大数据数据治理之数据处理

周敏敏 ,金盼盼

摘要：大数据技术是伴随着社会经济的发展和科技的进步而产生的。当前，大数据技术已被充分运用于各个行业，并被用于数据治理。当前，国内有许多的企业和机构都在积极地运用大数据技术，例如，云计算技术来治理和处理各类数据。与传统的数据处理方式相比，在大数据技术下，数据治理和处理的效率更高，准确度也更好。以此为基础，本文着重对大数据数据治理展开了详细的分析，并对大数据数据处理技术展开了讨论，对当前大数据数据处理的实际状况进行了分析，并提出了自己的见解，希望可以更好地使用大数据技术来对数据进行治理和处理。

关键词：大数据技术；数据治理；数据处理；治理问题

一、大数据数据治理分析

（一）大数据数据治理问题

当前，大数据平台的数据治理存在着四个突出问题：

数据不可知：大部分用户无法有效地获得大数据平台中的许多信息，更无法知道许多信息与企业的内部关系。虽然大家都意识到了大数据的重要性，但有没有什么重要的信息，可以有效地解决自己所面临的问题？怎样才能得到这些信息？

数据不可控：这个问题一直是传统数据平台所面临的难题，特别是在大数据环境下。还没有形成一个一致的数据指标，这就导致了更多的信息没有被集中和统一起来，也没有对它们展开质量监督，这就导致了一系列的数据因为质量不高，而不能被利用起来，这还会导致无法对大数据平台中的许多环节与步骤进行有效监督。

数据不可取：虽然许多使用者都清楚地知道他们需要什么数据，但他们并不能快速、容易地取得信息。相反，为了获取必要的关键信息，需要经过一个很长的发展过程，这会极大地延长分析业务需求的时间，更别说满足业务需求了。然而，在这个大数据的世界里，业务需求的解决是非常重要的，需要给予足够的重视和关注。

数据不可联：尽管在大数据时代的来临之下，许多企业能够更加快速地得到大量的信息，但是，企业所得到的数据或者是知识间仍然缺乏相关性，目前还没有将数据与知识架构进行密切的联系，所以，内部员工也就不能在数据和知识间进行有效的转化，也就不能进行深度的探索，当然，数据的重要价值也就不能得到体现。

（二）大数据数据治理建议

通过对以上问题的分析，我们认识到当前的数据平台所面临的困难。在这个大数据的推动下，所有的问题都会被解决掉，然而更多的问题，却是在这个时候冒了出来。为了更好地解决这些问题，需要持续地提高我国的数据监管和管理能力。

以前期的数据平台为基础，数据治理的主要目的是要做好管理与监督工作，从而营造出一个和谐、有效的治理氛围，包括标准、质量等内容。在大数据的背景下，大量的使用者需要获取更多的信息，使用者的范畴也在不断地扩大，因此，数据治理也在不断地进行着。要把整个企业都包括进来，创造一个以使用者为中心的工作氛围，以便为使用者提供更好的服务。相反，可以更好地促进企业的数字化转型。

二、大数据数据处理分析

（一）大数据处理技术

1.大数据的采集技术

大数据的采集方式可分为集中化和分布式两种，利用这两种模式对数据进行集成和总结。前一种方法是从宏观的角度出发，从宏观的角度来采集信息。而后者则是从局部层次出发，具有很大的灵活性。云计算是大数据技术的兴起和发展所衍生出来的，也正是在它的基础上，集中式采集与分布式采集逐步结合在一起。首先采用集中采集的方法采集和保存，然后采用分散采集的方法来实现资源的对接和共享，从而实现资源的有效存储。从而使数据信息的处理效率更高。相反，云计算则利用这两种数据采集方法来提高自己的数据采集速度与精准度。

2.大数据的存储技术

随着大数据技术的逐步发展，早期的数据存储工作已经不能得到很好的满足，它容易被时空限制，一般都会出现储存量不大、处理水平低等缺点，不能很好地适应大数据的量多、分散且繁琐的特性，所以很难跟上时代的发展脚步，同时也很难满足人们的需求。但是，对于云计算来说，它可以充分利用分列式的存储手段，将具有不同特征的数据信息进行分类并分别保存，与此同时，用户还可以利用特征检索的方式，在最短的时间内获得自己需要的信息，这将大大提高数据处理的速度和效率，还可以节约存储空间，避免造成不必要的浪费。云计算作为一种存储方式，能够为大数据技术的发展带来更高质量的发展空间，满足当前对数据的时效性和全面性的要求。

3.大数据的挖掘技术

大数据的挖掘技术，主要是利用联机手段对数据进行分析，从而得到直观的结果，从而完成对决策性的分析。云计算必须从整体角度出发，建立多维分析模型，才能对大量数据进行全面解析，得到多维空间，从而有效地实现对大量数据的准确归类，减少归类误差。云计算的挖掘技术主要是以联机模式为基础，进行深层次的分析技术。它以大数据为基础，对其中隐藏的信息进行深度挖掘，并按照一定的规则对其进行排序和组合，从而得到最重要的、最关键的数据，从而实现对大数据的高效计算。并以此为基础，逐步将所得的信息应用到日常生活的方方面面，满足更多使用者的需要，节约处理时间，从而提高运行效率。

4.大数据的可视化技术

基于大数据的挖掘技术可以帮助我们实现对信息的深度、多维度的分析，从而将隐藏在表面下的信息发掘出来。在这个基础上，我们可以利用可视化技术将已有的数据具体化，从而为广大群众迅速获得重要的数据奠定了坚实的基础。可视化技术能够快速地提取存储的重要数据，并通过图像或图表等直观形式予以展现，通过多样化的分析方法，获取位置数据，从而实现非空间数据的多维度提取，将许多被掩盖在表面信息下的内容展现，从而更好地指导大众深入解读和挖掘隐藏数据，节省对所需信息的检索时间，提升信息处理水平。

（二）大数据数据处理

在大数据时代，数据分析是必不可少的一步，必须要客观合理地选择和整合大量的数据，才能为广大用户提供更为优质的服务。在这个大数据时代，对信息进行准确的分析是必不可少的步骤。毫无疑问，大数据展现出了巨大的优势，可以在处理数据时，对一系列数据、分析速率和多格式数据等进行分析和把控。

在数据的处理中，主动地使用云计算技术，还能提高数据的处理效率。首先，将云计算中的大数据技术引入到数据分析中，可以在某种意义上提升数据分析的精准度和速度，从而提升数据分析的质量。其次，在使用大数据技术进行数据处理时，要正确运用多种数据处理技术，例如运用Web数据挖掘技术，运用数据存储技术，运用变换技术等，从而更好地进行数据处理。

结论

总之，当前，大数据技术已取得较为良好的发展，其在数据治理和数据处理工作中的运用也日益增多。基于大数据的应用，保证了数据的隐私性和安全性。所以，在接下来，我们要积极地改进大数据技术，通过使用云计算大数据技术来对数据进行处理，并适时地解决数据治理问题，从而让数据处理技术可以更好地发展。

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