【热门主题】000015 大数据治理：开启数据价值新纪元

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【热门主题】000015 大数据治理：开启数据价值新纪元

📚一、大数据治理：时代的呼唤

在当今时代，大数据治理的重要性愈发凸显。从企业内部需求来看，随着企业的发展，数据量不断增长，然而普遍存在的数据质量低、不规范、不安全等问题，严重影响了数据的利用价值。例如，企业在进行决策时，如果依据不准确的数据，可能导致决策失误，造成巨大的经济损失。据统计，约有 [X]% 的企业因为数据质量问题而在决策中遭遇困境。
从外部监管方面，监管机构对数据开放、共享、交换、规范、审计、安全隐私等方面的要求越来越严格。以银保监会发布的《银行业金融机构数据治理指引》为例，该指引规范了银行业金融机构的数据管理活动，促使金融机构加强大数据治理。
再者，市场竞争压力也促使企业重视大数据治理。在激烈的市场竞争中，企业需要借助大数据提升产品、业务、服务、管理等创新能力，以保障企业的市场竞争优势。例如，通过大数据分析，企业可以深入了解客户需求，实时监测市场动态，从而更有针对性地进行产品研发和市场推广。据相关数据显示，采用大数据治理的企业在市场竞争力方面平均提升了 [X]%。
综上所述，大数据治理无论是从企业内部需求，还是外部监管和市场竞争压力等方面来看，都是时代的呼唤，是企业实现可持续发展的必然选择。

📚二、大数据治理的重要性

📘（一）服务创新与价值创造

大数据治理在促进大数据服务创新和价值创造方面起着关键作用。大数据的核心价值在于持续开发创新的大数据服务，而大数据治理能够通过优化和提升大数据的架构、质量、标准、安全等技术指标，显著推动大数据的服务创新。例如，在电商领域，通过大数据治理优化数据架构，能够更精准地分析用户行为和偏好，从而为用户提供个性化的推荐服务，创造更多的商业价值。据相关数据显示，实施有效的大数据治理的电商企业，用户转化率平均提高了 [X]%，销售额增长了 [X]%。因此，大数据治理是实现大数据服务创新和价值创造的重要途径。

📘（二）提升管理决策水平

科学的大数据治理框架对提升组织的大数据管理和决策水平至关重要。大数据治理的策略、过程、组织结构、职责分工等组件构建起的治理框架，可以帮助企业在大数据治理业务规范内更有效地管理大数据。例如，企业通过建立明确的数据治理策略和流程，能够确保数据的准确性和及时性，为管理层提供可靠的决策依据。在金融行业，大数据治理框架使得金融机构能够更准确地评估风险、制定投资策略，提高决策的科学性和有效性。据统计，采用科学大数据治理框架的金融机构，决策准确率提高了 [X]%，风险控制能力显著增强。

📘（三）提高数据质量与降低成本

大数据治理能够产生高质量的数据，增强数据可信度，同时降低成本。大数据治理要求建立大数据相关的规则、标准和过程，以满足组织的业务职能。通过严格执行这些规则和标准，能够减少冗余数据，提高数据质量。随着数据质量的不断提升，以及业务部门间标准的推广，组织的数据相关费用也会不断降低。例如，在制造业中，通过大数据治理优化生产数据管理，减少了因数据错误导致的生产浪费，降低了生产成本。据相关企业数据显示，实施大数据治理后，生产成本降低了 [X]%。

📘（四）加强合规监管与安全控制

大数据治理在合规监管和安全控制方面具有核心地位。合规监管和安全控制关系到隐私保护、存取管理、安全控制，以及规范、标准或内部规定的遵守和执行。在大数据时代，数据安全和隐私保护问题日益突出，大数据治理能够确保企业的数据处理活动符合法律法规和内部规定，降低风险。例如，在医疗行业，大数据治理严格遵守医疗数据隐私保护相关法律法规，建立完善的数据安全管理制度和技术防护措施，防止医疗数据泄露和滥用。据统计，实施有效的大数据治理的医疗机构，数据安全事件发生率降低了 [X]%。

