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【大数据】数据治理浅析

news 来源：原创 2025/5/19 22:05:21

在数字化时代，数据作为企业的核心资产，其管理和利用显得尤为关键。数据治理，作为数据管理的重要组成部分，旨在确保数据的准确性、一致性、安全性和可用性。本文将从数据治理的基本概念、应用场景、必要性、需求分析等方面出发，深入探讨其功能架构、技术架构、应用架构和数据架构，最后展望其发展趋势和市场现状。

数据治理是一种组织数据的方法论，旨在确保数据质量、合规性和价值。它涉及制定策略、标准、流程和技术，以确保数据能够被准确地捕获、存储、管理、共享和分析。

一、基本概念与应用场景

数据治理，简而言之，就是对数据进行全面、系统、有序的管理。它涉及到数据的全生命周期，包括数据的采集、存储、处理、分析、利用和销毁等各个环节。在企业信息化建设中，数据治理的应用场景十分广泛，如金融风控、客户关系管理、供应链管理等。

数据治理在各种行业和领域都有广泛应用，包括金融、医疗保健、零售、制造业等。一些常见的应用场景包括：

合规性和法规遵从性：确保数据符合法规和行业标准，如GDPR、HIPAA、DCMM、DAMA等。
数据质量管理：识别、纠正和预防数据质量问题，提高数据的准确性和完整性。
数据安全和隐私：保护敏感数据免受未经授权的访问和泄露。
数据分析和决策支持：确保数据可用性和可靠性，以支持业务分析和决策。

二、必要性与需求分析

随着大数据时代的到来，数据量呈现爆炸式增长，数据质量问题日益突出，数据安全风险加剧。因此，加强数据治理势在必行。从需求角度来看，企业对数据治理的需求主要体现在以下几个方面：

降低风险：减少数据泄露、安全漏洞和合规性问题的风险。
提高数据质量: 识别和纠正数据中的错误、重复或不一致之处，确保数据的一致性和准确性。
统一数据标准: 包括数据清洗和去重、数据标准化、数据验证和验证、元数据管理、数据监控和报警、培训和意识提高、持续改进。
加强数据安全: 包括数据加密、访问控制、身份验证、数据备份和恢复、安全培训、安全审计、监控和警报、合规性遵循等。
提升数据利用效率: 优化数据管理流程，提高数据利用率和价值。
增强信任：建立数据的信任度，使业务用户和决策者更愿意依赖数据进行决策。
支持创新：为数据驱动的创新提供可靠的基础。

三、功能架构

功能架构：数据治理的功能架构主要包括数据治理层、数据管理层和数据应用层。数据治理层负责制定数据治理策略和规范；数据管理层负责实施数据治理策略，对数据进行统一管理和监控；数据应用层则根据业务需求，对数据进行加工和分析，提供数据服务。

数据治理功能架构包括以下关键组件：

数据识别和分类：识别组织的数据资产，并根据其敏感性和价值进行分类。
数据访问控制：管理数据的访问权限，确保只有授权用户可以访问数据。
数据质量管理：监控和改善数据的准确性、完整性和一致性。
元数据管理：管理数据的元数据信息，包括数据定义、来源、格式等。
数据安全和隐私：保护数据免受未经授权的访问和泄露。

四、技术架构

技术架构：数据治理的技术架构主要采用“大数据平台+数据治理工具”的方式。大数据平台负责存储和处理海量数据，为数据治理提供基础设施支持；数据治理工具则用于实现数据清洗、数据转换、数据质量监控等具体功能。

数据治理技术架构包括以下关键组件：

数据集成和ETL工具：用于将数据从不同来源整合到统一的数据仓库或数据湖中。
数据质量工具：用于监控和改善数据质量的工具，如数据清洗、去重等。
元数据管理工具：用于管理数据的元数据信息的工具，如数据目录、数据词典等。
数据安全和隐私工具：用于保护数据安全和隐私的工具，如加密、访问控制等。

五、应用架构

数据治理的应用架构应遵循分层、模块化的原则。根据业务需求，将应用划分为不同的层次，每层实现特定的功能，层与层之间通过标准化的接口进行通信。

数据治理应用架构包括以下关键组件：

用户界面：提供用户友好的界面，让用户能够方便地访问和管理数据。
业务规则引擎：用于执行数据治理策略和规则的引擎，确保数据的合规性和质量。
集成接口：与其他系统和应用程序集成，实现数据的无缝流动和共享。

六、数据架构

数据架构：数据架构是对数据进行组织和布局的设计，包括数据的物理存储方式、数据的逻辑结构、数据的访问方式等。一个合理的数据架构能够提高数据的访问效率，降低数据的维护成本。

数据治理数据架构包括以下关键组件：

逻辑数据模型：定义数据的逻辑结构和关系，如实体-关系模型、维度模型等。
物理数据模型：定义数据的物理存储结构和格式，如数据库表、文件格式等。
数据字典：定义数据的业务含义和元数据信息，如数据类型、长度、描述等。

