随着5G、物联网、大数据等技术的快速发展，数字化时代已经到来。 传统的信息系统建设已经无法满足当前数据应用需求，企业必须利用数据治理手段，推动数字化转型来满足业务发展需求，提高决策管理水平。 大数据时代下如何对海量数据进行高效、准确的管理与分析，成为企业发展急需解决的问题。 下面我们就来了解一下这个问题。

1、数据标准统一

在企业中，数据标准的不统一是造成信息孤岛的最主要原因。 例如，不同业务系统、不同业务流程、不同技术平台等多个方面均存在数据标准不统一、不一致的问题。 企业要想实现数据整合共享，就必须要建立一套高效的数据标准管理机制，通过规范数据标准和规范来实现各个部门之间的信息互通、数据共享，让企业内部各个业务系统都能提供准确的数据、及时的信息来支持业务发展。 [表格] [结束上表]

2、数据质量提升

传统的数据质量管理是通过手工或非结构化的方式来进行数据录入，导致数据质量低、不完整。 使用基于流程的规则引擎可以自动对数据进行规则的设置，并将其融入到业务流程中，使得业务流程更具规范性和可执行性； 而针对非结构化数据，通过建立标准化的管理规范，形成标准模板库。 在此基础上形成规范化、标准化的模板文档体系。 从而使数据治理的过程更加高效、便捷，实现整个企业各个系统之间的业务联动。

3、数据价值挖掘

从技术角度看，通过数据治理可以获取到所需的数据信息并建立数据库。 在对所需数据进行分类后，通过分析、计算等手段，可以对需要的数据信息进行分析并形成决策建议以指导业务发展。 对于需要的数据信息来说，可直接通过数据挖掘方式生成相关分析报告，实现对业务的预测。 而对于不需要用到数据信息的用户来说，则可直接对所需要的信息进行加工处理，从而为用户提供个性化、精准化、多元化的服务。

4、大数据管理与分析

大数据时代，传统的管理模式已经不能满足企业发展需求。 企业数据量大，数据维度多且分散，不同业务部门之间的关联关系复杂，且存在大量非结构化数据，传统的管理方式已不能满足需求。 针对企业现有数据规模多、分散且繁杂等特点、通过实施完善的数据治理体系能够有效解决这些问题。 通过“数商通”系统构建大数据库，从数据层面实现企业大数据的管理和分析能力。 在数据治理基础上对海量数据进行全面管理、统一存储、多维融合，构建标准化、规范化、高质量的信息资源数据库。

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