一、大数据治理的基本认知

（一）定义与内涵

在当今数字化飞速发展的时代，数据量呈现出爆炸式增长，大数据已然成为了一种极具价值的资源。而大数据治理，就是针对大数据的产生、存储、处理、分析以及应用等全生命周期所开展的一系列规划、组织、协调、控制和监督活动。

从产生环节来看，涉及到确定哪些数据需要被收集、通过何种方式收集，以保证所获取的数据是有价值且符合后续使用需求的；在存储方面，要考虑选择合适的存储介质、存储架构（如分布式存储等），来应对海量数据的存放以及方便后续的提取和使用；处理环节则涵盖了数据清洗、整合、转换等操作，去除冗余、错误或者不一致的数据，让数据更加规整，便于分析；分析环节运用各类数据分析方法和工具，挖掘数据背后隐藏的信息和规律；应用环节则是把分析得到的结果投入到实际的业务场景、决策制定等当中去，发挥数据的价值。

大数据治理的内涵核心在于保障数据的合规性、安全性以及可用性，进而实现数据价值的最大化。合规性要求数据的整个生命周期活动都要遵循国家相关法律法规、行业标准以及组织内部的规定，例如在数据收集时要遵循合法、正当、必要的原则，明确告知数据主体相关信息收集的目的、用途等，像欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）对于个人数据的跨境传输、使用等方面都有着严格细致的规定，企业在开展涉及相关数据的业务时就必须遵守。安全性旨在防止数据出现泄露、篡改、被非法访问以及滥用等情况，通过数据加密技术，像对称加密算法（如 AES）、非对称加密算法（如 RSA）可以对敏感数据进行加密存储和传输，访问控制机制（如基于角色的访问控制 RBAC、基于策略的访问控制 ABAC 等）能限制不同用户对数据的访问权限，数据完整性验证（利用哈希算法如 MD5、SHA-256 等）可以及时发现数据是否在传输和存储过程中被篡改等。可用性确保数据在需要的时候能够及时、准确地被获取和使用，比如通过数据质量管理，提高数据的准确性、完整性和及时性，规范数据采集、处理、分析等流程，为各类应用提供可靠的数据基础，避免因数据质量不佳而导致业务决策失误等问题出现，最终让数据从海量无序的状态转变为能够为企业、社会等创造价值的关键要素。

（二）重要性体现

1. 提升数据质量：高质量的数据是进行精准分析和有效决策的基石。在没有良好大数据治理的情况下，数据可能存在冗余、错误、不一致等诸多问题。例如在一些企业中，不同部门收集的数据格式不统一、统计口径有差异，导致最终汇总分析时数据无法准确反映实际情况。而通过大数据治理，建立统一的数据标准、规范数据采集流程、进行数据清洗和校验等操作，能够有效解决这些问题，使得数据更加准确、完整、一致且及时，为后续的数据应用提供可靠保障，让企业依据数据做出的决策更加科学合理，避免因错误数据带来的决策失误风险。

1. 助力决策制定：在大数据时代，企业和各类组织面临的决策环境日益复杂，需要大量的数据支撑来洞察市场趋势、了解客户需求、评估风险等。大数据治理能够整合多方数据资源，打破数据孤岛，将分散在不同业务系统、部门的数据汇聚起来，并通过有效的分析挖掘，提取出有价值的信息和洞察。比如金融机构可以通过治理后的大数据分析客户信用状况、消费行为等，进而制定出精准的信贷政策、风险防控策略；零售企业能够依据顾客购买数据了解消费偏好，来优化商品陈列、制定个性化营销策略等，帮助决策者从海量数据中快速获取关键信息，提升决策的效率和准确性。

1. 保障安全合规：随着数据相关法律法规的不断完善以及数据泄露事件带来的严重后果，保障数据安全合规成为了至关重要的事情。从法律法规层面来看，如欧盟的 GDPR、美国的 HIPAA 等法规对于数据隐私、安全等方面都有着严格要求，企业一旦违反可能面临巨额罚款和法律诉讼。大数据治理通过数据加密、访问控制、数据脱敏、数据审计等技术手段，以及制定完善的数据安全管理制度，能确保数据在收集、存储、传输、使用等各个环节都符合相关法规要求，防止数据泄露、滥用等安全事件发生，保护企业和个人的合法权益。例如医疗行业涉及大量患者的敏感隐私信息，通过大数据治理建立安全的数据存储和传输机制、严格的访问权限管理等，保障医疗数据不被泄露或篡改，维护患者隐私权和医疗信息安全。

1. 促进价值创造：有效的大数据治理可以激发各类主体对数据的挖掘和创新应用，促进大数据与实体经济深度融合，催生出新的业态和商业模式。例如制造业企业利用传感器收集设备运行数据，通过大数据治理和分析实现对生产状态的实时监控、故障预防，提升产品质量和生产效率；电商平台借助大数据治理整合用户交易数据、浏览行为数据等，为用户提供个性化推荐服务，提高用户体验和平台销售额，进而创造出更多的商业价值，推动企业和整个行业的持续发展，提升在数字经济时代的竞争力。 总之，大数据治理对于企业以及各行业在当下数字化浪潮中的健康、可持续发展有着不可忽视的关键意义。

