大数据数据治理之数据处理.docx

大数据数据治理之数据处理摘要：随着社会经济的开展以及科学技术的进步，大数据技术应运而生。目前大数据技术在 各行各业中得到了充分的应用，并且在数据治理方面的应用比拟广泛。目前我国很多企业以 及机构都在积极的利用大数据技术，比方云计算技术对各种数据进行治理和处理，相对于传 统的数据处理方式，大数据技术下的数据治理和处理效率更高，精准度也变得更好。基于 此，本文重点对大数据数据治理进行详细的分析，并且探讨大数据数据处理技术，分析目前 大数据数据处理的真实情况，并且提出个人看法，希望能够更好的利用大数据技术对数据进 行治理和处理。关键词：大数据技术；数据治理；数据处理；治理问题1 .大数据概述大数据时代最早由麦肯锡提出。麦肯锡认为，随着信息技术的开展，人类对于数据的应 用将会提升到一个新的层次，在人类对于数据的应用之下隐含着生产效率和消费水平的快速 提高的机遇。目前流行的大数据的概念是于2012年提出之后逐渐演变而来的，用于形容在 当今信息时代某个领域中的海量相关数据。大数据具有四大特点：分别是大量、高速、多样以及真实性。大数据需要特殊的技术， 包括大规模并行处理数据库、互联网和可扩展存储系统等等。在当下的信息时代，信息具有 变化性、全面性、准确性和开展性，基于信息的大数据时代有着同信息相一致的特性，所以 大数据时代具有变化性、全面性、准确性、开展性。其变化性是指大数据时代中事物都处在 时刻变化中，数据的变化带来的是信息的变化。而全面性那么是指大数据时代事物是普遍联系 的，全面的数据信息带来的是全方位的消息。至于准确性那么是指大数据时代注重使用精确的 数据信息，让决策更加合理。而开展性那么是指大数据时代通过数据分析预测事态开展趋势。2 .大数据数据治理分析（一）大数据数据治理问题目前大数据平台的数据治理突出问题主要表达在以下四方面：数据不可知：广大用户对于大数据平台中的很多信息都不能进行有效获取，对于诸多信 息与业务之间的内在联系更无从得知。尽管人们已经深刻认识到大数据的关键意义与作用，不过平台中是否存在可以高效处理自身遇到的业务难题的关键信息？如何获得到这些信息？数据不可控：此问题始终存在于传统的数据平台中，尤其是随着大数据时代的到来，这 种问题更加显著。尚未形成一致的数据指标进而造成更多的信息无法聚焦与统一，并未进行 质量监控造成一系列的数据由于质量不高而无法加以使用，进一步导致无法高效监管大数据 平台的诸多环节与步骤。数据不可取：尽管很多用户对于自身所需的数据非常明确，但是却无法真正方便快捷地 获取到信息。反之，想要获得所需的重要信息必须要历经非常漫长的开发环节，这就在很大 程度上增加了剖析业务需求的时间，更不用说满足业务需求了。不过，身处当今的大数据时 代，业务需求的满足至关重要，必须要受到应有的关注与重视。数据不可联：虽然随着大数据时代的到来，众多企业可以更为迅速地获得大量信息，不 过企业所获取的数据或知识间依然欠缺关联性，至今并未将数据与知识架构紧密联结，因此 内部职员也就无法真正地实现数据和知识二者间的转换，无法深入探究，自然就不能发挥数 据的关键价值。（二）大数据数据治理建议在对上述问题加以剖析的基础上，了解到当今数据平台遇到的难题。原本以为随着大数 据时代的到来，这些问题可以迎刃而解，但反而又引发了一系列全新的问题。因此，必须要 不断提升数据监督与治理的能力，以期更好的应对上述问题。基于早期的数据平台而言，数据治理重点是为了做好管理与监控工作，进而打造一个和 谐高效的治理气氛，涵盖标准与品质等等。身处大数据时代，广大用户会追求获得更多的数 据，且用户范围也日益拓宽，数据治理亦是如此。必须要将整个企业纳入范畴之内，营造一 个用户主体的工作气氛，以期为广大用户提供更为优质的服务。反之更好的推动企业实现数 字化转型。企业必须要构建适合于自身的大数据治理体系，确保自身数据的品质，只有这样才可以 高效挖掘出数据作用，发挥价值，进而增强企业自身的整体竞争实力。第一，高品质的数据对于企业开展而言至关重要，尤其在企业的业务开展与监管工作过 程中更加关键。伴随着网络技术的开展，各个企业之间便面临着日趋激烈的经济市场竞争， 甚至遭遇了经济效益增加速度缓慢、利润空间日益降低的问题，传统一味的外延式增长状态 一去不复返。所以，一定要朝着外延和内涵相互衔接的方向开展与转型，最大限度地依赖企 业自身的优势与价值提升将来的经济效益水平。这就在无形中提高了对于企业创新意识与水