的数据分析。将多个数据集融合到一起，可使数据内容更丰富，更容易获得新的发现。然而，多源数据融合所需的数据整理过程面临的挑战是很大的。多源头的数据缺少统一的设计，这导致数据集成和数据融合的难度加大。解决这一难题更多地要从数据项的层面关联数据。因此，实体链指操作在数据融合过程中就显得尤为重要。数据在实体层面的链指可以丰富实体的语义，建立跨数据项之间的关联。由于实体表达的模糊性，实体上下文信息对实体链指精度的影响非常大，有效利用实体上下文信息是实体链指的关键。
5、发布共享
企业中复杂的数据分析任务经常需要被共享，某些数据整理操作也会被重复使用，这意味着数据整理的操作也是企业机构的一种资源。企业需要将这些操作以脚本的形式物化出来，使其能够被检索、分享和重复利用。经过数据整理过程的数据，其世袭关系需要被记录下来，以确保用户能够追溯数据的来源，也便于利用索引技术检索需要的数据整理操作。企业内部对数据整理的共享对于企业内部知识管理、协同工作而言有很重要的意义。

四、睿治数据治理平台
目前业界流行的数据治理软件，一般也称为数据资产管理产品、数据治理产品，多是单个产品。而亿信华辰经过十余年技术沉淀和项目锤炼，全面推出一站式数据治理管理平台-睿治，帮助企业搭建数据治理全栈解决方案，由实时计算存储、元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、数据生命周期、数据安全10大产品组成，可谓是功能最齐全的数据治理工具。
事实上，在一个大型的数据治理项目中，不是一项技术或工具就能搞定的，需要根据企业的需求采用不同产品和工具的组合。睿治数据治理平台10大产品模块，每个产品模块都可以灵活组合使用，也可以分开单独来使用，完美的满足了不同数据治理的场景。