1、数字化转型中的大数据治理数字化转型中的大数据治理大数据时代数据产生的价值越来越大，基于数据的相关技术、应用形式也在快速发展，开发基于数据的新型应用已经成为高校信息化建设的一个重点领域。当前各大厂商、用户都在探索与数据相关的开发技术、应用场景和商业模式，最终目的就是挖掘数据价值，推动业务发展，实现盈利。目前数据应用项目非常多，但真正取得预期效果的项目少之又少，而且开发过程困难重重，其中的一个重要原因就是数据质量问题导致许多预期需求无法实现。如果没有数据治理，再多的业务和技术投入都是徒劳的，因为很经典的一句话：Garbage in Garbage out。数据治理是保证数据质量的必需手段，加强数据
2、治理提升数据质量已成为企业提升管理能力的重要任务。数据治理并不是一个新生事物，可以说，有数据的地方就存在数据治理，只不过随着数据应用的迅猛发展将它提到了一个高度，作为一个独立的研究领域。数据治理并没有标准的、严格的定义，概况地讲，所有为提高数据质量而展开的业务、技术和管理活动都属于数据治理范畴。建立完整的、科学的、安全的、高质量的数据管控技术体系，是首要的任务。作为数据管控的基石，为了更好支撑后续工作的开展，技术体系必须一步到位，是功能完备、高质量、高扩展性的，而不是仅实现部分功能，或者功能不完善的“半成品”。叠加更多业务数据、细化数据业务属性与管理属性、优化与调整数据管控流程，尤其是适应未来的现代企业数据管控制度的建立完善，是逐步积累推广、不断磨合改进的长期过程。这些工作应及早启动，并成为后续大数据平台建设工作的重点
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