大数据环境下数据治理框架的特点及应用

文/张豹 陈渊

互联网技术与大数据技术不断的成熟与发展，信息共享在当今时代的地位越来越高大，显得更为重要，为行业的发展带来了机遇的同时也意味着挑战，在时代发展的背景之中，提升数据质量尤为重要，数据处理能力的提升与数据价值的挖掘是时代提出的要求，标准需要逐步提高。同时，数据共享的实际水平也关系到数据处理的能力，数据共享水平的提升程度涉及的安全隐私问题正逐渐暴露出来。

1 大数据时代的特征

大数据时代，数据的种类和数量更为庞大，种类繁多的数据更新更快，这就为数据处理工作带来了更多难题，我们不仅需要重视数据处理能力的提升，还需要重视数据存储能力的提升，更需要针对数据整合的问题优化分类管理，这样才可以满足时代发展的要求。社会处于不断的前进发展之中，人们的隐私问题受到更多关注，对隐私问题的关注程度日益加深。在对数据的价值进行深入挖掘的同时，需要针对数据的开放程度导致的隐私泄露问题也要予以重视。当前的数据治理工作面临很大挑战，特别是面向数据中心的多源异构数据的治理，我们在享受大数据时代便利的同时，需要对数据的有效性和准确性深入分析，加强对数据治理的重视程度，保证数据的适当开放性和有效性。

大数据环境之下，数据治理工作不再依赖传统的数据处理模式，需要更加重视数据处理的方式，我们需要树立数据处理结构的意识，在大数据环境下满足社会的更广泛需求。充分利用大数据技术，实现企业数据和数据分析工作的结合，提升数据帮助企业决策的科学合理性和有用性。大数据带来的是机遇，对数据之中潜藏的机制需要进行深入挖掘，对数据处理之中潜藏的业务价值进行挖掘处理。同时，当前的数据处理也面临一系列的挑战，个人隐私的保护问题格外重要，数据处理和个人隐私的保护需要统一起来，大数据环境需要营造出一个安全保密的保护机制。大数据环境之下的数据治理与保护的研究是现阶段不可缺少的任务，任何人都需要建立起安全意识。需要树立牢固的数据处理意识，建立科学的数据治理架构，不仅仅意味着在数据处理的环境之中需要不断提升个人隐私的保护水平，还需要增强企业决策的科学合理化水平，提升企业竞争的市场把握能力。大数据环境之下的数据治理研究是现阶段的主要目标，进行深入技术开发刻不容缓。我们不仅需要树立大数据的意识，还需要建立科学合理的数据结构处理思路，在实际环境的数据处理过程中，提升数据治理的实际水平，利用大数据带来的机遇，充分维护个人隐私安全，保障企业运行的安全合理性，提升企业的市场竞争实力。本文深入分析了大数据环境之中，数据治理结构如何进行设置，并针对大数据应用的现状，提出了一种数据治理结构的框架。

2 大数据环境之下的数据治理特点

现阶段，国内外学者对于数据治理的研究已经取得了很多成果，数据治理的研究得到了社会各界的重视，但是根据数据治理在金融行业和通信行业的实践表明，传统的数据治理存在着一定的缺陷。数据治理委员会是和传统数据治理体系相关的一个重要部门，数据治理委员会的职责在于制定科学合理的数据治理方案，对数据治理的过程进行调度，但是在大数据环境之下，数据治理提出了更高的要求，同时数据治理也要求达到更高的标准。数据治理委员会需要重视数据治理的整体质量，加强数据治理的安全管控，做好数据分析与合规管理的兼顾，实现数据中蕴含的业务价值的充分体现。大数据环境之下，数据种类繁多，数据来源广泛，数据增长快速，数据蕴含的价值庞大，传统的数据存储类型将难以满足大数据的存储要求，在数据整合分析的过程中，数据的业务化流程要求数据治理不断调整策略，传统的数据治理结果应对越来越多的挑战，面临着很大的困境和弊端。在数据治理的结构研究之中，需要根据数据的特点，设计科学高效的数据处理规范和数据处理流程管理制度。在数据处理的同时，还需要建立行之有效的数据管理保障体系。充分考虑数据业务的整合，为了避免数据业务的扩展过快或创新方向不对，需要在数据治理结构方面奠定坚实的基础。在大数据环境之下，数据治理工作的重点与难点主要集中在如下三点。

