PPT图解：数字化转型中的大数据治理
大数据时代数据产生的价值越来越大，数据应用项目非常多，但真正取得预期效果的项目少之又少，且开发过程困难重重，其中的一个原因就是数据质量问题导致许多预期需求无法实现。如果没有数据治理，再多的业务和技术投入都是徒劳的，数据治理是保证数据质量的必需手段，加强数据治理提升数据质量已成为企业提升管理能力的重要任务。http://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180121/09733ff5dfe04abf8d119ec84c32c152.jpeghttp://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180121/fa36fcf2045a4d22af613bb7bed08e63.jpeghttp://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180121/dd9a4a650e8c45099d621726e0083179.jpeghttp://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180121/be2cda7a43f643d8b1f270c52339e84b.jpeghttp://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180121/1b47484dc6f44a6d8d4e69ec2d4b0e89.jpeghttp://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180121/e2557e4650e2487080005c1b503af7f0.jpeghttp://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180121/f443cf885c67431f98b23360fc8cd3bb.jpeghttp://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180121/92b0e3a0402b4a01ab0c05994ce9cb87.jpeghttp://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180121/8b86c13dac0d42558c8547b8954f10c6.jpeghttp://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180121/956621560dd4428b969a168e21ed5f42.jpeghttp://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180121/e90075c034d84418a86d5825863b4b10.jpeghttp://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180121/ebc2972d764e4c8a83929fcf3d760467.jpeghttp://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180121/b9d3e29aee22488289d5438c3f472282.jpeghttp://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180121/8fbf49626a424acc890edc6dd2e02063.jpeghttp://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180121/9529349b492a4cf391a4e8285c8db12f.jpeghttp://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180121/10e3a5ee08a5497e8470627a6eb1c442.jpeghttp://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180121/50b2ec93ea004cc49bbc215166f3fbd2.jpeghttp://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180121/4e5791a99146487190524846ba1b4e4c.jpeghttp://5b0988e595225.cdn.sohucs.com/images/20180121/166ec09a29ce42c49544f4fb6d726266.jpeg数据治理并不是一个新生事物，可以说，有数据的地方就存在数据治理，只不过随着数据应用的迅猛发展将它提到了一个高度，作为一个独立的研究领域。数据治理并没有标准的、严格的定义，概况地讲，所有为提高数据质量而展开的业务、技术和管理活动都属于数据治理范畴。建立完整的、科学的、安全的、高质量的数据管控技术体系，是首要的任务。作为数据管控的基石，为了更好支撑后续工作的开展，技术体系必须一步到位，是功能完备、高质量、高扩展性的，而不是仅实现部分功能，或者功能不完善的“半成品”。叠加更多业务数据、细化数据业务属性与管理属性、优化与调整数据管控流程，尤其是适应未来的现代企业数据管控制度的建立完善，是逐步积累推广、不断磨合改进的长期过程。这些工作应及早启动，并成为后续大数据平台建设工作的重点。转自盖勒普
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