大数据治理步骤(为业务提供持续的、可度量的价值).pdf

大数据治理是一种针对大规模、高速度、多样化和准确性特征的数据集的策略和方法，旨在优化数据、保护隐私并实现数据资产的商业化。随着信息技术的发展，大数据已经渗透到各个行业，包括电信、金融、政府等，为企业提供了前所未有的洞察力和商业机会。然而，充分利用这些数据并确保其质量和合规性，需要一套系统化的治理流程。 本系列的大数据治理分为七个部分，旨在通过IBM的数据治理统一流程模型，结合具体业务场景和解决方案，指导企业有效地进行大数据管理。首先，介绍大数据治理的基本概念，区分狭义和广义的大数据类型，包括Web和社交媒体数据、机器对机器数据、海量交易数据、生物计量学数据和人工生成的数据。这些数据类型的特点和应用场景揭示了大数据治理的必要性。 在第一部分中，明确了元数据管理策略的重要性，元数据是关于数据的数据，它描述了数据的来源、含义、质量等属性，对于理解和使用大数据至关重要。接着，讨论了元数据集成体系结构，这是确保数据在整个组织中一致性和可用性的关键步骤。 第二部分深入到元数据集成体系结构的构建，包括如何收集、存储、整合和访问元数据，以支持数据分析和决策制定。这涉及到技术平台的选择和集成，以及与业务流程的协调。 第三部分关注实施元数据管理，包括制定政策、流程和工具，以确保元数据的质量和准确性，同时促进数据的共享和重用。 第四部分至第六部分涵盖了大数据治理的后续步骤，如度量值定义、主数据管理和监管，以及大数据的单一视图监管。这些环节旨在建立衡量大数据治理效果的标准，确保数据的完整性和一致性，以及提升数据的业务价值。 第七部分讨论了分析监管、安全与隐私管理以及信息生命周期监管，这些都是大数据治理中不可或缺的部分。在处理大量敏感信息时，必须确保合规性和安全性，同时有效地管理数据的生命周期，从创建到废弃。 大数据治理的核心目标是为业务创造持续的、可量化的价值。这要求治理团队与企业高层保持紧密沟通，确保治理计划得到支持，并能适应不断变化的业务需求和法规环境。随着大数据的进一步发展，其治理将变得更加重要和复杂，企业需要不断更新和优化其治理框架，以从大数据中挖掘出更大的价值。