大数据时代还需要数据治理吗?

发布时间:2019.08.15来源:知乎浏览量:89次标签:数据治理

第一个提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡,现如今大数据广泛存在于政府,军事,金融,企业,医疗,制造业,电力等行业,备受关注。而现代社会高速发展,科技进步,信息流通等,使得出现大批量的数据,种类繁多,价值密度低,且更新速度快,在这种情况下,如何提升数据质量,提取数据的价值,为各行业的决策提供可靠的依据显得至关重要。因此数据治理成了其中必不可少的一环。

数据治理是什么?
数据治理(DataGovernance)是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。数据治理的目的就是要对数据的收集、处理、应用进行监管,保证在数据的全生命周期中拥有高数据质量。

数据治理会解决哪些问题?
(一) 我们要对数据进行处理,首先我们需要获得数据,大数据平台有各种各样的数据,他是否与企业业务所要解决的问题相关?我们应该从哪里获取?
(二) 获得数据之后,这些数据间又存在什么样的联系,是否有着统一的数据标准和规范?
(三) 如何灵活的运用数据并进行快速的数据分析?
(四) 数据的关联性,是否能把数据的价值利用最大化?
这些问题是大数据时代面临的问题,也是需要通过数据治理来解决的问题。
 数据治理
亿信华辰智能数据治理平台——睿治,能解决大数据时代,在数据处理中面临的各种问题。它融合了元数据管理数据标准管理数据质量管理、数据集成管理、主数据管理数据交换管理、数据资产管理、数据安全管理、数据生命周期管理等九大产品模块,打通数据治理全流程,全方位满足各个行业不同场景下的业务需求。
 数据治理
睿治具备哪些优势?
(一) 平台化
融合了数据治理的9大产品,功能相互调用,并具备高扩展性。
(二) 可视化
丰富的功能,可视化的操作,节约时间成本,缩短管理周期。
(三) 智能化
可自动探查数据,灵活构建数据间的关系,基于元数据,活化资产目录。

大数据是我们这个时代高速发展下的产物,做好数据处理,是提升数据应用价值和解决问题的关键。
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