大数据的治理：大数据的管理、大数据的治理 数据治理：通过制度、标准、规范和流程来建立数据管理系统，从而提高企业信息化建设，提升企业信息化水平。 首先，需要明确什么是大数据？ 大数据主要指的是通过互联网、移动互联网等多种渠道采集到的数据； 大数据可以帮助我们解决很多问题。 大数据和信息化之间可以相互补充与促进，两者互相影响，共同推动社会进步与发展。而大数据本身也可以应用于不同领域，如：信息安全、交通、医疗等等方面； 从目前来看，无论是信息安全、交通治理还是医疗健康领域等都需要大数据的支持。 因此，要想更好地实现数据价值，那么就需要制定相关政策，建立标准系统；并且在日常工作中进行流程管理、人员考核等等。

1、建立数据标准体系，确保数据质量

通过建立数据标准体系，提高企业数据质量、数据价值，从而使企业能够更好地使用大数据来为行业服务。 例如，在政府管理中进行相关建设的时候，可以结合相关政策来建立数据标准体系。而对于工业和服务业等方面来说，应该按照行业规范的要求来建立标准。 另外，我们还可以采用一些特殊的方式，如：利用大数据来实现自动化管理等等；

2、建立和完善数据质量评估体系

随着业务流程的变化，数据质量评估体系将更有针对性，以实现实时监控、实时调整； 确保每个人都能对信息系统数据质量进行监督和检查； 为企业提供及时、准确以及可操作的信息支持，从而帮助企业解决业务问题，实现商业价值。

3、对数据进行分类和分级

数据分类分级主要是根据数据的性质来划分，比如按照业务属性、行业划分等。 数据治理工作就是对其进行分类，从而将不同性质、不同行业的数据进行整合分类，进而可以更好地进行管理。 在实际的工作中，要根据具体的问题来划分类别，并且结合实际情况进行分级分类管理。 例如：针对财务部门可以划分为三大类数据：应收应付类、收入利润类、支出支付类；针对财务部门可以划分为三大类数据：总账会计、明细账账务管理等等；而对于运营部门则是三大类数据：用户账户、订单状态。 不同类别的分法就可以达到不同的管理效果。 例如：对于用户账号可以从用户登录信息、历史交易信息以及登录时长三个方面来进行划分；而对于会员账户与支付则是需要分别考虑到用户注册日期与会员等级这两项内容；对于订单则是按照用户下单的时间，订单状态及客户评价这三个方面来进行划分；而对于支付则需要考虑支付资金是否可以直接到账等等。

4、做好数据安全防护

数据是一种特殊的资源，它具有很强的价值和属性。同时，由于其具有敏感和不可描述的特征，数据安全问题一直是各行业和社会关注的焦点问题。 在数据治理工作中，需要建立起数据安全管控机制； 另外还应该开展相关培训活动、定期发布风险预警、开展数据风险防范活动等等；

5、建立有效的风险管理机制，并将风险纳入绩效考核体系中，因此，为了保证数据准确性和完整性，需要建立一个有效的机制来管理这些问题。

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