大数据数据治理之数据处理

唐旋 王珍珍

浪潮电子信息产业股份有限公司 山东济南 370100

【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

1引言

大数据处理的理念是要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果，因此，大数据处理流程的与一般的数据处理有很多的不同。了解数据，使得人们可以更快捷方便的获取数据；挖掘数据，让数据的初加工得到更有用数据方便利用；利用数据，目的是大量的数据就是经验，用于预测或者模拟是十分方便的。

大数据提供了保存海量的数据能力，除了业务数据，日志数据，爬虫数据等都成了数据的来源，也就构成了数据仓库。有了大数据技术，可以把历史数据收集起来，统计其中的规律，进而预测正在发生的事情，将全部的数据，通过机器学习得到统计规律，进而模拟人的行为，使机器能像人类一样的思考。

2大数据数据治理分析

2.1大数据数据治理问题

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。

3大数据数据处理分析

3.1大数据处理技术

3.1.1大数据的采集技术

大数据的采集方式分为两类，分别为集中与分布采集，通过以上两种方式整合归纳数据。前者基于统筹全局的层面入手整体采集信息；而后者是基于局部层面入手获取所需信息，表现出极强的灵活性。随着大数据技术的出现与发展，云计算应运而生，也正基于此，集中采集和分布采集逐渐得以联结。先通过集中采集的方式进行信息采集与保存，再通过分布采集的方式完成信息的对接与共享工作，高效存储信息。进而可以更为高效地处理数据信息。反之，云计算也借助以上两种采集方式提升了自身的采集速度和精准度。

3.1.2大数据的存储技术

由于大数据科技逐渐发展，早期的数据存储工作已经不能很好的得以满足，极易受到时空约束，普遍表现出储存量不大、处理水平低等劣势，不能很好地顺应大数据量多、分散且繁琐的特点，因此想要紧跟时代发展步伐并满足大众需求是非常困难的。而反观云计算，可以充分借助分列式的存储手段，把差异化特点的数据信息进行分类别的保存，同时也可以通过特点检索的方式在第一时间获取自己所需的信息，极大程度上提升数据处理速度和效率，节省保存空间，避免出现不必要的浪费。通过云计算这种存储手段，可以为大数据科技的发展提供更为优质的发展空间，顺应当下时代对于数据及时性与全面性的需求。

3.1.3大数据的挖掘技术

大数据的挖掘技术主要是借助联机手段剖析数据的繁琐工作，进而获得直观结果，完成决策性分析。云计算需要基于全局层面入手，构建多维度的分析模型，以期全方位的剖析信息，获得多维立体结构，进一步高效完成大数据的精准分类保存，降低出现保存错误的概率。云计算的挖掘技术主要是建立在联机模式之下的深层次的分析技术，基于大数据内部深入挖掘隐藏信息，并将其根据既定规律排列组合获得最为重要的关键数据，进而实现大数据的高效运算。并在此基础上，逐渐把所获信息运用于生活中的各个方面，顺应广大用户的需求，节省处理时间，进而提升运行效率。

3.1.4大数据的可视化技术

大数据之下的挖掘科技有助于完成对于信息的深入多维剖析，真正地挖掘出掩蔽于表面之下的信息。在此基础上，可以充分借助可视化科技手段把现有数据变得具体形式化，进一步为大众快速获取关键数据打下基础。可视化技术可以尽快把存储的重要数据加以提取，并借助图像或图形等直观形式加以呈现，借助多元化的剖析方式提取位置数据，进而达成非空间数据的多维度提取目标，把很多掩蔽在表面信息之下的内容显示出来，进一步引导大众深入解读并挖掘隐藏数据，节约对于所需信息的检索时限，提高信息处理水平。

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。

3.2大数据数据处理

针对大数据时代来说，数据分析这一步骤不可或缺，必须要客观合理地筛选并整合大量的数据，才可以为广大用户提供更为优质的服务。精准处理信息加以深入剖析是大数据时代之下的必经阶段。毋庸置疑，大数据表现出极大的优势，可以在处理数据的时候，针对一系列数据、分析速率和多格式数据等内容加以剖析和把控。

在对数据进行处理的过程中积极的利用云计算技术也可以使得数据处理效率变得更高。首先，通过对云计算大数据技术的应用能够在一定程度上提高数据处理效率和准确度，使得数据处理效果变得更好。其次，在利用大数据技术对数据进行处理的过程中需要对各种数据处理技术进行合理的应用，比如对Web数据挖掘技术的应用，对数据存储技术以及转换技术的应用等，通过这样使得数据处理工作得到更好的开展。

4结束语

目前大数据技术已经得到了比较好的发展，大数据技术在数据治理和数据处理工作中的应用也变得越来越频繁。通过对大数据的利用确保了数据的保密性以及安全性得到提升。因此，在接下来，我国应该积极的对大数据技术进行完善，积极利用云计算大数据技术对数据进行处理，对数据治理问题进行及时的解决，以期使得数据处理技术得到更好的发展。

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