📚三、大数据治理的技术支撑

📘（一）数据整理关键技术

数据整理是大数据治理中的关键环节，其核心技术主要包括结构化处理、质量评估与清洗、规范化等。
结构化处理：很多数据模型和算法构建在结构化数据基础上，多源异构数据要更好地与其他数据集融合，结构化处理必不可少。首先对原始数据进行解析，提取所需信息，再转换成结构化数据。例如，很多非结构化数据、Web 数据以文本形式存在，需使用信息抽取技术识别文本中的实体、属性、关系等信息。结构化处理的主要输出形式是二维表或者图数据，用户需确定数据在转换过程中采用的规则。
质量评估与清洗：结构化处理后的数据需进行质量评估，若发现问题则采取清洗措施。一些简单的数据质量问题可利用自动化算法发现，而由于数据质量问题的多样性和不可预测性，数据可视化技术成为关键。借助可视化技术，业务人员更容易发现数据存在的质量问题，如缺失、不一致、异常等。同时，用户可定义数据清洗规则，批量化处理质量问题，提高清洗效率。在数据清洗过程中，多轮次的人机交互很重要，系统的交互界面和交互方式对数据清洗算法的有效性尤为关键。
规范化：数据清洗的重要内容之一是数据规范化，包括简单的底层数据层面和较为复杂的数据项规范化处理。例如，数据类型转换、单位变换、格式转换等属于简单层面；电话号码、邮编、地址等的规范化处理较为复杂。地址规范化面临的挑战之一是粒度选取，同一地址可不同粒度表达。数据的规范化处理需根据应用需求特点，确定数据粒度和表达方式，其背后是实体链指问题，即把同一实体的不同表达形式映射到同一实体名字上，消除语义鸿沟，实现数据融合。

📘（二）三层架构技术体系

大数据治理技术体系包括三个层面：数据治理、平台治理和应用治理。
数据治理：以数据为核心，从元数据、标准、质量、安全、主数据等方面，为数据提供全生命周期治理。例如，通过对元数据的治理，帮助企业建设数据资产的统一视图，实现资产的盘点和展示；通过制定数据标准，确保数据的一致性和规范性；通过质量治理，提升数据质量，为决策提供可靠依据；通过安全治理，保障数据的安全性和隐私性；对主数据进行治理，确保关键业务数据的高质量和可用性。
平台治理：以平台为核心，结合平台类型、业务、治理需求等，将对应的治理技术融入大数据平台的采集、存储、计算等过程，实现对大数据平台管理过程的治理。例如，在数据采集阶段，要考虑不同数据源的特点和采集策略，确保数据的准确性和完整性；在存储阶段，要选择合适的存储方式和技术，满足数据的存储需求和访问性能要求；在计算阶段，要根据业务需求选择合适的计算框架和算法，提高数据处理效率和分析能力。
应用治理：以应用为核心，结合应用类型、业务、治理需求等，将对应的治理技术融入大数据应用工具，实现对大数据应用过程的治理。例如，在数据分析应用中，要确保数据的准确性和可靠性，提供有效的数据分析方法和工具，帮助用户从数据中获取有价值的信息；在数据可视化应用中，要设计直观、清晰的可视化界面，方便用户理解和使用数据。

📘（三）四种治理模式

大数据治理的四种模式分别为元数据治理、质量治理、安全治理和主数据治理模式。
元数据治理模式：元数据用于描述企业数据的各方面特征信息，是数据标准、数据质量、数据安全等治理的基础。通过对业务、技术及过程的元数据治理，能够帮助企业建设数据资产的统一视图，实现数据资产的盘点和展示。该模式以元数据治理为核心，同时融合数据标准治理和数据安全治理，确保元数据管理服务的规范性和安全性。
质量治理模式：数据质量对企业发展至关重要，可影响决策成败。数据质量治理通过质量检核指标的制定与维护、数据质量告警、质量问题的分析和管理等，实现对数据的绝对质量管理与过程质量管理。此模式以数据质量治理为核心，同时融合数据标准和数据安全治理，确保数据质量管理服务的规范性和安全性。
安全治理模式：数据安全通常包括数据访问、数据使用、隐私数据、安全审计等。数据安全治理利用数据加密工具、数据脱敏工具、数据库安全工具、数据防泄漏工具、数字水印技术、身份认证技术等保障企业数据的安全。该模式以数据安全治理为核心，同时融合数据标准治理，确保数据安全管理服务的规范性。
主数据治理模式：主数据是企业真实的、关键的业务数据。对这些核心关键数据，有最严格的数据要求，包括质量、一致性、可用性、管理规范等。主数据治理通过对业务数据的整合、管理，提供数据建模、数据地图、数据集市和数据全生命周期管理。该模式以主数据治理为核心，融合数据标准、数据质量和数据安全治理，确保主数据管理服务的规范性、高质量和安全性。

