隨著公司業務的發展，數據平臺發展到一定規模，伴隨而來的是數據資產越來越龐大，業務對數據分析的需求越來越豐富。而傳統的數據開發模式，由于缺乏系統的管理和規范，將越來越無法滿足業務日益增長的數據分析需求，數據運維也會變得十分痛苦。面對紛繁復雜的數據，我們該如何進行數據治理？

隨著公司業務的發展，數據平臺發展到一定規模，伴隨而來的是數據資產越來越龐大，業務對數據分析的需求越來越豐富。而傳統的數據開發模式，由于缺乏系統的管理和規范，將越來越無法滿足業務日益增長的數據分析需求，數據運維也會變得十分痛苦。面對紛繁復雜的數據，我們該如何進行數據治理？

面向用戶的數據治理的四個階段

第一階段：全面梳理企業信息，自動化構建企業的數據資產庫
在第一階段，主要是對企業大數據的梳理，從而全面掌握企業大數據的情況，主要有以下三個方面。
梳理全企業數據架構，對企業的數據模型、數據關系、數據處理有清晰化的認識。
對數據資產形成統一的自動化管理，形成企業的元數據庫。
對企業數據資產形成多種視圖，使數據資產能夠讓不同用戶，有不同視角的展示。
第二階段：建立管理流程，落地數據標準，提升數據質量
在第二階段，需要建立大數據管控能力，包括從業務的角度梳理企業數據質量問題，形成質量控制能力，形成核心數據標準，并抓標準落地。針對關鍵問題，建立數據的管理流程，少而精，控制核心問題。
在這個階段主要是為數據部門形成一套管理大數據的能力，同時為數據部門形成數據管理的工作環境。
第三階段：直接為用戶提供價值，向用戶提供數據微服務
通過前兩個階段，企業能夠建立基本的數據治理的能力，在此基礎上，還需要以用戶為中心，為用戶提供直接獲取數據的能力。
第三階段依賴于前兩個階段能力的建設，在這個階段的目標是向用戶提供自助化的數據服務，使用戶能夠自助地獲取和使用數據，并且在用戶的使用過程中再反過去進一步落地標準、控制質量。
第四階段：智能化企業知識圖譜，為全企業提供數據價值
最后一個階段是將數據沉淀成為知識，形成企業的知識圖譜，提供從“關系”的角度去分析問題的能力。
一般來說，數據搜索是通過業務術語（知識）來搜索的，而知識之間是有相互聯系的，例如水果和西紅柿是上下位關系（后者是前者的具體體現），好的搜索除了要列出直接結果，還需要顯示與之關聯的知識，這就要建立知識圖譜。
簡單說知識圖譜就是概念、屬性以及概念之間的關聯關系，這個關系可以手工建立，也能通過自然語言處理等方法，對政策、法規、需求、數據庫comments、界面等多種來源進行分析，自動化建立起企業知識圖譜。從而使數據治理成為整個企業的數據工作環境，強化企業數據與知識體系之間的關聯，加快企業員工數據與知識之間的轉換效率，讓數據的深層價值得以體現。

數據治理守護數據安全的五大黃金策略
第一，要全面掌握數據存儲庫，了解敏感數據存在的格式與位置，在組織的數據治理方案中必須能夠查看所有格式和位置，持續監控企業的完整數據存儲庫，這不僅是數據安全的基礎，也是數據治理的基礎。
第二、在去抓住數據的可拓展性，特別是在實施云托管的環境中，要確保持續產生的數級數據量可以合并到現有的數據資產中。在幾乎不影響系統的情況下，能夠進行取證數據分析，為企業合規要求提供審計數據。
第三我們要注意的是發現和分類，這對數據安全至關重要，一旦發生數據泄露事件，企業能及時知道泄露了哪些敏感數據，所以企業要確保能夠識別，所有數據庫的結構化、非結構化和半結構化數據并對其進行分類分級梳理。
第四，我們要嚴格管控數據訪問權限，要主動發現和管理特權賬戶和敏感資產，并為特權用戶定義合法行為策略。
最后是緩解內部威脅，內部威脅可能難以識別或預防，因為它們通常對防火墻和入侵檢測系統等，外圍安全解決方案不可見。
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