近几年，大数据在各行各业的应用如火如荼，很多企业都在积极探索数据治理模式，以便提高数据资产的利用效率。 然而由于行业、组织背景以及业务需求不同，很多企业不能直接照搬现有方法和经验，因此需要深入研究数据治理框架并结合自身实际情况进行应用，从而提升企业信息化建设水平。 随着大数据技术的不断发展，大数据相关内容逐渐成为各行业内所关注的焦点，大数据应用在各行各业已经越来越普及。那么今天我们就来聊一聊“大数据时代下的数据治理”。 所谓“大数据”实际上是指在海量、高增长率的信息和数据之中，提取出有价值信息。 本文主要从三个方面来阐述“大数据时代背景下数据治理”：一是行业角度：目前国内主要有四个主要行业领域产生了大量的数据；二是组织角度：不同组织之间在业务层面和战略方面存在差异；三是技术角度：不同技术方法、框架、工具应用到不同行业领域。

一、行业领域

大数据技术已经在金融、保险、通信、电子商务等行业领域得到了广泛应用。 金融类数据包括交易和行为数据，如股票交易、贷款额度、支付和账户信息； 通信类数据包括客户的电话和短信记录，手机流量监测等； 电子商务类数据主要包括客户的访问记录，购买记录等。

 二、组织管理

通过组织架构的设计，建立自上而下和自下而上的组织架构，保证组织各层级之间能够形成有效协作。 通过组织设计，明确各级数据管理部门的职责范围、责任分工以及相关制度，保证每个层级能够完成各自职责范围内的工作。 通过组织架构设计，确保每一个数据管理流程都有具体任务，保证其工作有目标、有反馈。 通过组织结构设计，确定管理部门与技术部门等其他相关部门之间的协作方式以及各部门之间的相互关系和责任关系，保证工作的有序开展。

三、技术方法

从技术角度来说，可以将数据治理技术分为三大类：一是技术工具、二是技术方法（包括业务框架），三是工具或平台。 数据治理过程中需要使用一些数据模型和工具来帮助发现问题、分析问题及解决问题。 例如，如果企业的数据体系不完整，那么可能需要用到一些新的技术手段来帮助我们更好地完成这项工作。 从方法角度来说，一项数据治理工作可能涉及到许多不同的方法。 例如，在数据治理过程中可以使用 ETL方法和流程去处理不同行业领域的大数据。 由于不同行业存在差异性，因此在此不做详细说明。

 四、应用

数据治理是一个长期的过程，随着数据量和类型的增加，数据治理的难度也会越来越大。 大数据背景下，不同行业在面对数据治理方面存在着很大差异，比如：能源、电力；金融、保险；制造业；医疗卫生；政府事业单位及企业等等。 目前国内各行业都在积极探索大数据时代背景下，如何利用数据来提升效率，从而帮助企业降低成本。 随着大数据技术的不断发展，相关工具及框架也不断涌现，不同业务和产品间存在着大量的应用场景。 而在应用上需要考虑到实际业务需求、行业背景、技术路线等问题。

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