數據已成爲信息經濟的原材料，保護數據是一項具有戰略意義的必要工作。尋求競爭優勢的公司也在積極主動地利用數據治理，爲公司業務增加價值。所有這些，都需要企業在合適的時間向合適的人提供合適的信息，並且使整個企業都獲得新的機遇，而不是單單以一種被動的方式來管理數據。而今天我們就一起來了解一下，大數據技術中的數據治理都有哪些步驟。
大數據技術中的數據治理都有哪些步驟
一、落實合適的人員負責治理。
任何成功的數據治理計劃的一個步驟就是，要在本企業找到CEO可以授權的人，然後讓該人負責項目的具體實施。沒有什麼能取代強有力的領頭人。
數據治理是涉及人事的一個難題，這需要在許多不同的利益相關者之間達成共識。因而，在本企業裏面選定這樣的領頭人是一項重要工作。治理官員一旦選定下來，就要成立由企業的利益相關者組成的治理委員會，制訂監管政策、向CEO及董事會報告進度。
二、調查清楚所處環境。
一旦選定了領頭小組，就要調查當前情形，並清查不同部門在不同領域的當前佳實踐。領頭小組需要越過獨立系統看待問題，而企業數據治理評估方法對這項工作來說必不可少。這有助於比較本企業的數據治理計劃目前處於什麼狀態，並且提供了一份路線圖以便確定以後的目標。
三、制訂數據治理策略。
數據治理評估之後，治理委員會就應當考慮制訂遠景，希望公司的數據治理實踐在接下來的幾年達到何種目標，根據這種需求爲未來制訂遠景。委員會應當向後規劃，並且制訂切合實際的里程碑和項目計劃來填補相關的缺口。具體辦法就是制訂關鍵績效指標來跟蹤進度，並且向CEO和董事會提交年度報告來證實成果。
四、算出數據價值。
估算數據價值。要是公司不知道數據的價值，它們就無法提高、保護或者評估數據對賬本底線的價值。數據不是一種普通商品，而是像水龍頭裏出來的水--對生命至關重要，又往往被人們認爲是理所當然的。你要是不知道某物的價格，就無法算出它的價值。
如果你想算出數據的價值，就要根據用戶權限和IT服務的效用，爲數據建立內部市場。當本企業的每個人都在直接付費獲取IT服務和數據時，數據的價值就成了公司價目表上的一部分。
五、算出風險概率。
知道數據在過去是如何使用和濫用的，這有助於瞭解數據在將來會如何被危及和披露。每家企業都有一些原因，如一些事件和損失在獨立系統、層次體系和商業報告中消失。這些數據已經可供使用，卻沒有被大多數企業所使用。收集這些數據，與其意義聯繫起來，並研究長期的損失趨勢，這可以幫助任何企業把風險管理轉變成基於事實的商業智能方法，從而可分析過去事件，預測未來損失，改變當前的政策要求，成爲未來改善風險緩解策略。
六、密切關注控制措施的效果。
數據治理在很大程度上涉及企業的組織行爲。企業每天在變化，因而它們的數據、價值及風險也在迅速變化。遺憾的是，大多數企業每年對自己只評估一次。要是公司無法改變組織控制措施來滿足每天或者每週出現的需求，也就談不上變化治理。
無論是數據的移植、合併還是質量管理及同步，從技術角度來看，處理起來並不複雜，既可以通過建立統一的平臺集中來進行數據治理，也可以針對其重要性分段處理。