2.1 数据标准的建立

现阶段，企业中的不同部门对数据采集的方式不尽相同，所选用的数据处理模式也因此不同。不同的部门针对不同的数据类型选择不同的采集对象、不同的数据标准、不同的数据储存，很大程度上会导致数据的准确性问题，影响到数据共享的质量。

2.2 数据质量的保证

大数据环境强调数据处理的准确性和实时性，大数据环境对数据的准确性和实时性要求很高。数据标准的不统一，可能会由于数据的冗余问题而出现数据的重复。企业中不同的部门对数据更新的要求不一致，往往难以满足对实时性的要求，进而无法保证数据处理质量的准确性与实时性。

2.3 数据隐私的保护

数据的开放和共享涉及到安全问题，对数据所蕴含的价值进行充分挖掘利用的同时，需要提升数据处理的精度、广度，数据的透明度增强之后，可能涉及到数据的泄密问题，数据可能被非法人员所利用，因此数据的安全维护工作面临着较大的压力。

3 大数据治理结构框架分析

通过上述对数据治理结构的重点和难点的分析工作，我们建立起一种对数据标准统一的认识，数据质量的提升和数据安全保护工作同等重要。本文所提出的具有创新意义的数据治理结构框架，主要分为四个部分，包括治理保障、治理方法、治理目标和治理结果。

3.1 数据治理的目标

数据治理强调战略一致性，我们在进行数据治理的过程中，首先需要满足的是社会可持续发展的要求，大数据中所包含的是巨大的业务价值，同时也包含着一定的社会风险因素。风险控制设计在数据处理的过程当中，保证数据运转的可靠性，提升数据决策的合理化水平，避免数据处理的风险发生。数据运转的合规性和数据运转的价值涉及到企业在数据处理过程中对大数据价值的挖掘分析工作，需要建立符合法律规范和企业标准与规范的价值评价体系。

3.2 数据治理的环境

在科技大幅度进步的情况下，在进行数据处理的过程中，需要充分利用和保护科学技术和文化因素，这些因素涉及到数据治理工作水平的提升。在进行数据处理工作的时候，需要树立大数据的治理意识，充分考虑数据处理的技术和文化氛围，数据处理的文化氛围、技术氛围就是数据治理的外部环境因素。在开展数据处理工作的同时，也需要加强数据处理工作的基础设施建设，选用科学的技术手段提升数据治理的高效性和安全性，提升数据处理的安全保护程度，将数据治理的内部环境梳理好，建立良好的数据处理内部环境。

3.3 数据治理的领域

数据治理的领域涉及到数据治理工作的重点内容。大数据战略在数据治理工作中占据重要位置，在进行战略制定的时候，需要充分考虑数据治理的成本因素，依据数据治理的内外部环境因素，根据数据治理的目标制定数据治理的领域。在涉及到组织框架建立的时候，需要针对企业的实际情况，根据组织架构设置人员的具体负责的职责，大数据治理工作领域的团结协作对于提升处理效率至关重要。需要重视数据处理的生命周期，在整个生命周期之中都坚持数据治理的高质量，保证数据所蕴藏的价值能被充分是吸收利用。

3.4 数据治理的方法

数据治理的方法涉及到数据的评估与监督工作，在进行数据处理工作的同时，需要针对现阶段存在的问题，深入了解各学科的评估工作，针对数据治理工作的流程进行深入研究分析，数据治理体系的完善关系到数据优化的整个过程，对于数据处理工作的决策部署和科学存储有着深刻的影响。大数据治理工作的目标的实现需要数据治理方法的促进和推动。数据治理的方法论可以有效帮助数据处理价值的提升，数据治理的方法论对于治理工作的可持续提升有着极为深远的影响。

4 结语

数据意味着价值，数据挖掘可以从数据中心找到数据的价值所在，大数据是未来社会发展的必然取向，数据治理工作的保障对于数据质量和数据安全有着积极作用，数据中心充分利用数据价值，可以为数据处理工作做好支撑，在现阶段需要不断的对数据处理工作进行深入研究分析，根据时代前进发展的要求提升数据处理工作水平。