数据治理：大数据平台设计的关键策略与元数据管理

在大数据时代，数据治理与大数据平台设计成为关键要素，以确保数据的有效管理和利用。在2014年中国数据库技术大会（DTCC2014）上，专家万振龙提出了关于数据治理的重要议题，包括数据治理的背景、现状、策略以及关键技术模块。 首先，数据治理的背景和现状指出，大数据时代凸显了数据的重要性，但同时也暴露了数据治理的必要性。数据孤岛现象和质量问题严重影响了数据的有效利用，导致数据应用管理混乱，安全问题日益突出。当前的数据治理面临“维持”而非“管理”的挑战，历史遗留问题、多方利益难以协调、方案规划与执行之间的鸿沟，以及对技术工具的过度依赖等问题。 数据治理策略的核心在于获得各方支持，引入专业外援，识别问题的关键点，并确立明确的责任体系。策略强调持之以恒的改进，通过绩效评估来推动治理工作的进展，同时，经验总结和奖惩机制也是确保治理效果的重要手段。元数据管理被视为基础，因为它可以帮助解决数据模糊性，提高数据可视性和标准化，进而推进标准化建设。 元数据管理涉及技术元数据（如数据结构）、业务元数据（反映业务实体和关系）和操作元数据（记录数据处理过程），其重要性在于它能够提供数据的参考框架，确保数据的一致性和准确性。通过元数据管理，可以建立数据的血缘关系，进行数据审计，以及推动数据定义标准化，例如将“量”统一为“数量”，使用标准单词和对象词素，以提升数据的可理解和一致性。 主数据管理则是数据治理中的关键质量保障环节，它关注核心数据的统一管理和维护，确保数据的一致性和完整性。主数据管理与元数据管理相辅相成，通过主数据管理，可以解决数据模糊性和操作复杂性，提升数据质量，同时通过标准化的数据定义和分类词，实现数据的有序分类和检索。 大数据平台设计在此过程中起着承上启下的作用，它结合了组织流程、活动机制和技术工具，构建一套完整的数据治理体系，确保数据在整个生命周期内的有效管理。平台设计需要考虑全局治理，寻求高层领导的支持，鼓励业务部门积极参与，并借助标准先行和奖惩机制来驱动数据治理的实施。 总结来说，数据治理与大数据平台设计是互为支撑的过程，它们旨在解决数据管理中的诸多挑战，通过提升数据质量和建立标准化框架，推动企业的数字化转型和创新。