📚四、大数据治理的方法探索

📘（一）制定治理框架

数据治理框架是大数据治理的基础，它由多个部分组成，共同确保数据的有效管理和利用。
治理组织：建立明确的数据治理组织架构，包括设立数据治理委员会、数据管理员等角色，明确各角色的职责和权限。例如，数据治理委员会负责制定数据治理策略和方针，数据管理员负责具体的数据管理工作。
政策标准：制定完善的数据治理政策和标准，包括数据质量标准、数据安全标准、数据隐私标准等。例如，制定数据质量标准，明确数据的准确性、完整性、一致性等要求。
流程程序：建立规范的数据治理流程和程序，包括数据采集、存储、处理、分析、共享等环节的流程和程序。例如，建立数据采集流程，明确数据采集的来源、方式、频率等。
技术工具：选择合适的数据治理技术工具，包括数据质量管理工具、数据安全管理工具、数据生命周期管理工具等。例如，使用数据质量管理工具，对数据进行质量评估和清洗。
监控审计：建立有效的数据监控和审计机制，对数据治理的过程和结果进行监控和审计。例如，定期对数据质量进行监控，对数据安全进行审计。

📘（二）实施质量管理

数据质量管理是大数据治理的核心环节，它确保数据的准确性、完整性和一致性。

🔖清洗：对数据进行清洗，去除数据中的噪声和错误。例如，使用数据清洗工具，对数据进行去重、补缺、纠错等处理。

🔖验证：对数据进行验证，确保数据符合质量标准。例如，使用数据验证工具，对数据的准确性、完整性、一致性等进行验证。

🔖监控：对数据质量进行监控，及时发现和解决数据质量问题。例如，使用数据监控工具，对数据质量进行实时监控，发现问题及时报警。

📘（三）加强安全措施

数据安全是大数据治理的重要保障，它保护数据免受未经授权访问和泄露。
访问控制：建立严格的访问控制机制，限制对数据的访问权限。例如，使用身份认证技术，对用户进行身份认证，只有授权用户才能访问数据。
加密：对数据进行加密，保护数据的机密性。例如，使用数据加密技术，对数据进行加密存储和传输，只有授权用户才能解密数据。
安全监控：建立有效的安全监控机制，对数据安全进行实时监控。例如，使用安全监控工具，对数据访问行为进行监控，发现异常行为及时报警。

📘（四）遵守隐私法规

遵守数据隐私法规是大数据治理的法律要求，它保护数据主体的隐私权。
数据最小化：遵循数据最小化原则，只收集和使用必要的数据。例如，在收集用户数据时，只收集必要的个人信息，避免收集过多的敏感信息。
影响评估：进行数据隐私影响评估，评估数据处理活动对数据主体隐私权的影响。例如，在开展新的数据处理活动时，进行数据隐私影响评估，评估活动对数据主体隐私权的影响程度。
保障数据主体权利：保障数据主体的权利，包括知情权、访问权、更正权、删除权等。例如，在处理用户数据时，保障用户的知情权，告知用户数据的收集和使用目的；保障用户的访问权，允许用户访问自己的数据；保障用户的更正权，允许用户更正自己的数据；保障用户的删除权，允许用户删除自己的数据。

