数据仓库 大数据治理的核心是什么

　　随着大数据时代的到来，移动数据已成为连接世界、促进经济社会发展、促进人们生活的载体。随着数据的流动，特别是解决流程中的一系列问题，“数据治理”流行起来。

　　企业数据治理是指从使用分散的数据到使用统一的标准化数据，从非组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理，从尝试处理数据混乱到数据有序的过程。

　　目前，企业有三种数据治理模式：

　　1.源数据治理是指通过解决业务系统源数据质量问题，提高数据分析的准确性。

　　2.终端数据治理是指提高数据分析的准确性，以解决整个数据生命周期末端(数据仓库层)数据质量的问题。

　　3.综合数据治理是指源端数据治理的混合模式。

　　企业数据资产可分为三个主要部分：主数据、业务数据和分析数据。企业经营的主要活动是围绕这三种数据资产展开。

　　主数据和业务数据支持企业的业务流程，是企业智能化的基础。主业数据资产的黄金部分将出现在所有重要的业务流程和分析任务中。为了确保企业能够进行跨业务领域、跨职能部门、跨信息系统的业务合作和整体分析，需要处理主数据、业务数据和分析数据，以确保其一致性，提高数据质量和安全水平。因此，主数据、业务数据和分析数据构成了企业数据管理的三个核心治理领域。

　　主数据治理是业务数据治理和分析数据治理的前提，为业务系统和分析系统提供基础数据服务。

　　企业、行业数据标准主要涵盖元数据、主数据等静态数据内容，但也涉及交易数据等动态数据;在技术平台层面，习惯于形成数据资源管理平台，通过一站式数据管理提升用户体验。

　　在数据管理的概念被广泛接受之前，有大量的数据标准化和数据管理平台、工具和方法，但跨业务、跨部门、跨系统的水平合作机制不顺畅，治理效果较差;同时，数据管理系统缺乏可操作的数据管理方法和标准。

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