数据治理工作内容主要包括：建设数据仓库、进行数据管理和数据的加工、进行数字资产的管理等。 在大数据时代，大数据已经渗透到了我们生活中的方方面面，并且逐渐形成一个庞大的数据体系。 然而，伴随着大数据技术、产业、应用快速发展而来的是一些“黑科技”技术产品、工具和服务对大数据分析处理能力提出了更高的要求，大数据技术不断迭代更新，不断升级迭代。 所以，大数据应用领域正在不断扩大，同时大数据产业也在快速发展中。

1、建设数据仓库

企业的数据治理工作，首先就是要建立起统一的可共享的数据仓库，这是建设好企业内部的数据系统、管理好外部的业务应用系统及内部与外部沟通工具所必须的一个基础。 另外，对于企业内部来说，如果没有可共享的数据仓库，也就没有必要进行其他业务应用系统及外部沟通工具之间的衔接与交互了。

2、进行数据管理和数据加工

在建设数据仓库的过程中，还需要做好数据仓库的维护工作，对各种数据进行清洗、整理、加工，保证数据仓库的正常运行。 数据治理工作主要包括：建立统一规范、统一标准的数据仓库，对已有的信息系统进行整合和改造。 在建设数据仓库后，需要完成对各种信息系统进行梳理，按照统一规范实现各个系统的整合和改造。 在做大数据分析时需要大量的大数据挖掘和分析能力，这也需要建立一个大数据库来提供支撑。

3、进行数字资产的管理

数据治理工作的重要任务之一是建立完整的数字资产管理体系，并对其进行有效规范，以确保公司所有数字资产的安全。 目前在市场上已经出现了很多基于微服务架构和大数据技术实现的系统产品，其中以大数据平台为代表的大数据产品可以满足企业在不同行业和领域的需求。 比如金融行业内有很多大数据平台，包括 OceanBase、 OceanBase2.0等； 比如医疗行业有很好的大数据处理技术产品，包括 Hadoop、 Spark、 DataNet等等； 比如政府行业有很多政务数据平台，比如 CNA等等； 这些企业数据治理工作中非常重要的内容就是对公司所有数字资产进行梳理和分类，并制定管理规范，以便能对数字化资源的流动与使用进行管理。

4、建立完善的信息安全体系

通过建立完善的信息安全管理制度，明确各级职责、建立健全信息安全责任制，落实各项保护措施。 为保障数据仓库正常运行及各数据系统的安全，需规范数据库操作规程，做好数据库安全防护工作。 要加强数据库运行过程中的管理和监控，确保各数据系统的安全。 同时对数据库系统进行定期巡检及定期故障处理。 并及时修复数据库缺陷、漏洞和威胁，提升数据库运行安全性以及可用性。

5、建立统一规范的数据标准体系

建立统一规范的数据标准体系，对于保证各个部门在数据采集、存储、处理、应用等环节的安全和一致性，保证数据库产品技术实现与管理规范要求相一致起着重要作用。 一是要建立以国家标准、行业标准和地方标准为主体的数据标准体系，为数据应用提供基础保障。 二是要建立健全国家标准体系，为规范行业数据共享提供依据，推动形成面向全国的、统一的大数据标准体系。

更多数据治理相关资料请咨询客服获取，或者直接拨打电话：020-83342506