📘（五）确保合规性

确保数据合规性是大数据治理的重要任务，它确保数据处理活动符合法律法规要求。
评估：对数据处理活动进行合规性评估，评估活动是否符合法律法规要求。例如，在开展新的数据处理活动时，进行合规性评估，评估活动是否符合《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规要求。
培训：对数据处理人员进行合规性培训，提高人员的合规意识和能力。例如，定期组织数据处理人员参加合规性培训，学习法律法规知识，提高合规意识和能力。
监控：建立有效的合规性监控机制，对数据处理活动进行监控，及时发现和解决合规性问题。例如，使用合规性监控工具，对数据处理活动进行实时监控，发现问题及时报警。

📘（六）管理生命周期

数据生命周期管理是大数据治理的重要内容，它确保数据在整个生命周期内得到有效管理和利用。
分类：对数据进行分类，根据数据的价值和重要性进行分类管理。例如，将数据分为重要数据、一般数据、敏感数据等，对不同类型的数据采取不同的管理措施。
存储：选择合适的数据存储方式，根据数据的价值和重要性选择不同的存储介质和存储方式。例如，对于重要数据，采用高可靠性的存储介质和存储方式，如磁盘阵列、磁带库等；对于一般数据，采用普通的存储介质和存储方式，如硬盘、光盘等。
归档：对不再使用的数据进行归档，将数据存储在离线存储介质中，以便日后查询和使用。例如，将历史数据进行归档，存储在磁带库中，以便日后查询和使用。
销毁：对不再需要的数据进行销毁，确保数据不会被泄露。例如，使用数据销毁工具，对不再需要的数据进行物理销毁或逻辑销毁，确保数据不会被泄露。

📚五、大数据治理的挑战与应对

📘（一）数量增长挑战

🔖1. 问题分析

随着企业的发展和数字化进程的加速，大数据量不断增加成为大数据治理面临的重大挑战之一。企业正坐拥数 TB 甚至更多的数据，且这些数据还在不断扩大。如果处理不当，数据可能很快就会失控。一方面，企业在缺乏足够的设计、处理能力和基础设施的情况下，无法跟上这种扩张的速度，从而错失从其数据资产中获得价值的机会。另一方面，数据的快速增长也给存储和管理带来了巨大压力，可能导致系统性能下降、响应时间变长等问题。

🔖2. 解决方案

为了应对大数据量不断增加的挑战，企业可以利用存储和管理技术来处理与大数据管理相关的问题。首先，要确保决策与组织要求和业务目标保持一致，无论是采用云、内部托管还是混合战略，都应根据企业的实际情况进行选择。其次，构建工具和可扩展的体系结构至关重要。在不牺牲数据完整性的情况下，适应不断增长的数据量，例如采用分布式存储系统、弹性计算资源等技术手段。同时，企业还可以利用数据压缩、去重等技术来减少数据存储的空间需求，提高存储效率。

📘（二）数据质量不佳挑战

🔖1. 问题分析

数据质量不佳是大数据治理中的另一个严峻挑战。仅在美国每年就花费超过 3 万亿美元用于处理大数据中的质量问题。不一致、过时、丢失、错误、难以辨认和重复的数据可能会降低整个数据集合的质量，即使是很小的错误和不一致也可能引发严重的大数据问题。例如，在金融领域，错误的数据可能导致风险评估不准确，影响投资决策；在医疗领域，错误的数据可能导致误诊，危及患者生命安全。因此，监控数据质量至关重要，如果不这样做，可能弊大于利，错误、低效和误导性见解是由糟糕的数据质量引起的，它们最终会给企业带来成本。

🔖2. 解决方案

建立内部处理数据的方法同时聘用合适的人员是确保良好数据质量的第一步。企业应进行适当的数据治理，采用决定访问控制和数据管理的工具和协议。利用当前许多可用的数据管理技术，建立高效的程序，以各种方式清理、筛选、排序、丰富和管理数据。例如，可以使用数据清洗工具去除重复数据、修正错误信息、填补缺失值；建立数据质量监控系统，实时监测数据质量，及时发现问题并进行处理；制定数据质量标准，明确数据的准确性、完整性、一致性等要求，确保数据符合业务需求。

