大数据治理技术研究

大数据治理技术研究

摘要

随着大数据技术的快速发展，数据治理在企业数据管理中的重要性日益凸显。本文旨在探讨大数据治理的关键技术，分析其在实际应用中的挑战与解决方案，并提出未来发展的趋势。通过对现有技术的深入分析，本文旨在为相关领域的研究者和实践者提供有价值的参考。

1. 引言

大数据治理是指在大数据环境中，围绕数据的管理、控制和优化，采用系统化的策略、流程、技术和标准，以确保数据的质量、合规性、安全性和可用性。它是企业数据管理的重要组成部分，尤其在大数据应用广泛的背景下显得尤为重要。

2. 大数据治理的核心目标

大数据治理的核心目标是通过标准化、规范化的方式，确保数据的高质量和一致性，从而支持企业的决策、运营和战略发展。具体目标包括：

• 数据质量管理：确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。
• 数据合规性和隐私保护：遵循相关法律法规，保护敏感数据、确保数据安全和隐私合规。
• 数据安全管理：通过访问控制、加密等手段保护数据免遭未经授权的访问和恶意破坏。
• 数据生命周期管理：包括数据的生成、存储、处理、归档和删除的全过程管理。
• 元数据管理：管理和维护描述数据的数据（元数据），确保数据来源、定义和使用的透明性。
• 数据共享与流通：确保不同业务部门和系统之间的数据流通，并使数据在合适的授权下可访问和可用。

3. 大数据治理的关键技术

3.1 数据资产的自动化采集与存储

要实现大数据治理的资产管理，需要做足三个方面的工作：

• 采集：指从各种工具中，把各种类型的元数据采集进来。
• 存储：采集元数据之后需要相应的存储策略来对元数据进行存储，这需要在不改变存储架构的情况下扩展元数据存储的类型。
• 管理和应用：在采集和存储完成后，对已经存储的元数据进行管理和应用。

模型体系规范为元数据管理提供了基础，通过模型管理可以实现统一稳定的元数据存储，统一的标准和规范能很好地解决通用性和扩展性。传统数据资产管理采用CWM规范进行数据资产存储设计，该规范提供了一个描述相关数据信息元数据的基础框架，并为各种元数据之间的通信和共享提供了一套切实可行的标准。但是，随着元数据管理范围的不断扩大，CWM规范已经不能满足通用的元数据管理需求，针对微服务、业务等也需要一套规范支撑。MOF规范位于模型体系最底层，可以为元数据存储提供统一的管理理论基础。

3.2 数据质量探查与提升

通过大数据治理来提升数据质量的过程中，涉及到很多环节、工作和技术，其中包括：通过合理的技术找出数据问题并找到问题数据；从各个维度监控数据问题