集团企业大数据分析数据治理平台建设方案旨在为大型企业构建一个高效、共享且统一管理的数据环境，将数据视为资产进行有效管理。数据治理是确保数据在整个生命周期中的完整、准确、一致和及时性的关键，这对于实现精细化管理和科学决策至关重要。
大数据治理的现状和问题分析是建立平台的第一步。当前，集团企业的数据可能分散在各个子系统中，缺乏有效的整合和统一管理。这导致数据质量参差不齐，影响了数据分析的准确性和决策的有效性。因此，数据治理的目标包括提高数据质量，确保业务目标得以实现，并优化数据架构。
在平台建设过程中，数据治理分为几个阶段：数据梳理和汇聚，通过数据交换平台，采用物理和逻辑相结合的方式，构建一个包含多种类型数据的数据中心；语义表述与语义关联的建立，帮助理解数据间的内在关系；借助大数据分析平台，如IDIStorm、droData等工具，实现数据融合，挖掘数据的潜在价值。
数据治理平台的建设还涉及多个组件和流程，包括数据导入工作台、数据识别与匹配、数据源历史记录、整合记录、标准化、匹配与去重、数据验证、归档与更新以及变更管理等。这些流程确保了数据的准确性和一致性。此外，还需要建立目录资源、事件与政策管理，以追踪数据的变化和合规性。
数据分析平台的四大采集工具涵盖了企业内部和外部数据，如经营数据、网络数据以及互联网数据，提供实时数据处理能力，支持决策支持。例如，通过数据集市、统计报表和数据驾驶舱等应用，可以直观展示数据总线的建设和效果，满足业务人员的需求。
建设过程中，应注重实效性，初期项目不宜过大、周期过长，以便快速看到投资回报。同时，借鉴同行业的成功经验，适度创新。此外，内部人才培养和运营管理制度的建立同样重要，鼓励员工参与数据治理，后期则逐步转为管理角色，与外部合作伙伴共同维护和优化数据治理平台。
集团企业大数据分析数据治理平台的建设是一个系统工程，涵盖了数据的全生命周期管理，涉及到组织架构、流程、工具和技术等多个层面。通过这样的平台，企业能够提升数据质量，增强数据服务，从而驱动业务发展，提高决策效率，实现数据驱动的智能化运营。