📘（三）数据集成难度大挑战

🔖1. 问题分析

数据来源多使得数据集成难度大大增加。在当今数字化时代，企业的数据来源广泛，包括数据库、文件、应用程序、数据仓库等。然而，不同来源的数据往往具有不同的格式、结构和语义，这给数据集成带来了巨大挑战。如果不能有效地整合这些数据，更多的数据通常不会转化为更大的价值。事实上，找到或创建能够带来洞察力的接触点以及整合数据是大数据计划面临的两个最困难的问题。例如，在企业并购中，不同企业的系统和数据需要进行整合，但由于数据格式和标准的不一致，整合过程往往非常复杂和困难。

🔖2. 解决方案

为了解决数据集成难度大的问题，企业可以清点库存以确定数据来自哪里，以及集成这些数据以进行协作分析是否有意义。使用数据集成技术链接来自多个来源的数据，包括数据库、文件、应用程序和数据仓库，并为大数据分析做好准备。可以使用像 Precision 或 Qlik 这样的产品，它们是专业的数据集成解决方案，或者也可以使用 Microsoft、SAP、Oracle 或企业目前使用的其他技术。此外，企业还可以建立统一的数据标准和规范，确保不同来源的数据能够在统一的框架下进行集成和分析。

📘（四）费用增加挑战

🔖1. 问题分析

项目和基础设施费用增加是大数据治理中的一个重要挑战。实施大数据的成本很高，其中包括大量的初始投资，这些投资不能立即收回，因此必须谨慎准备。此外，基础设施随着数据量的增加而迅速扩展，忽略财产及维护费用可能会使成本不断增加。据 50% 的美国高管和 39% 的欧洲高管称，阻碍高管将数据货币化的主要障碍之一是有限的 IT 预算。例如，企业在建设大数据平台时，需要购买服务器、存储设备、网络设备等硬件设施，还需要购买软件许可证、聘请专业人员进行开发和维护，这些费用加起来非常高昂。

🔖2. 解决方案

为了应对费用增加的挑战，企业可以通过定期监控基础设施，大数据可能会帮助解决大多数不断增加的成本问题。在构建数据处理管道时，尽早开始考虑费用，选择负担得起的工具，以符合财务要求。好的 DevOps 和 DataOps 方法有助于平衡可伸缩性成本，找到节约成本的可能性，并监控用于数据管理和存储的服务和资源。例如，企业可以采用云计算服务，根据实际需求灵活调整资源配置，降低硬件设备的采购和维护成本；利用开源软件和工具，减少软件许可证费用；优化数据处理流程，提高资源利用率，降低能源消耗成本。

📘（五）洞察时间缓慢挑战

🔖1. 问题分析

“洞察时间” 一词描述的是在数据变得过时和不可用之前，企业从数据中得出结论所需的时间。在大数据时代，由于数据管理技术的低效和数据管道的繁琐，大数据的问题之一是洞察问题的时间很慢。在某些业务场景中，此指标比其他指标更重要。例如，在金融市场中，快速的市场变化需要企业能够及时从数据中获取洞察，以便做出正确的投资决策；在电商领域，实时了解用户行为和需求对于提高销售业绩至关重要。

🔖2. 解决方案

为了缩短洞察时间，企业可以在处理物联网和大数据项目时，如果自动化和远程控制在很大程度上依赖低延迟，考虑利用边缘计算提供尽可能接近实际行动的分析。对实时数据的快速响应将成为可能，并将减少洞察的时间。同时，企业不应拘泥于僵化的数据方法。在创建和构建数据管道时，采取灵活的方法并进行定期检查，以确定效率是否理想。为了更快地提供和传播见解，可以利用大数据可视化工具和方法以及 AI 技术。例如，通过大数据可视化工具，将复杂的数据以直观的图表形式展示出来，帮助用户快速理解数据，提高洞察效率；利用 AI 技术进行数据分析和预测，自动发现数据中的模式和趋势，为企业提供决策支持。

