当今,数字化转型正在各行业快速发展,以数据、流量、知识为主的的数字经济时代到来,数据在其中的重要性不言而喻。
数据治理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。
随着Hadoop技术的提升,数据如何进来,如何整合,开展什么样的应用都已经有了成熟的案例,可是,同传统数仓时代一样,垃圾进垃圾出,如何破?相比传统数仓时代,进入Hadoop集群的数据更加的多样、更加的复杂、量更足,这个数仓时代都没有处理好的事情,如何能够在大数据时代处理好,这是所有大数据应用者最最期盼的改变,也是大数据平台建设者最有挑战的难题:数据治理难的不是技术,而是流程,是协同,是管理。
简单来说,很多人都说过数据治理太技术化了,做完之后领导看不到效果,业务价值难以体现。如果到最后连效果都看不到,很难把数据治理推行下去,也很难得到领导的支持。如下图,把数据治理进行统计分析处理的结果通过图形列表的形式展现出来,一目了然。这就是数据的可视化。
数据治理涉及的IT技术主题众多,包括元数据管理、主数据管理、数据质量、数据集成、监控与报告等。
数据治理是专注于将数据作为企业的商业资产进行应用和管理的一套管理机制,能够消除数据的不一致性,建立规范的数据应用标准,提高组织数据质量,实现数据广泛共享,并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中,发挥数据资产的商业价值。
数据治理将帮助组织更好的遵从内外部有关数据使用和管理的监管法规,如SOX法案,Basel II协议等。良好的数据治理必将为信息化时代的企业带来不可替代的竞争优势。
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