希嘉以优质的定制数据治理服务打造经典数据治理工具软件品牌，致力于IT技术服务领域推动信息化产业进程而努力。希嘉依托IT技术人才，为客户提供一站式的数据治理工具软件服务。希嘉专注IT领域技术服务十几年来，在技术沉淀了丰富的数据治理工具软件项目运作支持经验，在服务上打造了知名的专业服务团队，为客户项目运作提供强有力的支撑和保障。 产品拓展 随着大数据发展重心从行业应用转向数据服务，大数据治理成为各界的关注和研究热点。本文抛砖引玉，从技术视角解析大数据治理技术体系和治理模式，提出了包含数据、平台和应用的三层架构技术体系，梳理总结了四种大数据治理模式一、大数据治理背景和需求最近几年发布的大数据发展分析显示，出现了大数据建设高潮，大数据转向应用阶段，行业应用成为发展重点；2017开始，大数据转向数据服务阶段，数据成为基础性战略资源，但数据质量、数据安全、隐私保护、共享开放等问题日益突出，数据治理开始受到高度关注并引发各界深度思考。目前，高职院校均意识到大数据治理的重要性，主要存在两方面需求：（1）高职数据治理内部需求在经历过大数据平台建设和应用发展阶段之后，高职的重心开始关注如何使用数据，即数据服务。但目前普遍存在的数据质量低、不规范、不安全等现象，严重影响了数据的利用，已经成为所有高职迫切解决的问题。（2）高职数据治理外部需求高职数据治理外部需求主要包含两个方面，一方面来自监管需求，尤其在数据开放、共享、交换、规范、审计、安全隐私等方面，来自市场竞争压力，高职需要借助高职数据治理升产品、业务、服务、管理等创新能力，保障高职的竞争优势。二、高职数据治理技术高职数据治理，既需要组织、制度等提供治理保障，也需要工具、平台等技术支撑。高职数据治理技术是将数据管理、制度、流程、组织等治理要素融入技术，支撑数据治理工作落地，包括技术体系和治理模式两个维度。利用高职数据治理技术，不仅可以显著提升数据治理能力和治理工作效率，还能降低数据治理成本。1.高职数据治理技术体系为了更好的指导数据治理技术建设，需要一个顶层的技术体系设计。基于目前国内外研究成果，我们认为目前的大数治理技术体系应该包括三个层面：（1）数据治理。即以数据为核心，从元数据、标准、质量、安全、主数据等方面，为数据提供全生命周期治理。（2）平台治理。即以平台为核心，结合平台类型、业务、治理需求等，将对应的治理技术，融入大数据平台的采集、存储、计算等过程，实现对大数据平台管理过程的治理。（3）应用治理。即以应用为核心，结合应用类型、业务、治理需求等，将对应的治理技术融入大数据应用工具，实现对大数据应用过程的治理。
