大数据平台数据治理与建设方案是当前企业信息化进程中的一项重要任务，旨在提高数据的质量、可用性和安全性，从而推动业务发展和决策科学性。本方案主要涵盖了以下几个关键知识点：
1. **数据治理意义、作用和价值**：数据治理是构建数据环境的基础，确保数据资产的有效管理。它定义了职责和流程，保证数据的完整性、准确性、一致性和时效性。提高数据质量能带来更大的业务价值，支持精细化管理和决策。
2. **数据战略与规划**：数据战略应以业务目标为核心，优化数据架构，提升数据仓库和信息化系统的效能，助力管理能力提升。
3. **数据管理保障机制**：包括数据组织与职责设定、管理制度与流程建立、数据服务管理、需求管理、架构与模型管理、标准管理、质量管理、元数据管理、主数据管理、保留与归档以及安全管理。
4. **数据治理框架**：框架涉及数据调度与处理、大数据分析计算、分布式数据库、分布式文件系统、数据生命周期管理、数据传输、数据服务、数据集市和数据质量检核等环节。
5. **数据平台建设原则**：以应用需求为导向，快速见效、适度投入、借鉴成功经验、培养内部人才，并建立完善的管理体系。
6. **某行数据现状与问题**：当前数据应用存在的问题包括竖井式架构导致的信息孤岛、数据冗余、共享性差、历史数据缺失、管理困难；数据分散、缺乏稳定的数据层；指标重复和不一致，难以共享；基础数据标准的缺失，如业务含义一致但名称定义不一致，以及业务代码定义混乱。
7. **数据应用难题与解决方案**：针对上述问题，解决方案可能包括整合数据源、构建统一的数据层、标准化指标和基础数据、实施数据质量控制、优化数据架构，以及建立统一的应用分析标准。
8. **大数据平台建设**：应考虑数据的结构化转换，利用大数据分析计算能力，采用分布式数据库和文件系统以处理大量数据。同时，通过数据生命周期管理确保数据的有效利用和安全存储。
9. **数据服务与数据集市**：提供统计报表、基础数据平台，构建贴源层、整合层和汇总层，以满足不同层级的业务需求。
10. **数据质量管理**：是数据治理的关键，通过元数据管理来追踪数据源头，确保数据的准确性、一致性，为决策提供可靠依据。
大数据平台数据治理与建设需要全方位考虑数据的战略规划、组织架构、管理流程和技术实施，以解决现有的数据问题，实现数据资产的最大化利用。同时，必须结合业务需求，持续改进，以应对日益复杂的数据环境。
