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数据治理是企业在引入大数据技术之后，为了能够提高数据分析的准确性而使用的一个技术，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，数据治理技术应用注意事项。
1.数据治理需要体系建设
为发挥数据价值需要满足三个要素：合理的平台架构、完善的治理服务、体系化的运营手段。
根据企业的规模、所属行业、数据量等情况选择合适的平台架构;治理服务需要贯穿数据全生命周期，保证数据在采集、加工、共享、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和实效性;运营手段则应当包括规范的优化、组织的优化、平台的优化以及流程的优化等等方面。
2.数据治理需要夯实基础
数据治理需要循序渐进，但在建设初期至少需要关注三个方面：数据规范、数据质量、数据安全。规范化的模型管理是保障数据可以被治理的前提条件，高质量的数据是数据可用的前提条件，数据的安全管控是数据可以共享交换的前提条件。
3.数据治理需要IT赋能
数据治理不是一堆规范文档的堆砌，而是需要将治理过程中所产生的的规范、流程、标准落地到IT平台上，在数据生产过程中通过“以终为始”前向的方式进行数据治理，避免事后稽核带来各种被动和运维成本的增加。
4.数据治理需要聚焦数据
数据治理的本质是管理数据，因此需要加强元数据管理和主数据管理，从源头治理数据，补齐数据的相关属性和信息，比如：元数据、质量、安全、业务逻辑、血缘等，通过元数据驱动的方式管理数据生产、加工和使用。
5.数据治理需要建管一体化
数据模型血缘与任务调度的一致性是建管一体化的关键，有助于解决数据管理与数据生产口径不一致的问题，避免出现两张皮的低效管理模式。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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2025-02-12
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