数据治理！数据治理！没有理论知识怎么治理呢？？-优快云博客

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今天呐就为大家带来一本数据治理相关的书籍，从理论到实践，全面研究剖析。

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现如今，我们己被数据包围，数据正在逐渐将我们淹没。来自于社交媒体、网络日志、GP S 信号、RFI D 标签、网络音频、数字图片等方面的数据扑面而来。大数据被炒得火热，大数据时代已然来临。而大数据本身是一个比较抽象的概念，如果我们仅仅从字面来理解，它表示数据规模的庞大。但是仅仅数量上的庞大这一简单的理解显得有些狭監，难以区分这一概念和以往的 “海量数据” “超大规模数据” 等概念的区别。而现如今，当谈到大数据定义时都运用比较有代表性的 3V定义，即认为大数据需满足以下了个特点:规模性 ( V o l u m e )、多样性 (V a r i e t y ) 和高速性 (v e l o c i t y ) 。而 I D C 认为还应该添加数据具有的价值性(Value )，1BM 认为大数据必然具有真实性(veracity)。当然每个人对大数据有不同的理解，当我们面对实际问题时，没必要拘泥于这些现有的定义，只要符合业务规则即可。伴随着网络和信息技术的不断发展与普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长，在历史上从未有哪个时代产生如此海量的数据。数据的产生已经完全不受时间、地点的限制，大约每两年就会翻一倍，换句话说，每两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。并且根据现有的数据量监测，这个速度还会在很长一段时间内保持下去。信息数据的单位由TB 一PB 一EB 一ZB的级别暴增，而这样的数据很明显已经远远超出了我们人力所能处理的范围，因此大数据应运而生。它的重要性也因此而得之。
伴随着数据行业的昌盛发展，很自然就产生了一个对应的问题 : 这些数据作为原材料应该怎么管理?虽然数据管理并不新鲜，很早以前我们也一直在做，但随着数据爆炸性地呈指数级增长，我们如今所讲的数据和以往已经大大不同。而这也不仅仅体现在数据的大小上，同时也体现在数据的内容、来源、结构上。举个简单的例子，现如今Facebook 的日均新增数据量可达600TB 左右，未来必然会更高。那么处理如此大量的数据，我们不禁要问:以往的算法还可能吗?应用还能正常运行吗?答案是否定的。随着数据的变化，我们的算法也要升级，同样，我们以往的数据管理方式与思路也无法完全适应，也需要创新。因此大数据治理的概念应运而生。

我认为啊目前最权威的大数据治理的定义由桑尼尔• 素雷斯日提出，主要包含如下6 个部分:
1 )大数据治理应该被纳人现有的信息洽理框架内。
2)大数据治理的工作就是制定策略。
3)大数据必须被优化。
4)大数据的隐私保护很重要。
5 )大数据必领被货币化，即创造商业价值。
6 )大数据治理必领协调好多个职能部门的目标和利益