大数据数据治理之数据处理

大数据数据治理之数据处理

陈昆

北京锐安科技有限公司 邮编： 100037

摘要：随着社会经济的发展以及科学技术的进步，大数据技术应运而生。目前大数据技术在各行各业中得到了充分的应用，并且在数据治理方面的应用比较广泛。目前我国很多企业以及机构都在积极的利用大数据技术，比如云计算技术对各种数据进行治理和处理，相对于传统的数据处理方式，大数据技术下的数据治理和处理效率更高，精准度也变得更好。基于此，本文重点对大数据数据治理进行详细的分析，并且探讨大数据数据处理技术，分析目前大数据数据处理的真实情况，并且提出个人看法，希望能够更好的利用大数据技术对数据进行治理和处理。

关键词：大数据技术；数据治理；数据处理；治理问题

1. 大数据概述

大数据时代最早由麦肯锡提出。麦肯锡认为，随着信息技术的发展，人类对于数据的应用将会提升到一个新的层次，在人类对于数据的应用之下隐含着生产效率和消费水平的快速提高的机遇。目前流行的大数据的概念是于2012年提出之后逐渐演变而来的，用于形容在当今信息时代某个领域中的海量相关数据。

大数据具有四大特点：分别是大量、高速、多样以及真实性。大数据需要特殊的技术，包括大规模并行处理数据库、互联网和可扩展存储系统等等。在当下的信息时代，信息具有变化性、全面性、准确性和发展性，基于信息的大数据时代有着同信息相一致的特性，所以大数据时代具有变化性、全面性、准确性、发展性。其变化性是指大数据时代中事物都处在时刻变化中，数据的变化带来的是信息的变化。而全面性则是指大数据时代事物是普遍联系的，全面的数据信息带来的是全方位的消息。至于准确性则是指大数据时代注重使用精确的数据信息，让决策更加合理。而发展性则是指大数据时代通过数据分析预测事态发展趋势。

2. 大数据数据治理分析

（一）大数据数据治理问题

目前大数据平台的数据治理突出问题主要体现在以下四方面：

数据不可知：广大用户对于大数据平台中的很多信息都不能进行有效获取，对于诸多信息与业务之间的内在联系更无从得知。尽管人们已经深刻认识到大数据的关键意义与作用，不过平台中是否存在可以高效处理自身遇到的业务难题的关键信息？如何获得到这些信息？

数据不可控：此问题始终存在于传统的数据平台中，尤其是随着大数据时代的到来，这种问题更加显著。尚未形成一致的数据指标进而造成更多的信息无法聚焦与统一，并未进行质量监控造成一系列的数据由于质量不高而无法加以使用，进一步导致无法高效监管大数据平台的诸多环节与步骤。

数据不可取：尽管很多用户对于自身所需的数据非常明确，但是却无法真正方便快捷地获取到信息。反之，想要获得所需的重要信息必须要历经非常漫长的开发环节，这就在很大程度上增加了剖析业务需求的时间，更不用说满足业务需求了。不过，身处当今的大数据时代，业务需求的满足至关重要，必须要受到应有的关注与重视。

数据不可联：虽然随着大数据时代的到来，众多企业可以更为迅速地获得大量信息，不过企业所获取的数据或知识间依然欠缺关联性，至今并未将数据与知识架构紧密联结，因此内部职员也就无法真正地实现数据和知识二者间的转换，无法深入探究，自然就不能发挥数据的关键价值。

（二）大数据数据治理建议

在对上述问题加以剖析的基础上，了解到当今数据平台遇到的难题。原本以为随着大数据时代的到来，这些问题可以迎刃而解，但反而又引发了一系列全新的问题。因此，必须要不断提升数据监督与治理的能力，以期更好的应对上述问题。

基于早期的数据平台而言，数据治理重点是为了做好管理与监控工作，进而打造一个和谐高效的治理氛围，涵盖标准与品质等等。身处大数据时代，广大用户会追求获得更多的数据，且用户范围也日益拓宽，数据治理亦是如此。必须要将整个企业纳入范畴之内，营造一个用户主体的工作氛围，以期为广大用户提供更为优质的服务。反之更好的推动企业实现数字化转型。

企业必须要构建适合于自身的大数据治理体系，确保自身数据的品质，只有这样才可以高效挖掘出数据作用，发挥价值，进而增强企业自身的整体竞争实力。　　

第一，高品质的数据对于企业发展而言至关重要，尤其在企业的业务发展与监管工作过程中更加关键。伴随着网络技术的发展，各个企业之间便面临着日趋激烈的经济市场竞争，甚至遭遇了经济效益增加速度缓慢、利润空间日益降低的问题，传统一味的外延式增长状态一去不复返。所以，一定要朝着外延和内涵相互衔接的方向发展与转型，最大限度地依赖企业自身的优势与价值提升将来的经济效益水平。这就在无形中提高了对于企业创新意识与水平的要求。　

