當前，數據已成為重要的生產要素，大數據產業作為以數據生成、采集、存儲、加工、分析、服務為主的戰略性新興產業，是激活數據要素潛能的關鍵支撐，是加快經濟社會發展質量變革、效率變革、動力變革的重要引擎。IDC數據顯示，國內大數據平臺正處于快速建設階段，預計到2025年，市場規模將超過350億元，復合年均增長率約為31.7%。然而，忽略大數據治理給數據平臺建設帶來了不少問題。隨處可見的數據不統一，難以提升的數據質量，難以完成的數據模型梳理等源源不斷的基礎性數據問題，限制了數據平臺發展，導致數據應用不能在商業上快速展示效果。

當前，數據已成為重要的生產要素，大數據產業作為以數據生成、采集、存儲、加工、分析、服務為主的戰略性新興產業，是激活數據要素潛能的關鍵支撐，是加快經濟社會發展質量變革、效率變革、動力變革的重要引擎。IDC數據顯示，國內大數據平臺正處于快速建設階段，預計到2025年，市場規模將超過350億元，復合年均增長率約為31.7%。然而，忽略大數據治理給數據平臺建設帶來了不少問題。隨處可見的數據不統一，難以提升的數據質量，難以完成的數據模型梳理等源源不斷的基礎性數據問題，限制了數據平臺發展，導致數據應用不能在商業上快速展示效果。

政企大數據面臨的困境

隨著政務、金融、零售等大型企業走向線上線下深度融合，數據服務的形式開始增多，業務維度更加復雜。企業之間各部門之間的數據往往沒有“共享”，開發平臺和工具的不統一，導致大數據治理陷入困境：
1.缺乏統一的數據視圖
系統分散，數據的管理人員和使用人員無法準確快速地找到自己需要的數據。
2.數據管理浮于表面
沒有一套數據驅動的組織管理制度和流程，導致數據管理工作很難落地。
3.數據基礎薄弱
存在數據標準混亂、數據質量參差不齊、各業務系統之間數據孤島化嚴重、沒有進行數據資產的萃取等現象，阻礙了數據的有效應用。
4.數據應用不足
受限于數據基礎薄弱和應用能力不足，數據應用的深度不夠，應用空間亟待開拓。
5.數據價值難估
企業沒有建立起合理的數據價值評估模型，難以對數據對業務的貢獻進行評估。
6.缺乏安全的數據環境
安全管理制度不完善、缺乏相應的數據安全管控措施。
基于現實的痛點，需要一個能夠提供公共的數據服務能力的地方，可以從這里快速獲取能力，支撐新的數據應用，且各部門都能保持一致。

大數據治理工具

為了讓企業找到正確的大數據治理方法，請尋找可以快速、經濟地與企業現有環境集成的可擴展工具。
此外，基于云的平臺將使您能夠快速插入經濟高效且易于使用的強大功能。基于云的解決方案還避免了本地服務器所需的開銷。
當您開始比較和選擇大數據治理工具時，請專注于選擇能夠幫助您實現數據治理策略中列出的業務收益的工具。
這些工具應該可以幫助您：
· 通過發現、分析和基準測試工具和功能來捕獲和理解您的數據。例如，正確的工具可以自動檢測新數據集中的個人數據（如社會保險號）并觸發警報。
· 通過驗證、數據清理和數據豐富來提高數據質量。
· 使用元數據驅動的ETL和ELT以及數據集成應用程序管理您的數據，因此可以使用端到端數據沿襲來跟蹤和跟蹤數據管道。
· 使用積極審查和監控的工具控制您的數據。
· 記錄您的數據，以便可以通過元數據對其進行擴充，以提高其相關性、可搜索性、可訪問性、可鏈接性和合規性。
· 使最了解數據的人能夠通過自助服務工具為數據治理任務做出貢獻。