大數(shù)據(jù)導致許多組織的復雜性，不僅僅是因為他們收集的數(shù)據(jù)量很大，而是因為他們收集的數(shù)據(jù)種類繁多。

大數(shù)據(jù)通常包含從社交媒體網(wǎng)絡，互聯(lián)網(wǎng)連接的傳感器等流入企業(yè)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。但是，許多組織的數(shù)據(jù)操作并非旨在處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

處理大數(shù)據(jù)的數(shù)量，速度和種類使許多組織重新思考他們?nèi)绾未鎯凸芾硭麄兊臄?shù)據(jù)。一個完美的例子是數(shù)據(jù)倉庫。在您的組織中構(gòu)建和管理數(shù)據(jù)倉庫的人員構(gòu)建了當時對他們有意義的東西。他們了解哪些數(shù)據(jù)存儲在哪里以及為什么存儲，以及業(yè)務部門和應用程序如何使用它們。

大數(shù)據(jù)時代為一些組織的數(shù)據(jù)操作引入了廉價的數(shù)據(jù)湖，但隨著大量數(shù)據(jù)流入這些湖泊，許多IT部門發(fā)現(xiàn)自己正在管理數(shù)據(jù)沼澤。

在一個完美的世界中，您的組織會將大數(shù)據(jù)視為任何其他類型的數(shù)據(jù)。但是，唉，世界并不完美。實際上，實用性和人性干預。許多新技術(shù)在首次采用時與其他基礎(chǔ)設(shè)施分離。

“新技術(shù)經(jīng)常在真空中進行，然后建立在筒倉中，”erwin，Inc。產(chǎn)品營銷總監(jiān)Danny Sandwell說。

這使許多組織擁有并行的數(shù)據(jù)集合：一個用于所謂的“傳統(tǒng)”數(shù)據(jù)，一個用于大數(shù)據(jù)。

這個結(jié)果有一些問題。首先，IT領(lǐng)域的孤島歷史悠久，使組織無法了解他們擁有什么，在哪里，為什么需要它，以及它是否具有任何價值。它們還有增加成本的趨勢，因為它們不共享通用IT資源，導致冗余的基礎(chǔ)架構(gòu)和復雜性。最后，筒倉通常意味著風險增加。

但另一個原因是大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的并行操作沒有多大意義：用戶根本不關(guān)心。

在一天結(jié)束時，您的用戶希望訪問他們完成工作所需的數(shù)據(jù)，以及IT是否認為大數(shù)據(jù)，小數(shù)據(jù)或中型數(shù)據(jù)并不重要。最重要的是數(shù)據(jù)是正確的數(shù)據(jù)?- 這意味著它是準確的，相關(guān)的，可用于支持或反對決策。

數(shù)據(jù)治理如何將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為普通數(shù)據(jù)

根據(jù)erwin和UBM?2017年11月的一項調(diào)查，21％的受訪者表示大數(shù)據(jù)是其數(shù)據(jù)治理計劃的推動者。

在當今數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界中，數(shù)據(jù)治理可以幫助您的企業(yè)了解它擁有的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)有多好，它在哪里以及如何使用。erwin / UBM調(diào)查發(fā)現(xiàn)，52％的受訪者表示數(shù)據(jù)對其組織至關(guān)重要，并且他們制定了正式的數(shù)據(jù)治理策略。但幾乎同樣多的受訪者（46％）表示他們認識到數(shù)據(jù)對組織的價值，但卻沒有正式的治理策略。

數(shù)據(jù)治理的整體方法包括這些關(guān)鍵組件

• 一個企業(yè)架構(gòu)?組件是重要的，因為它把IT和業(yè)務，測繪公司的應用和相關(guān)技術(shù)和數(shù)據(jù)業(yè)務功能，他們能。通過將數(shù)據(jù)治理與企業(yè)體系結(jié)構(gòu)相集成，企業(yè)可以在與企業(yè)戰(zhàn)略的連接環(huán)境中定義應用程序功能和相互依賴性，從而優(yōu)先考慮技術(shù)投資，使其與業(yè)務目標和策略保持一致，從而產(chǎn)生預期的結(jié)果。
• 一個業(yè)務流程和分析組件定義了如何將企業(yè)的運營，并確保員工理解并實施針對他們所負責的過程負責。企業(yè)可以清晰地定義，映射和分析工作流程并構(gòu)建模型以推動流程改進，以及識別易受最大安全性，合規(guī)性或其他風險影響的業(yè)務實踐，以及最需要控制以減少風險的方法。
• 一個數(shù)據(jù)建模組件的設(shè)計和部署提供高品質(zhì)的數(shù)據(jù)源和支持應用程序開發(fā)的新數(shù)據(jù)庫的最佳方式。能夠經(jīng)濟高效地從“隨處”發(fā)現(xiàn)，可視化和分析“任何數(shù)據(jù)”，支持大規(guī)模數(shù)據(jù)集成，主數(shù)據(jù)管理，大數(shù)據(jù)和商業(yè)智能/分析，能夠合成，標準化和存儲數(shù)據(jù)源來自單一設(shè)計，以及跨項目的重用工件。

當數(shù)據(jù)治理正確完成，并且它與您的業(yè)務的結(jié)構(gòu)和體系結(jié)構(gòu)融為一體時，它可以幫助您的組織接受新技術(shù)以及它們出現(xiàn)時提供的新數(shù)據(jù)源。通過以與組織處理其所有數(shù)據(jù)相同的方式管理大數(shù)據(jù)，通過了解其元數(shù)據(jù)，定義其關(guān)系以及定義其質(zhì)量，可以更輕松地查看大數(shù)據(jù)計劃的ROI和ROO。

此外，應用聲音數(shù)據(jù)治理的企業(yè)將發(fā)現(xiàn)自己可以使用模板或路線圖將Big Data整合到整個組織中。

如果您的企業(yè)沒有利用它收集的大數(shù)據(jù)，那么它就會浪費在數(shù)據(jù)收集，存儲和分析上的花費。然而，同樣糟糕的是，所有這些數(shù)據(jù)和分析都導致錯誤的決策和糟糕的業(yè)務成果，因為數(shù)據(jù)沒有得到適當?shù)墓芾怼?/span>