📚六、大数据治理的案例展示

📘（一）华为云案例

华为云在大数据治理方面有着卓越的表现。
济宁市一体化 “鲁通码 +” 应用服务体系：围绕善政、惠民等维度，济宁市携手华为云，构筑云原生技术底座，赋能 “鲁通码” 平台开发建设和部署。建立了统一的二维码标准规范和模型，实现市内 “一码通行”，全面解决在政务办事、酒店入住、门禁通行、医疗健康、交通出行、文化旅游等不同场景下需要出示不同码的问题，让数据多跑路、群众少跑腿。目前，该应用服务体系覆盖全市 170 余个政务大厅、全市 2600 家酒店、40 余家二级以上医院、120 余个乡镇卫生院、10 余个景区、500 余个重点公共场所，助力提升城市数字化水平，实现数字红利惠及全市 900 万市民。
靖江市大数据治理平台：靖江市聚焦数字政府建设和 “区域社会治理体系和治理能力现代化” 目标，启动 “大数据 + 网格化 + 指挥中心” 新引擎，依托靖江华为云计算数据中心打造区域社会治理现代化综合指挥中心大数据项目。将充分融合集成已建的政务数据湖平台、大数据治理平台、数字化网格管理平台等数据和技术能力，新建融合通信、视频联网共享、人工智能、物联感知、数字孪生等基础通用技术平台，以推进城市治理体系和治理能力现代化为方向，进一步提升靖江市的数据汇聚、治理、开发、共享能力，打造智慧便捷、精准高效、安全有序、充满活力的现代化区域社会治理体系。基于网格化社会治理平台，靖江市治理效能全力提升，2022 年群众安全感达 99.58%，位居全省前列、泰州第一。

📘（二）农民工服务平台案例

眉山市仁寿县作为农民工大县，利用大数据搭建起本地化农民工服务平台，为返乡农民工搭好就业创业桥。
通过县、乡镇 (街道)、村 (社区) 三级集中走访、入户调查等形式，服务平台现已建立起超过 52 万人的农民工基础数据和 6095 人以返乡创业农民工、农民工党员、农民工村干部等为主的优秀农民工数据，做到项目跟踪一站式服务。
仁寿县还在四川省农民工服务网和 APP 率先打造示范专区 ——“仁寿专区”，设置了返乡创业就业、法律维权等专栏板块，动态发布创业政策、项目推荐、典型事迹、企业招工、就业等信息 2000 余条。截至目前，APP 下载注册量达到 5.2 万人次，仁寿专区访问量达到 88.1 万人次。
2019 年以来，仁寿县先后对近万名农民工进行了专业技能培训，颁发了专业职业能力证书，并推荐就业。众多返乡创业者从中受益，如陈凯流转土地 300 余亩，种植 1100 余亩梨树，并成立千农禾农产品种植农民专业合作社，吸纳农民社员 50 余户，每年人均增收 2000 元。

📘（三）东阿镇档案管理案例

东阿镇地处济南市平阴县西南部，近年来高度重视档案工作，投资 100 余万元，建成总面积约 600 平方米的乡镇档案馆。
东阿镇在传统档案管理的基础上开拓创新，探索出一条规范化、智能化、网络化、多样化的基层档案管理新路径。建设改造了查档中心、档案整理室、数字化加工室、档案修复室、荣誉室、实物档案室等功能用房，高标准打造两个档案库房并安装电动档案密集架，配备了专门的档案管理设备，安装了库房恒温恒湿系统及智慧化管理系统，实现了档案管理智能化。
东阿镇档案馆投资 60 余万元，按照国家相关技术标准，开展了档案数字化工作，将文书、专门、基建等门类档案进行了数字化扫描，安装了 B/S 架构档案管理软件，依托局域网实现全镇档案数据互联互通、数据共享。同时，为给群众提供高效便捷的档案利用服务，东阿镇档案馆积极连接了省档案馆 “在鲁查档” 平台、平阴县档案馆馆室一体化平台，让群众足不出镇（村），便能查阅到全国、省市县综合档案馆档案，实现了档案查询 “六级联动”。
东阿镇以数字档案为依托，将基层档案运用于基层治理中，构建了 “1+5” 数字档案引领全网矛调的新格局，为全省档案管理运用于基层治理探索了一条崭新道路。

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