對于企業來說，每天的實時數據都會超過TB級別，需要采集用戶的哪些數據，這么多的數據放在哪里，如何放，以什么樣的方式放?這些問題都是需要事先進行規劃的，需要有一套從無序變為有序的流程，這個過程需要跨部門的協作，包括了前端、后端、數據工程師、數據分析師、項目經理等角色的參與。

一、大數據治理包含哪些內容？
數據治理包括數據規劃、數據采集、數據儲存管理、數據應用四個方面。
1、數據規劃
對于企業來說，每天的實時數據都會超過TB級別，需要采集用戶的哪些數據，這么多的數據放在哪里，如何放，以什么樣的方式放?這些問題都是需要事先進行規劃的，需要有一套從無序變為有序的流程，這個過程需要跨部門的協作，包括了前端、后端、數據工程師、數據分析師、項目經理等角色的參與。
2、數據采集
前后端將采集到的數據給到數據部門，數據部門通過ETL工具將數據從來源端經過抽取(extract)、轉換(transform)、加載(load)至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。
3、數據儲存管理
這么多的業務數據存在哪里?這需要有一高性能的大數據存儲系統，在這套系統里面將數據進行分門別類放到其對應的庫里面，為后續的管理及使用提供最大的便利。
4、數據應用
數據治理的最終目的就是輔助業務進行決策，前面的三個方面都是為最終的查詢、分析、監控做鋪墊。這個階段就是數據分析師的主場，分析師們運用這些標準化的數據可以進行即時的查詢、指標體系和報表體系的建立、業務問題的分析，甚至是模型的預測。
二、大數據治理的商業價值
首先，高質量數據是企業業務創新、管理決策的基礎。隨著互聯網企業對其他各行業的沖擊，加劇了市場的競爭，許多企業面臨收入增速放緩、利潤空間逐步縮小的局面，過去單純的外延式增長已經難以為繼。因此，必須向外延與內涵相結合的增長方式轉變，未來效益的提升很大程度上要依靠企業的內部挖潛實現，這從客觀上對企業的創新能力提出了更高的要求，而提升企業內部數據管理的精細化水平，是企業開展業務創新和管理決策的重要基礎，能夠為企業創造巨大效益。
其次，標準化的數據是優化商業模式、指導生產經營的前提。許多企業的 IT 系統經歷了數據量高速膨脹的時期，這些海量的、分散在不同角落的數據導致了數據資源利用的復雜性和管理的高難度，形成了一個個系統豎井。系統之間的關系、標準化數據從哪里獲取都無從知曉，通過數據治理工作，可以對分散在各系統中的數據提供一套統一的數據命名、數據定義、數據類型、賦值規則等的定義基準，通過數據標準化可以防止數據的混亂使用，確保數據的正確性及質量，并可以優化商業模式，指導企業生產經營工作。
最后，多角度、全方位的數據是企業開展市場營銷、爭奪客戶資源的關鍵。數據已成為企業最核心的隱形財富，誰掌握了準確的數據誰就能獲得先機，在當前競爭日益激烈的市場上，企業如何在不同的細分市場構建客戶畫像、開展精準營銷，如何選擇競爭策略、進行經營管理決策，都必須基于360度全方位、準確的客戶數據加以分析判斷才能得出。
三、數據治理的核心技術
1、數據的結構化處理
數據結構化處理首先要對原始數據進行解析，提取出需要的信息，再進一步將其轉換成結構化數據。很多非結構化數據、Web數據是以文本形式存在的，需要使用信息抽取技術識別文本中的實體、屬性、關系等信息。也有很多數據采用的是結構化強一些的數據模型，如JSO格式，這類數據相對關系型數據更靈活，在結構化轉換過程中也需要一些技術上的處理。結構化處理的主要輸出形式是二維表或者圖數據，它需要用戶確定數據在轉換過程中采用的規則。
2、數據質量評估與數據清洗
處理后的數據還要進行質量評估，如果發現數據中存在問題，則采取進一步的數據清洗措施。這個過程稱作數據質量評估。一些簡單的數據質量問題可以利用自動化的算法發現，因為數據質量問題的多樣性和不可預測性，數據可視化技術成為數據質量評估的關鍵技術。借助可視化技術，對數據語義非常了解的業務人員更容易發現數據存在的質量問題。伴隨著數據質量問題的發現，用戶可以定義一些數據清洗規則，批量化地處理數據中存在的質量問題，提高數據清洗的效率。
3、數據規范化
數據清洗還有一項重要的內容是數據規范化，這也是數據準備中常見的問題。規范化有簡單的底層數據層面的，如數據類型轉換、單位變換、格式表換等，也有較為復雜的數據項規范化處理，如電話號碼、郵編、地址等。這類問題的主要成因是自然語言表達上的差異性會造成同一實體存在多種表達形式。數據的規范化處理需要根據應用的需求特點，確定數據粒度和表達方式。地址規范化處理背后的問題是實體鏈指問題，即把同一實體的不同表達形式映射到同一個實體名字上，消除實體表達的語義鴻溝，進而通過關聯在數據集中不同地方出現的相同語義的實體，達到數據融合的目的。
4、數據融合與摘取
很多數據價值的發現源自于多源異構數據之間的關聯和在關聯數據基礎之上進行的數據分析。將多個數據集融合到一起，可使數據內容更豐富，更容易獲得新的發現。然而，多源數據融合所需的數據整理過程面臨的挑戰是很大的。多源頭的數據缺少統一的設計，這導致數據集成和數據融合的難度加大。解決這一難題更多地要從數據項的層面關聯數據。因此，實體鏈指操作在數據融合過程中就顯得尤為重要。數據在實體層面的鏈指可以豐富實體的語義，建立跨數據項之間的關聯。由于實體表達的模糊性，實體上下文信息對實體鏈指精度的影響非常大，有效利用實體上下文信息是實體鏈指的關鍵。
5、發布共享
企業中復雜的數據分析任務經常需要被共享，某些數據整理操作也會被重復使用，這意味著數據整理的操作也是企業機構的一種資源。企業需要將這些操作以腳本的形式物化出來，使其能夠被檢索、分享和重復利用。經過數據整理過程的數據，其世襲關系需要被記錄下來，以確保用戶能夠追溯數據的來源，也便于利用索引技術檢索需要的數據整理操作。企業內部對數據整理的共享對于企業內部知識管理、協同工作而言有很重要的意義。

四、睿治數據治理平臺
目前業界流行的數據治理軟件，一般也稱為數據資產管理產品、數據治理產品，多是單個產品。而億信華辰經過十余年技術沉淀和項目錘煉，全面推出一站式數據治理管理平臺-睿治，幫助企業搭建數據治理全棧解決方案，由實時計算存儲、元數據、數據標準、數據質量、數據集成、主數據、數據資產、數據交換、數據生命周期、數據安全10大產品組成，可謂是功能最齊全的數據治理工具。
事實上，在一個大型的數據治理項目中，不是一項技術或工具就能搞定的，需要根據企業的需求采用不同產品和工具的組合。睿治數據治理平臺10大產品模塊，每個產品模塊都可以靈活組合使用，也可以分開單獨來使用，完美的滿足了不同數據治理的場景。