随着大数据、人工智能和云计算等技术的发展，企业的业务数据量和信息量越来越大。 随着数据资产的积累，很多企业在管理上面临着新的挑战： 

•如何管理海量数据？ 

•如何对数据进行深度挖掘，为企业提供更有价值的决策依据？

一、如何管理海量数据？

数据治理技术是什么？ 简而言之，数据治理是指建立和完善一个系统来管理并解决数据问题，包括从源头到最终的应用，比如从数据库和分析系统的建设，再到对业务的影响。 首先，企业要想实现数据管理目标，需要通过多个层面来做管理： 

（1）通过业务系统（ERP、 CRM）等将数据统一到一个框架下； 

（2）通过分析工具（BI、 TensorFlow/python等）将分散在不同业务应用中的各种数据进行统一分析； （3）通过对各个业务之间存在的复杂关联关系进行综合处理，形成一个完整的逻辑结构； （4）最后还需要通过治理工具来确保系统可以正常运行、提供可靠服务。

二、如何对数据进行深度挖掘？

在大数据时代，企业可以通过海量数据分析，挖掘出价值信息，更好地利用数据。 因此，企业需要通过统一的治理框架来帮助实现数据治理，以保证数据的完整性、一致性、准确性和一致性。 同时，基于业务驱动的理念，通过持续的数据运营维护来促进数据价值最大化。

 •业务视角下的“人、货、场”管理模式无法满足业务需要 

•缺乏统一标准、规范流程和管控机制等导致企业管理成本和效率较低

三、基于数据治理的价值体现：

1.数据治理是一项持续不断的工作，其目标是不断优化数据资产的质量，提高企业的运营效率。

2.在保证系统性能优化的同时，我们要通过技术手段把业务数据统一管理，在对数据资产进行深度挖掘时能够帮助到企业做决策，

例如： 

•在业务方面做数据价值转化；

•在技术上做出实时性、低延迟、高可用、海量并发等关键指标；

•对业务部门进行实时监控，以便于对业务系统做更好地优化。

3.以用户体验为核心，以“数据为本”作为企业的核心理念。 4.通过对大量数据进行深度挖掘，将大量信息中蕴含着的商业价值挖掘出来；从而使得企业能够以最快的速度作出决策。

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