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大数据平台中的数据治理技术研究

引言：

在当今信息化时代，数据的产生、传输、存储和管理都已经变

得非常便利。然而，随着数据量的不断增大和数据结构的变得越

来越复杂，企业在管理和分析数据时也遇到了越来越大的难题。

于是，大数据平台的诞生给企业带来了新的思路和技术解决方案。

其中，数据治理技术是大数据平台建设中的一个关键领域。本文

将详细讲解大数据平台中的数据治理技术。

一、数据治理技术概述

数据治理是指通过制定和实施一系列规则、流程和控制措施，

确保数据在企业内部的合法性、精确性、准确性、安全性和可靠

性。数据治理技术则是指用于实现数据治理的技术手段和方法。

它的主要目的是帮助企业在不断变化的市场与竞争中，更好地管

理和分析数据，实现战略目标。

目前，大数据平台的数据治理技术主要包括以下方面：

1.元数据管理

元数据是描述数据的数据，可用于管理和控制数据的使用及引

用。元数据管理就是管理元数据的全过程，包括元数据的建立、

维护和共享。通过元数据管理，可以解决数据结构的多样化和数

据质量的不稳定性问题。

2.数据质量管理

数据质量是数据治理的核心问题。在大数据平台上，数据质量

管理是针对数据质量的监控和评估，通过建立数据质量规则，并

对数据进行实时监控，发现和纠正数据质量问题，确保高质量的

数据运用于业务分析与决策中。

3.数据安全管理

数据安全是数据治理的基础。通过采用加密、访问控制、鉴别

认证和审计等手段，保证数据的机密性、完整性和可用性。数据

安全管理的目标是建立并实施数据安全策略，保护数据不受网络

攻击、病毒、黑客和其他安全威胁的侵害。

4.数据分类管理

数据分类管理是按照数据类型、来源、用途、访问等级等标准

对数据进行分类，便于数据管理和控制。通过对数据进行分类管

理，可以实现数据的有效利用和共享，提高数据治理效率和准确

性。

5.数据资产管理

数据资产管理是对数据产生、存储、使用和价值的全面管理。

数据资产管理的目标是确保数据资产的价值最大化，将数据资产

变成一种无形的资产，最大化地利用数据价值，使企业具有竞争

优势。

6.数据流程管理

数据流程管理是指通过管理数据的流程、数据访问和共享规则，

建立相关标准、策略和流程，促进数据的高效利用，同时，控制

数据的访问和共享，确保数据的准确性和稳定性。

二、数据治理技术的挑战

虽然数据治理技术在大数据平台中具有非常重要的作用，但是，

与之相关的问题也比较严峻。以下是数据治理技术面临的主要挑

战：

1.数据质量难保证

由于大数据平台的数据来源比较广泛，数据种类又不一致，数

据的质量难以保证。大规模数据共享也是一个挑战，数据质量问

题可能由不同的数据源导致。

2.数据安全保护难度大

大数据平台的数据规模和数据种类很多，数据的鉴别和访问控

制也往往受到限制。数据安全的防控措施需要建立在不破坏数据

的可用性和共享性的前提下。较大的用户群体和分散的数据存储

使得数据安全的维护更加困难。

3.元数据管理困难

元数据在不同机构的定义和表述不一致，数据源多且不规范，

元数据管理的困难度也相应加大。不同数据处理系统的元数据有

不同的技术支持要求，因此在建设大数据平台时，需要同时考虑

元数据的规划和管理。

三、数据治理技术的发展趋势

随着大数据技术的不断发展，数据治理技术也在不断升级优化。

以下是数据治理技术的主要发展趋势：

1.智能化治理

大数据平台中的数据处理已经向着更智能化的方向发展。未来

的数据治理技术将加强数据智能化分析，并自动识别和纠正数据

质量问题。

2.云化治理

将数据治理的相关产品云化，可降低企业内部的运维成本，同

时使治理系统更加节约资源。

3.共享治理

数据治理技术的主要目的是协调员工和部门之间的数据交流，

达到在项目开发、业务分析等方面的良好协作。随着数据开放和

数据共享的增加，共享治理技术正逐渐成为大数据平台数据治理

的热点。

4.平台化治理

数据治理面临的挑战之一是以不同的技术为基础的数据存储和

处理。未来，大数据平台将会逐渐趋于一体化、规范化、模块化，

标准化一致的平台体系。

结语：

数据治理技术是一项立足于现代信息技术的优秀管理手段，是

大数据平台建设中不可或缺的一部分。随着数据量的不断增