第二，标准化的数据是创新商业模式、强化生产运营的必要前提。很多企业在发展自身IT 系统的过程中都必然会历经信息急剧膨胀的阶段，很多大量零散的信息在无形中便增大了数据整合与监管的难度，造成很多系统竖井。由此便会极大地增加获取标准化数据以及数据治理的难度。因此，就必须要针对零散的数据加以统筹，尽可能地预防数据的杂乱运用，提升企业的生产运营效率。

第三，多层面的数据是企业开展市场营销工作以及吸引广大消费者的关键。现阶段，数据早已被看作企业发展最为关键的无形财富，谁最先获取真实客观的信息就可以最先赢得先机，在当下竞争愈演愈烈的经济市场之下，企业必须要三百六十度全面化的剖析数据，并基于此指导企业运营。

3. 大数据数据处理分析

1. 大数据处理技术

1.大数据的采集技术

大数据的采集方式分为两类，分别为集中与分布采集，通过以上两种方式整合归纳数据。前者基于统筹全局的层面入手整体采集信息；而后者是基于局部层面入手获取所需信息，表现出极强的灵活性。随着大数据技术的出现与发展，云计算应运而生，也正基于此，集中采集和分布采集逐渐得以联结。先通过集中采集的方式进行信息采集与保存，再通过分布采集的方式完成信息的对接与共享工作，高效存储信息。进而可以更为高效地处理数据信息。反之，云计算也借助以上两种采集方式提升了自身的采集速度和精准度。

2.大数据的存储技术

由于大数据科技逐渐发展，早期的数据存储工作已经不能很好的得以满足，极易受到时空约束，普遍表现出储存量不大、处理水平低等劣势，不能很好地顺应大数据量多、分散且繁琐的特点，因此想要紧跟时代发展步伐并满足大众需求是非常困难的。而反观云计算，可以充分借助分列式的存储手段，把差异化特点的数据信息进行分类别的保存，同时也可以通过特点检索的方式在第一时间获取自己所需的信息，极大程度上提升数据处理速度和效率，节省保存空间，避免出现不必要的浪费。通过云计算这种存储手段，可以为大数据科技的发展提供更为优质的发展空间，顺应当下时代对于数据及时性与全面性的需求。

3.大数据的挖掘技术

大数据的挖掘技术主要是借助联机手段剖析数据的繁琐工作，进而获得直观结果，完成决策性分析。云计算需要基于全局层面入手，构建多维度的分析模型，以期全方位的剖析信息，获得多维立体结构，进一步高效完成大数据的精准分类保存，降低出现保存错误的概率。云计算的挖掘技术主要是建立在联机模式之下的深层次的分析技术，基于大数据内部深入挖掘隐藏信息，并将其根据既定规律排列组合获得最为重要的关键数据，进而实现大数据的高效运算。并在此基础上，逐渐把所获信息运用于生活中的各个方面，顺应广大用户的需求，节省处理时间，进而提升运行效率。

4.大数据的可视化技术

大数据之下的挖掘科技有助于完成对于信息的深入多维剖析，真正地挖掘出掩蔽于表面之下的信息。在此基础上，可以充分借助可视化科技手段把现有数据变得具体形式化，进一步为大众快速获取关键数据打下基础。可视化技术可以尽快把存储的重要数据加以提取，并借助图像或图形等直观形式加以呈现，借助多元化的剖析方式提取位置数据，进而达成非空间数据的多维度提取目标，把很多掩蔽在表面信息之下的内容显示出来，进一步引导大众深入解读并挖掘隐藏数据，节约对于所需信息的检索时限，提高信息处理水平。

2. 大数据数据处理

针对大数据时代来说，数据分析这一步骤不可或缺，必须要客观合理地筛选并整合大量的数据，才可以为广大用户提供更为优质的服务。精准处理信息加以深入剖析是大数据时代之下的必经阶段。毋庸置疑，大数据表现出极大的优势，可以在处理数据的时候，针对一系列数据、分析速率和多格式数据等内容加以剖析和把控。

在对数据进行处理的过程中积极的利用云计算技术也可以使得数据处理效率变得更高。首先，通过对云计算大数据技术的应用能够在一定程度上提高数据处理效率和准确度，使得数据处理效果变得更好。其次，在利用大数据技术对数据进行处理的过程中需要对各种数据处理技术进行合理的应用，比如对Web数据挖掘技术的应用，对数据存储技术以及转换技术的应用等，通过这样使得数据处理工作得到更好的开展。

4. 结语

综上所述，目前大数据技术已经得到了比较好的发展，大数据技术在数据治理和数据处理工作中的应用也变得越来越频繁。通过对大数据的利用确保了数据的保密性以及安全性得到提升。因此，在接下来，我国应该积极的对大数据技术进行完善，积极利用云计算大数据技术对数据进行处理，对数据治理问题进行及时的解决，以期使得数据处理技术得到更好的发展。

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