但是隨著數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在已經(jīng)可以處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)，這時候就需要考慮數(shù)據(jù)分析服務(wù)的個性化，人們對數(shù)據(jù)應(yīng)用的觀念也開始發(fā)生變化?，F(xiàn)在的大數(shù)據(jù)服務(wù)商可以保存各種數(shù)據(jù)，包括原本被認(rèn)為“無用”的數(shù)據(jù)，然后進行針對性的分析，實現(xiàn)按需交付，從而為客戶帶來快速細(xì)致的服務(wù)，促進業(yè)務(wù)進步。

國內(nèi)數(shù)據(jù)治理做得比較好的公司有易信華辰、華為、普元、ibm、sas。我希望收養(yǎng)他們。謝謝你。宜信華辰、華為、普元、石竹、IBM、SAS、韓中軟件、PCCW，其中宜信華辰基于13年的數(shù)據(jù)治理經(jīng)驗，形成了一套完整的數(shù)據(jù)治理解決方案，通過元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)生命周期九大功能模塊的任意組合，滿足所有客戶的數(shù)據(jù)治理需求。

第一部分從第一章大數(shù)據(jù)治理概述開始第二章大數(shù)據(jù)治理的框架2.1大數(shù)據(jù)類型2.2信息治理標(biāo)準(zhǔn)2.3大數(shù)據(jù)治理的行業(yè)和功能場景第三章成熟度評估3.1 IBM信息治理委員會的成熟度模型3.2評估成熟度的示例問題第四章業(yè)務(wù)案例4.1通過大數(shù)據(jù)治理， 改善實時運營和乘客安全4.2量化大數(shù)據(jù)治理對客戶隱私的財務(wù)影響4.3通過管理大數(shù)據(jù)的生命周期降低IT成本4.4評估數(shù)據(jù)質(zhì)量和主數(shù)據(jù)對大數(shù)據(jù)計劃的影響4.5計算大數(shù)據(jù)質(zhì)量的價值第5章路線圖5.1路線圖案例研究第二部分大數(shù)據(jù)治理指南第6章大數(shù)據(jù)治理的組織6.1繪制關(guān)鍵流程圖并建立責(zé)任分配模型。 確定大數(shù)據(jù)治理中的利益相關(guān)方6.2確定新角色和現(xiàn)有角色的適當(dāng)組合6.3酌情任命大數(shù)據(jù)主管6.4在傳統(tǒng)信息治理角色的基礎(chǔ)上，酌情增加大數(shù)據(jù)職責(zé)6.5建立混合信息治理組織，承擔(dān)包括大數(shù)據(jù)在內(nèi)的職責(zé)第7章元數(shù)據(jù)7.1創(chuàng)建反映關(guān)鍵大數(shù)據(jù)術(shù)語的業(yè)務(wù)定義的同義詞庫7.2了解ApacheHadoop 7.3在業(yè)務(wù)同義詞庫中標(biāo)記敏感大數(shù)據(jù)7.4存儲相關(guān)大數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)管控近年來越來越受到各方的重視。它們其實有一定的相似性和側(cè)重點。數(shù)據(jù)治理通常需要包括整個數(shù)據(jù)生命周期，從創(chuàng)建到消亡。因此，有效數(shù)據(jù)治理的主要步驟包括:成立數(shù)據(jù)治理委員會、制定數(shù)據(jù)治理框架、確定數(shù)據(jù)治理方案、選擇數(shù)據(jù)治理工具、實施數(shù)據(jù)治理、維護和增強數(shù)據(jù)治理等。目前市場上有比較成熟的數(shù)據(jù)治理的產(chǎn)品和服務(wù)商，如IBM、宜信華辰等，可以從元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)交換、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)生命周期等多個方面進行管理。

以下文章來自《談數(shù)據(jù)》，作者石秀峰。1.找到癥狀，明確目標(biāo)。任何實施數(shù)據(jù)治理的企業(yè)都不是為了管理數(shù)據(jù)而管理數(shù)據(jù)，而是由管理和業(yè)務(wù)目標(biāo)驅(qū)動的。企業(yè)常見的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題包括:數(shù)據(jù)不一致、數(shù)據(jù)重復(fù)、數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確、數(shù)據(jù)不完整、數(shù)據(jù)關(guān)系混亂、數(shù)據(jù)不及時等等。這些數(shù)據(jù)問題的存在給業(yè)務(wù)的開展和業(yè)務(wù)部門之間的溝通帶來了很大的麻煩，造成了很大的成本；異構(gòu)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)不一致，導(dǎo)致業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的應(yīng)用集成失??；數(shù)據(jù)質(zhì)量差無法支持?jǐn)?shù)據(jù)分析，分析結(jié)果與實際相差較大。

目標(biāo):企業(yè)實施數(shù)據(jù)治理的第一步是明確數(shù)據(jù)治理的目標(biāo)和關(guān)鍵點。技術(shù)工具:實地調(diào)研、高層訪談、組織結(jié)構(gòu)圖，輸入:企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃、亟待解決的業(yè)務(wù)問題、業(yè)務(wù)發(fā)展需求、業(yè)務(wù)需求等。產(chǎn)出:初步溝通方案、項目任務(wù)書、數(shù)據(jù)治理工作進度表；2、數(shù)據(jù)管理、現(xiàn)狀分析根據(jù)企業(yè)數(shù)據(jù)治理的內(nèi)外部環(huán)境，本文從組織、人員、流程、數(shù)據(jù)四個方面分析了數(shù)據(jù)治理的現(xiàn)狀。