七、4+1视图

在数据治理中，常用的4+1视图包括物理视图、进程视图、视图、开发视图和场景视图。物理视图展示了数据在物理层面的存储情况；进程视图描述了数据处理过程中的各种操作和任务；视图则提供了用户对数据的访问方式；开发视图展示了数据处理程序的源代码和编译信息；场景视图则模拟了实际业务场景下的数据处理过程。

逻辑视图：描述数据的逻辑结构和关系，如实体-关系模型。
物理视图：描述数据的物理存储结构和格式，如数据库表、文件格式。
进程视图：描述数据的处理过程和流程，如ETL流程、数据质量检查流程。
开发视图：描述数据治理系统的开发和部署过程，如系统架构、技术选型等。
场景视图：描述数据治理系统的应用场景和使用情况，如合规性检查、数据质量监控等。

八、典型案例

医疗健康领域

国家健康医疗大数据中心（北方）医疗大数据智能平台：该平台已在全国506个县区的近5.3万个基层医疗机构应用，服务6万余名基层医生，累计提供7.7亿次AI辅诊建议，规范病历2.9亿次。经该系统提醒而修正诊断的有价值病历超139万例，累计识别不合理处方数6200万，AI辅助诊断合理率提升至95%（重点地区97%），覆盖疾病数量超1680种。
北京市计算中心有限公司高质量药物数据集提高新药研发质效：通过多渠道、合规收集海量药物研发关键数据，建立专业的新药研发数据集，进行智能化分析和数据挖掘，有效降低新药研发周期，赋能上百个新药研发项目。目前已与全国30余家高校和科研院所开展合作，利用高质量药物数据集和智能服务开展的新药研发项目100余项，人工智能预测靶点超1万余个，基本覆盖了已知疾病。

应急管理领域

广东省应急管理厅“一网统管”风险防控与应急指挥体系：全面整合气象、水利、林业等跨部门监测数据以及危化、矿山等企业物联感知数据，构建个性化的应急场景智能算法，打造共建、共治、共创、共享的应急管理信息化新模式，推进跨层级、跨地域、跨系统、跨部门、跨业务协同治理，切实提升应急管理业务综合实战能力。2023年，广东省通过实时监测台风路径、渔船坐标、水位监测数据等重要信息，有效应对了30轮强降雨和6次台风，未发生群死群伤和重要工程损毁事件。
福建省电子政务建设运营有限公司强化大数据应用构建数字应急体系：通过打通数据间壁垒，汇聚部、省、市三级应急基础信息资源，搭建数字应急综合应用平台，实现多种灾害预警，强化全链条监管，为全省“数字应急”体系建设提供有力支撑。2023年以来，全省消除各类传感器异常报警约19万次，处置各类安全事故550余起，事故死亡人数下降11%。

气象服务领域

四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院、四川省气象局跨部门气象数据共享助力地质灾害分级预警体系建设：建立地质灾害气象数据共享平台，实时采集共享全省4000余处气象站点降水实况、逐小时天气预报、雷达卫星多源融合资料等气象数据及7000余处地灾专业监测雨量站点数据，并打通气象、自然资源、水利、应急等部门数据，为全省的气象预报、灾害预警以及相关决策支持提供了更为坚实的数据基础。2022年以来，有效支撑全省范围发布地质灾害气象风险预警共5839次，实现成功避险123起，避免2400余人可能的因灾伤亡。
浙江省台州市气象局“气象保险增值服务”赋能风电设施建设运营减损增效：在全球气候变暖背景下，我国极端天气事件增多增强，统筹发展和安全对防范气象灾害提出了更高要求。

金融服务领域

西藏高驰征信有限责任公司搭建普惠金融综合服务平台破解中小微企业融资难点问题：基于区内涉企信息数据，搭建了西藏自治区普惠金融综合服务平台“藏金普惠”，为西藏各级政府部门、金融机构和企业提供可靠、高效的征信服务，有效推进西藏高原经济的高质量发展。目前，藏金普惠平台已汇集涉企数据超1亿条，入驻企业超1.1万家，占比达到西藏中小企业总数的15%，入驻金融机构网点345个，占比达到西藏金融机构网点的99%，发布金融产品超200个，融资申请超2100笔，授信额度超340亿元。

科技创新领域

中国科学院文献情报中心科技文献数据挖掘助力科研效率提升和大模型训练：在遵循知识产权法规和国际通行规范的基础上，充分发挥中国科学院文献情报中心和国家科技图书文献中心（NSTL）的学科优势，与领域内的科学家紧密协作，汇聚大量权威可靠的科技文献数据及专业领域知识。通过对科技文献全文数据中的文本、图表、公式等进行多模态解构，构建了一个覆盖多个学科的综合知识资源库，不仅包含了传统的文本信息，还涵盖了图表和公式等非文本元素，形成一个全方位的多模态知识体系。
中国工程院战略咨询中心工程科技数据融合加速工程技术创新：持续推动工程科技领域“元数据海”及特色资源建设，汇聚工程科技能源、交通、航天、化工、信息技术、海洋、地质、气象等30多个专业领域数据资源，工程科技领域一级学科覆盖率达100%，二级学科覆盖率达90%，数据总量超过72亿条，资源体量100TB。基于工程科技领域多源异构数据融合的大数据存储和处理技术搭建了资源汇聚加工的技术环境和数据采集、治理加工工具，支撑了知识服务搜索引擎、智库研究、技术洞察与趋势分析等应用场景，形成了一套科学的资源管理体系，推进生态、气象、环境、水利等跨领域基于地理和机构等维度的知识融合。

