关于数据治理,数据治理方案

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是战略，是标准，是文化。但是，只有你真正做到了-1治理人们才知道-1治理不仅是脏活，还是吃力不讨好的活，领导看不到价值。数据 治理有时不被理解。数据 治理是一个基础工程，而人们总是看到的是数据应用的“高楼”，数据 治理团队每天都很忙，领导也是。但是只要数据有问题，第一个被问责的人就是数据 治理 team。

Da数据治理要素包括目标要素、核心要素、支撑要素和贡献要素。数据扩展:Big 数据 治理是指充分利用Big 数据、云计算、人工智能等先进技术实现治理手段的智能化。大数据一般指符合4V特征的数据包括社交数据、机器数据，等等。，大数据对传统。大数据 治理应涵盖大数据的采集、处理、存储和安全，需要是大数据管理专员系统；需要考虑大数据和主数据管理能力的整合，定义大数据并统一主数据标准；在数据生命周期管理的各个阶段，如数据存储、保留、归档和处置，都要考虑存储时间和存储空间的平衡，并对数据的大量进行标识。

数据治理分析是对数据的巨量进行筛选整合，以便用户跟进数据的实时情况，方便用户准确快速地分析-。基于数据技术的数据分析平台系统，通过从多个业务系统到ODS中间库、ODS中间库到多仓库模型的处理过滤，进而实现数据模型绑定组件的可视化展示，可以让用户更加形象地分析不同的业务。