迄今為止，大數據的概念一直有著不小的熱度，隨著企業信息化程度加深，企業內部數據出現“數據孤島”，臟亂差等情況，亟需進行大數據治理。但想要做好大數據分析，需要有一套正確的理念和落地方案，結合自身，從實際情況出發，建立意識行動與數據思維。本文在假設企業已滿足上述條件的基礎上，詳細介紹了大數據治理的概念、內容、要素以及核心技術。
一、大數據治理的概念
大數據治理通俗來講就是對大數據進行治理。先來看看什么是大數據，大數據就是具備以下特征的數據：一是數據量大,持續快速增加;二是高速;三是數據類型和來源多樣化。
而數據治理就是將數據作為公司資產管理，在組織范圍內，協調和定義政策、流程、技術、標準和人員職能，保證數據的準確、一致、安全、及時、可用性和可控增長，以此制定更好的業務決策，降低風險并改善業務流程。
二、大數據治理的內容
1、元數據管理
所謂元數據，就是關于數據的數據。元數據主要記錄數據從產生到消費的全過程，以及數據倉庫中模型的定義、各層級間的映射關系、監控數據倉庫的數據狀態與ETL 的任務運行狀態等。元數據管理主要用于打通源數據、數據倉庫、數據應用，從而幫助數據倉庫管理員和開發人員快速找到數據，進行數據管理和開發工作，提高工作效率。
2、主數據管理
主數據管理就是基于數據倉庫，對數據本身進行管理。包括數據域劃分、數據分層、數據建模、命名規范、以及對需要共享的數據建立統一視圖和集中管理等。
3、數據質量管理
數據質量管理，就是通過特定的規則對數據的完整性、唯一性、一致性、準確性、有效性，進行測試，檢查，監控和告警。
4、數據標準管理
為了實現大數據平臺數據的有效性、完整性、規范性、一致性、開放性和共享性管理。需要對企業數據進行標準管理，來提供全面完整的數據標準管理流程及辦法。除此之外，數據標準管理還可以用于決定和建立單一、準確、權威的事實來源，并為數據質量檢查、數據安全管理提供標準依據。
5、數據存儲管理
數據存儲管理的目的在于如何有效地降低數據爆炸式增長所帶來的存儲資源消耗問題，節省存儲成本。
6、數據計算管理
數據計算管理就是對大數據集群的存儲資源、計算資源消耗等進行監控、管理、優化。幫助企業降低計算資源的消耗，提高任務執行的性能與效率。
7、數據安全管理
數據安全管理提供對隱私數據的加密、脫敏、模糊化處理等多種數據安全管理措施。貫穿于數據治理全過程，全方位保障數據的安全運作。
三、大數據治理的核心技術
1、數據的結構化處理
在數據采集過程中，存在大量多源異構數據，為了更好地對數據進行共享、交互與應用，需要對數據進行結構化處理。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。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
由于數據質量問題的多樣性和不可預測性，數據結構化之后，還需對數據進行質量評估，及時發現數據中存在問題，采取數據清洗措施。在這個過程中，用戶可以定義數據清洗規則，批量化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
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，這也是數據準備中常見的問題，因此，數據規范化是一項重要的內容。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，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
多源數據的融合，可使數據內容更豐富，更容易獲得新的發現。但，由于缺少統一的數據設計，使得實現難度非常大。數據融合過程中，最為關鍵的操作就是是實體鏈指，有效利用實體上下文信息是實體鏈指的關鍵。
5、發布共享
數據共享常被應用于企業中復雜的數據分析任務，因此，數據整理操作也會被重復使用。企業需要以腳本的形式將這些操作物化出來，使其能被分享和重復利用。并且，為確保用戶能夠追溯數據的來源，利用索引技術檢索需要的數據整理操作，經過數據整理過程的數據，其世襲關系也需要被記錄下來。
