什么是大数据治理

数据架构描述了组织的数据资产，并为创建和管理数据流程提供了蓝图。数据建模是创建概念和逻辑数据模型的过程，可视化不同数据类型之间的工作流程和关系。

数据治理包括组织为管理数据安全性、完整性和负责任的数据利用而实施的政策和程序。它定义了数据管理策略，并确定数据的访问权限。

分析治理是另一个关键组成部分，涉及治理用于分析应用程序的数据和分析系统的使用，包括建立诸如分析报告版本控制和文档等治理机制。

机器学习治理将许多相同的数据治理实践应用于机器学习，例如确保数据质量和数据集成，以支持模型训练和生产部署。机器学习治理还包括启用人们参与模型构建、部署和监控的功能，以及记录模型训练、版本控制和支持的用例。

首先需要制定一个数据治理路线图，将数据治理与企业的业务目标相结合。路线图应明确数据治理的目标、范围、优先级等，并与现有的业务计划相协调。同时要识别不同业务之间的数据重叠，以便统一管理。

组建一个跨部门的数据治理团队是关键。该团队应包括高层领导、项目经理、业务经理和数据管理员等，负责制定数据标准、流程和政策，并监督实施情况。团队还需采用数据分析和改进方法，以及数据映射、分析、清理和监控等工具。

数据治理团队需要制定企业级的数据标准和政策，规范数据的采集、存储、使用和共享。这些标准和政策应涵盖数据质量、元数据、数据安全、隐私保护、合规性等各个方面，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。

在制定好标准和政策后，需要在整个企业范围内实施数据治理流程。具体操作包括数据审计、数据质量管理、数据访问控制、数据生命周期管理等。同时要建立数据问题解决机制，及时发现和解决数据问题。

数据治理是一个持续的过程，需要不断监控和改进。要定期评估数据治理的效果，识别问题和机会，并根据需要调整策略和流程。同时要加强数据治理文化的建设，提高员工的数据意识和参与度。

获取支持大数据能力所需的合适技能是一大挑战，包括掌握Hadoop和高级分析技术的专业人才。企业内部大数据项目往往在不同部门孤立进行，试图扩大项目范围或加强标准和治理时，会引发关于所有权和控制权的争议。

随着企业逐步采用大数据，需要解决基础设施、数据管理、治理和分析等方面的差距。这包括建立成熟的基础设施、制定完善的大数据治理策略，并将大数据项目作为一项全组织范围内的预算和规划计划来执行。

法规和标准的激增给数据治理专业人员带来了挑战，尤其是在多个法规管辖同一数据集时。有效的数据治理计划有助于提高数据质量，通过指定专门团队负责确保企业数据的准确性、完整性、一致性、及时性、有效性和唯一性。

数据治理计划应当支持业务计划，而非直接提出数据治理的价值。数据治理应确保数据处于支持业务计划成功所需的状态。同时，数据治理的范围不应过于狭隘，仅限于单个业务领域或用例，而应采取更广阔的全组织视角。

在数据治理计划中，需要根据业务需求平衡集中式、联邦式和分散式（包括自助服务）治理。集中式和分散式治理应当并存，形成适当的混合模式。

在实施利用和交互客户数据的AI系统时，需要确保数据质量、隐私和安全，以管理监管限制并保护客户数据。