九、发展趋势与市场现状

随着技术的不断进步和企业对数据治理需求的不断提高，数据治理将朝着自动化、智能化、实时化的方向发展。目前，市场上已经涌现出了许多优秀的数据治理产品，如Talend、Informatica、Datastage等。这些产品提供了完善的数据治理功能，满足了企业不同阶段的数据治理需求。

行业发展趋势

政策法规推动：2022年底发布的“数据二十条”系统布局了数据基础制度体系的“四梁八柱”；2023年底国家数据局发布首个数据要素文件《“数据要素X”三年行动计划(2024-2026年)》，从提升数据供给水平、优化数据流通环境、加强数据安全保障等3方面，强化保障支撑；2024年初财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行，数据资产化进程加速。
技术创新助力：随着大数据、人工智能、区块链、隐私计算等技术的不断发展，数据治理的技术手段将更加丰富和高效。例如，隐私计算技术可实现多方数据安全融合，为数据共享和流通提供保障；人工智能技术可用于数据质量检测、数据分类分级、数据安全风险预警等方面，提高数据治理的自动化和智能化水平。
应用场景拓展：数据治理的应用场景将不断拓展，从传统的金融、医疗、政府等领域向更多行业和领域延伸，如工业制造、交通运输、文化旅游、绿色低碳等。同时，数据治理将与业务深度融合，为企业和组织的数字化转型提供有力支持，如通过数据治理提升供应链协同效率、优化生产流程、改善客户体验等。
市场需求增长：随着数据成为关键生产要素，企业和组织对数据治理的需求将持续增长。一方面，企业需要通过数据治理提高数据质量和安全性，降低数据风险，提升竞争力；另一方面，政府部门也需要加强数据治理，提高公共服务水平和决策能力。
产业生态完善：数据治理产业生态将不断完善，涵盖数据治理咨询、技术服务、产品研发、人才培养等多个环节。同时，行业标准和规范将逐步建立和完善，为数据治理的健康发展提供保障。

技术发展趋势

智能化与自动化：随着大数据和人工智能技术的发展，数据治理将更加智能化和自动化，提高数据处理和分析的效率。例如，通过机器学习算法实现数据质量的自动检测和修复，以及利用自然语言处理技术进行数据分类和标签化。
隐私计算与安全技术：隐私计算技术可实现多方数据安全融合，为数据共享和流通提供保障。同时，数据加密、访问控制、数据脱敏等安全技术将不断创新和完善，以应对日益严格的数据安全法规和隐私保护要求。
云原生与分布式架构：云平台和大数据技术的应用将进一步推动数据治理的发展，提供更高效的数据管理和分析工具。云原生架构和分布式系统将成为数据治理的基础架构，以支持大规模数据的存储和处理。
数据资产化与价值挖掘：数据治理将不仅仅关注数据的质量和安全，还将注重数据资产的价值挖掘和创新应用。数据资产化的相关技术和工具将不断涌现，如数据资产评估、数据资产交易平台等。
动态职责链与灵活配置：在运行时根据不同的条件动态构建职责链，而不是在初始化时固定职责链的结构。例如，可以根据用户的权限或者系统的运行状态来动态决定哪些处理者应该在链上以及它们的顺序。

市场现状

市场规模不断扩大：中国数据治理行业的市场规模不断扩大，预计到2025年，中国产生的数据总量将达到48.6ZB，占全球总量的27.8%。2022年我国数据治理行业市场规模为133亿元，预计2023年将增长到162亿元。
企业积极布局：众多企业纷纷加大在数据治理领域的投入，布局相关业务。市场参与者众多，既有大型的科技公司，也有专业的数据治理企业。
应用领域广泛：数据治理的应用领域涵盖了工业制造、现代农业、商贸流通、交通运输、金融服务、科技创新、文化旅游、医疗健康、应急管理、气象服务、城市治理、绿色低碳等众多行业和领域。
区域发展不平衡：数据治理在区域发展上存在不平衡的情况，北京、浙江、江苏等地区的案例数量较多，而一些地区的案例数量相对较少。
人才短缺问题突出：数据治理涉及到多个学科和领域的知识，需要具备数据管理、信息技术、业务知识等多方面的复合型人才。然而，目前数据治理人才短缺的问题较为突出，成为制约数据治理发展的重要因素之一。