大数据背景下的数据治理模式

３ 大数据背景下改进数据治理模式的对策
数据治理参与企业的管理运营过程是大势所趋，针对当 前企业数据治理过程中存在的问题与困境，以下提出几点改 进的建议与对策。 3.1 健全数据治理体系 企业要将数据治理作为一项专门的业务来对待并管理， 根据企业的实际情况制定相应的数据治理目标，成立专业的 数据治理组织，健全保障机制，构建一个全方位、高效率的 数据治理体系。该数据治理体系需要企业各个部门、组织、 技术等方面的全面参与和与配合。 首先，要建立相应的数据治理组织机构。可以在企业顶 层建立数据治理委员会，由高层管理人员、信息管理部门以 及业务部门主要负责人共同组成。在中间层设立由各业务部 门业务专家、数据库管理专家、信息部门技术专家、培训专 家等共同组成的数据治理工作组。在基层则设立由信息系统 项目组成员共同组成的数据治理工作组。 其次，建立相应的标准规范。从整个企业的角度出发， 建立统一的数据标准，结合数据治理工作，成立技术标准工 作组，制定工作计划，组织完成各类标准制定，主要包括技 术标准、业务标准、管理标准、数据质量标准等内容。 最后，在数据治理过程中，离不开数据技术的支撑，企 业需要利用数据技术来完成对企业信息数据的管控与支撑， 将元数据采集、管理和应用作为核心，加之规范的数据标准、 较高的数据质量，充分利用企业已建设的元数据管理平台、 主数据管理平台以及数据分析技术、数据质量整治技术，实 现健全的数据治理体系。
其定义为制定与大数据有关的数据优化、隐私保护与数据 变现的政策。该书详细阐述大数据治理的准则、不同类型 数据的治理以及不同行业中的应用场景等，提出了一系列 具体随着信息技术的不断发展及普及，各个行业都逐渐的意 识到数据治理的重要性。尤其在企业中，数据治理已经成为 当前业务应用集中建设、整合分析数据信息、辅助管理决策 的一个重要手段。在企业中，数据被当作是一项重要的企业 资产，企业通过数据治理完成对数据的优化、管理、利用等 决策，并对组织内部的员工、工作流程以及策略等进行合理 的调整，以发挥企业数据的最大价值。 企业通过建立良好的数据治理体系，可以在与企业战略 保持一致的前提下，在数据应用方面进一步的增强跨业务的 综合决策能力，为企业管理决策层提供更好的辅助支持，在 数据管理方面优化为更合理的企业级数据架构，使系统间的 数据交换在一个统一标准的环境下进行，并且建立常态化数 据管控机制，以应对更广泛的数据应用需求，以保障企业数 据标准、数据质量及数据的安全，支撑顶层智能决策等应用。 使用数据治理手段辅助企业管理经营已经是大势所趋， 但由于数据治理的应用在我国起步较晚，发展还不成熟，在 当前企业的数据治理过程中，仍然存在着一些问题与不足。 以下是几点当前企业数据治理过程中存在的问题与不足。 （1）虽然企业中已开展了数据治理的相关工作，但由 于对数据资料的认识度不够，在实际的应用中数据治理很容 易流于形式，不能发挥出真正的价值。
3.2 提升数据质量管理水平 根据企业的实际情况，改进当前的额数据质量管理现状， 健全数据质量管理体系。选择与企业密切相关的指标为切入 点，分析数据成熟度，进行集中抽取。以实现标准、编码、 模型和数据的统一管理，避免数据多头管理和冲突，消除数 据冗余，达到数据共享、数据集中管理的目的。逐步实现事 前防范、事中监控、事后治理的闭环管理，并建立企业级数 据质量管理制度、规范，来识别高价值数据属性，确保能获 得高质量的数据来支撑业务运营与经营分析。 3.3 全方位数据应用 企业的数据应用指的是对整合后的数据进行较深层次的 分析，并利用各种方法进行数据挖掘分析、多维分析、即时 查询等方面的数据应用。利用数据治理手段，借助数据中心， 对业务源数据作深入分析，挖掘出数据之间、指标之间的关 系。并通过决策指标、跨业务主题等形式，展示数据中心历 史数据的积累程度、数据的质量、数据应用范围的真实情况， 实现智能决策分析应用，体现本单位数据治理的最大成效。
１ 数据治理概述
在当前信息时代，随着互联网技术与物联网的不断普 及与发展，人们获取、收集信息的渠道越来越多样化。各种 搜索引擎、社交网站、通讯工具等的普及应用，使得数据呈 爆炸式增长的趋势，因此，当今时代也被称为大数据时代。 大数据在现阶段已不是一个新颖的话题了，但就目前而言， 大数据的有效管理与使用却一直是各个行业致力于研究的问 题，也就是所谓的数据治理。 在 20 世纪 90 年代，IBM 就开始了对数据治理的研究与 探索，经过不断实践与完善，如今在企业中已形成了一套较 为成熟完善的数据治理模式。虽然数据治理的实践开始较早， 但在理论研究上，学术界对数据治理还没有给出一个精准的 定义，各界学者对于数据治理的理解与定义各有不同。国外 学者对于数据治理的理解也有几种不同的观点，有人认为数 据治理指的是，将企业的各种数据信息作为企业的重要资产， 对其进行规范的管理、 开发、 维护等， 并制定与之相关的标准、 流程、决策权、制度、技术等。还有人认为数据治理指的是， 企业内部的员工及信息系统，为完成与信息相关的流程，而 涉及到的组织结构、规则、决策权以及责任，也认为数据治 理的实际意义就是为组织使用数而设立相应的管理规则。在 国内，多数的学者主要集中于数据治理内容的研究，包括数 据质量管理、元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数 据安全管理、数据生命周期管理以及数据应用等方面的内容。 在当今的大数据时代，人们对数据治理的研究热度只 增不减，索雷斯在其著作《大数据治理》一书中，提及大 数据治理的概念，并将之作为广义数据治理的一部分，将
作者简介：覃炯聪（1982-），男，广东清远人，本科，高级工程师。研究方向：电力系统自动化、电力信息。
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数据库技术
信息与电脑 China Computer&Communication
2016 年第 16 期
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大数据背景下的数据治理模式
覃炯聪
（广东电网有限责任公司清远供电局，广东 清远 511500）
摘 要： 在当前的大数据背景下，数据治理通常被应用于各个领域，其中应用最为广泛的就是政府、企业。在当前 的大数据时代，数据治理已逐渐成为企业进行智能化决策的重要手段，帮助企业在竞争激烈的市场中，快速有效地分析 处理大量数据信息，占据有利地位。基于此，主要以企业数据治理为研究内容，描述当前企业数据治理的现状及出现的 问题，并详细分析了当前大数据背景下企业的数据治理模式。 关键词：大数据；企业；数据治理 中图分类号：TP309 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2016）16-155-02
（2）目前大多数的企业在数据治理工作中仍然偏重于 技术，不太注重数据质量的问题，也没有建立起完善健全的 数据体系。 （3）企业各部门之间缺乏通用的业务规则。各个部门 都有各自的业务标准，经常造成部门之间标准的混淆与矛盾。 总的来说，数据治理并不仅仅指技术层面的工作，还要 使企业的业务部门与信息部门之间达成共识，形成及数据、 应用、技术、组织四位一体的数据治理体系，有效的提企业 的信息化管理水平与数据应用水平。