如何做好数据处理？看了就知道

“元数据管理是企业数据治理的基础”，在数据治理战略实施的时候，企业数据分析系统的数据来源是各个业务系统或手工数据。 若是不治理这些数据，那么他们的价值就不是很大了。 在系统建设方面，对数据管控平台进行需求管理这分为三个模块分别是数据标准管理模块、数据质量管理模块、元数据管理模块。 获得规范的数据后，才可在此基础上进行主题化的数据建模、数据挖掘、数据分析等。

2013年被很多的IT人定义为我国的大数据元年，这一年国内的大数据项目开始在各行各业普遍应用。 实际上早在1958年，bat就提出了基于数据分析挖掘的商业智能概念，即将企业中的数据转化为知识，让企业的决策更加有效。

随着hadoop技术的提升，数据怎么进来，如何整合，展开什么样的应用都已经有了成熟的案例，可是这些数据并没有进行合理有效的利用， 在传统数仓时代，数据更加的多样、复杂、数据量也很大，这个问题亟待解决，很有挑战性：数据治理难的不是技术，而是流程、协同和管理。

元数据：采集汇总企业系统数据属性的信息，帮助各行各业用户取得更好的数据洞察力，从而挖掘隐藏在资源中的巨大价值。

数据标准：对分散在各系统中的数据提供一套统一的定义基准，并经过标准评估确保数据在复杂数据环境中保持企业数据模型的一致性、规范性，从源头确保数据的正确性及质量。

数据质量：有效识别各类数据质量问题，创建数据监管，构成数据质量管理体系，监控并揭示数据质量问题，提供问题明细查询和质量改进建议，全面提升数据的完整性、准确性、及时性，一致性和合法性，降低数据管理成本，将数据的误差和损失降到最低。

数据集成：可对数据进行清洗、转换、整合、模型管理等解决方式。 既可以用于问题数据的修正，也能够用于为数据应用提供可靠的数据模型。

主数据：帮助公司创建并维护内部共享数据的单一视图，从而提高数据质量，统一商业实体定义，简化流程，提高业务速度。

数据资产：汇集企业全数可以产生价值的数据资源，为用户提供资产视图，迅速了解企业资产情况，提高数据资产的价值。

数据交换：用于达成不相同机构不同系统之间进行数据或文件的传输和共享，提高信息资源的使用率，让信息最大范围的进行流通。

生命周期：管理数据生老病死，创建数据自动归档和销毁，周全监控展现数据的生命过程。

数据安全：提供数据加密、脱敏、模糊化处理、账号监控等各类安全策略，保证数据在使用过程中有恰当的认证、授权、访问和审计等措施。

创建完整的、科学的、安全的、高质量的数据管控技术体系是重中之重的事情。 部署、监控分析和管理3大自动化功能板块是互联互通，互为支撑的。

基于国际工作流联盟规范研制开发，可以轻松管控各类业务流程，让企业中团队工作协作有序、共享现代、执行有据、过程及结果高效可控。

大数据时代的价值，小编认为有2个，技术架构和对数据的重视。

对一个企业来讲，把数据作为资产，才是建设大数据的最终目的。 当一个企业把数据作为资产，按期梳理，时时关心资产的变动情况和资产的质量。