大数据治理的主要内容与核心技术有哪些

元数据就是指数据的数据，主要记录数据仓库中各层级间的映射关系、模型的定义、监控数据仓库的数据状态及 ETL 的任务运行状态。用于打通源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。

一、大数据治理主要内容
1、元数据管理
元数据就是指数据的数据，主要记录数据仓库中各层级间的映射关系、模型的定义、监控数据仓库的数据状态及 ETL 的任务运行状态。用于打通源数据、数据仓库、数据应用，记录了数据从产生到消费的全过程。
2、主数据管理
主数据管理就是对数据本身的管理，主数据管理的范围包括数据的分层、数据域的划分、对需要共享的数据建立统一视图和集中管理等
3、数据质量管理
数据质量管理，就是通过特定的规则对数据进行测试，检查，监控和告警。包含五个部分：数据的完整性、唯一性、一致性、有效性、准确性。
1）完整性：数据完整且连续；
2）唯一性：不存在无意义的重复数据；
3）有效性：数据在分析的时间点是有效；
4）准确性：数据合理、准确，并符合数据类型的标准；
5）一致性：数据在多数据源中意义一致。
4、数据标准
数据标准建设为决定和建立单一、准确、权威的事实来源，提供全面完整的数据标准管理流程及办法，从而实现大数据平台数据的有效性、完整性、规范性、一致性、共享性和开放性管理，并为数据安全管理、数据质量检查提供标准依据。
5、数据计算管理
数据计算管理就是对大数据集群每天计算资源、存储资源消耗等进行管理、监控、优化。一般从系统优化和任务优化两个方面进行计算优化，如何降低计算资源的消耗，提高任务执行的性能，提升任务产出的时间。

二、大数据治理的核心技术
1、数据的结构化处理
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。为了更好地融合多源异构数据，结构化处理是必不可少的过程。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。
2、数据质量评估与数据清洗
数据质量评估就是对结构化之后的数据进行质量评估，如果数据中还存在问题，则采用进一步的数据清洗措施。数据质量问题存在多样性和不可预测性，因此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。然后，用户可以根据数据治理问题自定义数据清洗规则，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、数据融合与摘取
数据融合是数据集整合的过程，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。数据摘取就是从数据集中提取部分数据，降低数据量，供数据分析模型实现分析操作。
4、数据规范化
数据规范化分为两个层面，简单层面的数据包括单位变换、格式表换、数据类型转换等；复杂层面的数据包括邮编、地址、电话号码等。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，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。
5、发布共享
企业中某些数据整理操作会被重复使用，复杂的数据分析任务也经常需要被共享。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。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。

三、大数据治理工具有哪些
睿治一站式数据治理管理平台，是由亿信华辰经过十余年技术沉淀和项目锤炼，全面推出的帮助企业搭建数据治理全栈解决方案。由数据标准、数据质量、实时计算存储、元数据、数据资产、数据交换、数据集成、主数据、数据生命周期、数据安10大产品组成。
在企业实际数据治理过程中，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。睿治数据治理平台各产品模块，均可以灵活组合使用，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。