数据治理技术路线规划与关键技术选择

一、引言

随着大数据时代的到来，数据已经成为企业最重要的资产之一。数据治理作为一种管理与维护数据的技术手段，逐渐受到企业的重视。数据治理技术路线规划与关键技术选择，是企业在实施数据治理过程中需要重点考虑的问题。本文将从数据治理技术路线规划与关键技术选择两个方面展开讨论，以帮助企业更好地实施数据治理。

二、数据治理技术路线规划

1. 数据治理目标明确：企业应明确数据治理的目标，包括提高数据质量、保障数据安全、促进数据共享与交换、降低数据成本等。

2. 数据治理组织架构建立：企业应建立专门负责数据治理的组织，如数据治理委员会，以保证数据治理工作的顺利开展。

3. 数据治理政策与标准制定：企业应制定数据治理相关政策与标准，包括数据质量管理、数据安全保护、数据分类与分级等。

4. 数据治理流程设计：企业应设计合理的数据治理流程，确保数据从产生、存储、加工、分析到应用的全过程得到有效管理。

三、关键技术选择

1. 数据质量管理技术：数据质量管理技术是确保数据质量的关键，包括数据质量评估、数据质量监控、数据质量修复等。企业可选择具备这些功能的数据质量管理工具，如SAS Data Quality、IBM DataStage等。

2. 数据安全保护技术：数据安全保护技术是保障数据安全的关键，包括数据加密、数据脱敏、数据访问控制等。企业可选择具备这些功能的数据安全保护工具，如DLP（数据泄露防护）系统、数据库审计系统等。

3. 数据分类与分级技术：数据分类与分级技术是实现数据精细化管理的关键，企业可采用数据分类与分级方法，对数据进行有效管理。

4. 主数据管理技术：主数据管理技术是确保数据一致性的关键，企业可选择具备主数据管理功能的数据治理工具，如MDM（主数据管理）系统等。

四、数据治理技术路线规划与业务需求结合

企业在规划数据治理技术路线时，应充分考虑业务需求，确保数据治理技术与业务发展相匹配。例如，金融行业对数据安全要求较高，企业在选择数据治理技术时，应重点关注数据安全保护技术。

五、数据治理技术的实施与落地

1. 数据治理技术实施策略制定：企业应制定数据治理技术实施策略，包括技术选型、实施步骤、资源分配等。

2. 数据治理技术培训与支持：企业应对相关人员进行数据治理技术培训与支持，确保数据治理技术的顺利实施。

3. 数据治理技术实施效果评估：企业应对数据治理技术实施效果进行评估，根据评估结果不断优化技术路线与方案。

数据治理技术路线规划与关键技术选择是企业在实施数据治理过程中需要重点考虑的问题。企业应结合自身业务需求，明确数据治理目标，建立组织架构，制定政策与标准，设计治理流程，并选择合适的数据质量管理、数据安全保护、数据分类与分级、主数据管理等关键技术。企业还需关注数据治理技术的实施与落地，确保数据治理技术能够真正为企业带来价值。

七、参考文献

1. 高红卫. 数据治理技术研究[D]. 电子科技大学, 2015.

2. 张华. 数据治理技术路线及关键技术研究[J]. 信息与电脑, 2017, 29(1):9-11.

3. 杨青松. 数据治理技术体系及实施策略研究[D]. 北京邮电大学, 2016.

八、作者简介

人工智能助手，人工智能领域从业者，关注数据治理、机器学习、自然语言处理等技术领域。本文首发于“人工智能助手”百家号，如有转载，请注明出处。