数据治理是一种技术，是指对海量数据进行分类、整理、加工和使用的技术，通过对数据的组织、管理和控制，实现对数据资源的有序管理。 在大数据时代，数据已经成为一种核心资源。而我们面对的大量信息都是非结构化的，数据量更大。而通过数据治理技术对多源异构信息进行统一加工分析后得到的结果能帮助企业更好地把握市场动态，辅助企业决策制定。 随着大数据应用场景越来越丰富，大数据应用场景也是多种多样；在大数据应用中，很多企业已经开始了对业务系统的升级改造，而在业务系统升级改造前就要先对业务系统进行“体检”：通过查看、分析各系统原始数据是否完整和准确；通过对比分析各系统之间是否存在逻辑错误；最后利用各类工具对各类业务系统进行自动化评估及诊断，并给出相应解决方案。 大数据治理技术可为企业提供一套完备完善的解决方案：

1、对现有数据进行规范，提升数据质量；

1、对业务系统进行评估，优化流程，提高工作效率； 2、进行数据标准化、规范化管理，提升数据质量； 3、对不同系统的数据进行对比，统一管理。 大数据治理的价值：提升企业大数据分析效率和工作质效； 在企业数字化转型的大背景下，企业希望可以利用大数据技术辅助决策，实现决策科学化、流程优化及数据规范化管理。

2、进行数据梳理，明确数据之间的关联关系；

数据梳理指的是通过企业的数据管理系统，梳理当前业务所需要的数据源（企业内部所有的源数据），明确相关业务的基础框架、业务流程和应用系统，从而建立统一的标准格式，形成结构化数据。 这是一项很重要的工作，它可以使企业在业务需求方面做到快速响应、快速开发和快速交付。 通过以上三个阶段，对当前业务中所需要数据进行汇总和清洗后产生了以下三个方面的问题： a。不同系统间的关联性问题； b。不完整、不准确； c。难以查询。

3、利用分析工具，提供完整有效的分析报表；

对数据的质量、一致性以及完整性进行检查； 并利用大数据分析工具，对其进行有效的诊断和治理； 通过对业务系统进行全面梳理，实现业务系统的数据标准统一、数据完整性良好、分析及报表能力完善，从而使得企业的决策更加符合市场规律，让企业在市场中更好地发展。

4、利用机器学习等工具对业务系统诊断评估；

在完成了业务系统的“体检”后，企业就可以着手准备升级改造业务系统，以提高数据准确性，并通过大数据分析工具和建模等方式对业务系统进行自动化评估及诊断评估，并给出相应解决方案。 大数据治理技术主要是通过对多源异构数据源统一处理和加工处理，形成标准化的数据模型。该工作主要包括以下几个方面： 首先，建立数据标准； 其次，建立统一的异构数据收集渠道；

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