二、大数据治理的核心要素

（一）数据质量管理

在大数据治理中，数据质量管理起着基础性且至关重要的作用，它旨在确保数据能够达到准确性、完整性、一致性等质量要求，从而为后续的数据分析、应用等环节提供可靠的支撑。

首先，数据清洗是提升数据质量的关键步骤。从字面意义理解，“数据清洗” 就是将数据上 “脏” 的部分清洗干净，让数据变得可用。专业角度来讲，对于企业中的存量（历史）数据，“数据清洗” 能够补充其缺失的部分、纠正或删除其不正确的部分、筛选并清除其重复多余的部分，最后将其整理成便于被分析和使用的 “高质量数据”。例如，中翰将数据清洗的工作内容总结为问题数据的补充、调整以及冗余数据的查重、映射。

数据清洗有着一套科学的流程和策略。第一步是分析存量数据质量，要借助专业的数据分析工具，对企业的全部数据从一致性、完整性、合规性和冗余性等维度进行分析，借用相关算法进行大数据行为分析，实现结果量化并进行可视化呈现，最终借助外部咨询专家总结问题、提出意见，完成《存量数据质量分析报告》，用以指导后续清洗策略、规则等的制定。第二步是制定清洗策略，企业要根据自身实际情况选择不同数据清洗模式，同时针对数据的不同类型选择有针对性的清洗方法。第三步则是制定清洗规则，明确清洗流程、清洗分工、清洗内容、方法手段等细则。第四步在技术支撑下实施数据清洗，像中翰自主研发的数据治理平台，包含数据清洗平台组件，可以实现通过数据质量模型管理对导入的存量数据进行质量核查，通过流程管理功能实现存量数据改造的工作分配、监控等。最后，数据清洗后的业务系统处理也不容忽视，要确定被清洗出来的问题数据的归属，结合企业实际情况来处理还处在使用过程中的问题数据，避免对业务产生影响。

除了数据清洗，数据验证也是保障数据质量的重要环节。通过设定一系列的验证规则，对数据的格式、取值范围、逻辑关系等进行检查。比如在金融领域，对于客户输入的身份证号码，要验证其位数是否正确、格式是否符合规范等，防止错误数据进入系统。

同时，建立数据质量监控机制不可或缺。实时或者定期地对数据质量情况进行监测，一旦发现数据质量出现异常，比如数据的准确性突然下降、完整性缺失等问题，能够及时触发问题处理机制。例如可以设置数据质量阈值，当错误数据比例超过一定数值时，自动发出警报并通知相关人员进行处理，相关责任人根据权限补充完善问题数据等，确保数据质量始终处于可控的良好状态，满足各业务场景对高质量数据的需求。

（二）元数据管理

元数据作为数据治理的重要基础，是一种用来描述数据的数据，它有着不同的分类以及相应的管理要点。

元数据按其描述对象的不同可分为三大类。一是业务元数据，它主要是对 IT 系统的数据实体和数据处理的业务化描述，涵盖业务规则、业务术语、统计口径、信息分类等内容。例如银行业中各类产品如资产类、负债类、中间业务类的划分以及其具体包含的短期信贷、长期信贷、贴现类等细分业务的描述就属于业务元数据，它的主要使用者是业务人员和公司决策人员，方便他们依据这些信息开展业务工作以及制定决策。

二是技术元数据，其主要用来描述数据实体和数据处理过程中的技术细节和处理规则，像大家熟知的表结构、ETL 映射关系等，主要被系统建设的技术人员使用。比如在银行业的业务系统（如综合柜面系统、信贷业务系统等）和管理系统（客户关系管理系统、审计管理系统等）中，技术元数据体现在数据库定义等方面，是各类数据处理的基础，帮助实现数据的定义、获取、存储、交换和应用等功能。

三是管理元数据，主要是对项目管理、IT 运维、IT 资源设备等相关信息的描述，被企业 IT 部门的管理人员用于工作分配、网络资源等方面的管理工作。

在元数据管理方面，血缘分析是一项重要内容。它能够清晰地展现出数据从产生源头到各个流转环节，再到最终应用的整个脉络，帮助使用者理解不同数据间的关联和依赖关系。例如在一个大型电商企业中，通过血缘分析可以清楚看到用户购买数据是如何从各个商品页面、下单环节一步步汇集、处理，最终为个性化推荐系统提供支撑的完整链路，便于在出现问题时快速溯源，查找是哪个环节的数据出现了异常影响了最终结果。

另外，数据生命周期管理也是元数据管理的关键要点。要对数据在不同阶段的情况进行记录和管控，从数据的创建、存储、使用，到归档、销毁等各个环节，都有对应的元数据信息来描述其状态、属性等，使得数据在全生命周期内都能被有效管理，保障数据资产的合理利用以及符合合规性等要求。

（三）数据安全与隐私保护

在大数据时代，数据安全与隐私保护面临着诸多挑战，为此需要采取多方面的手段来进行保障。

在数据安全方面，访问控制是极为关键的措施之一。常见的访问控制模式有自主访问控制（DAC）、强制访问控制（MAC）以及基于角色的访问控制（RBAC）等。自主访问控制机制允许对象的属主来制定针对该对象的保护策略，通常通过授权列表（或访问控制列表 ACL）来限定哪些主体针对哪些客体可以执行什么操作，不过其存在主体权限较大、易泄露信息等安全性问题；强制访问控制系统给主体和客体分配不同的安全属性，系统通过比较主体和客体的安全属性决定主体是否能够访问客体，安全性更高ÿ