在当今数字化时代，数据已经成为企业最宝贵的资产之一。随着信息技术的飞速发展，大数据环境中的数据量呈爆炸式增长，给企业的数据管理和利用带来了前所未有的挑战。为了更好地应对这一挑战，数据治理成为了关键。

一、数据治理的概念与重要性

数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（规划、监控和执行）。它涵盖了从数据的产生、采集、存储、加工到使用的整个生命周期。有效的数据治理能够确保数据的质量、安全性和合规性，从而为企业提供可靠的数据支持决策制定、业务流程优化以及创新发展的依据。

在大数据环境中，数据来源广泛且复杂，包括结构化数据（如数据库中的表格数据）、半结构化数据（如XML、JSON等格式）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。如果没有良好的数据治理机制，这些海量而杂乱无章的数据将难以发挥其应有的价值。例如，在医疗行业中，如果不能对患者的病历数据进行有效治理，可能会导致医生无法准确获取患者的历史诊疗信息，影响诊断结果；在金融领域，未经妥善治理的交易数据可能隐藏着风险隐患，威胁金融机构的安全稳定运行。

二、数据治理在大数据环境下的目标

（一）提高数据质量

高质量的数据是挖掘数据价值的基础。通过数据治理，可以建立严格的数据标准，规范数据的定义、格式、编码等，减少数据冗余、错误和不一致的情况。同时，还可以采用数据清洗、数据校验等技术手段，对已有的数据进行修正和完善。例如，在电商平台上，对于商品的价格、库存等关键数据，必须保证其准确性，以避免误导消费者或造成经济损失。

（二）保障数据安全

大数据环境下，数据泄露、篡改等安全事件时有发生。数据治理需要构建完善的数据安全管理体系，明确数据的访问权限，采用加密、脱敏等技术保护敏感数据。例如，对于涉及用户隐私的数据，如姓名、身份证号、联系方式等，在数据传输和存储过程中都应采取严格的加密措施，防止被非法窃取。

（三）确保数据合规性

不同行业和地区都有各自的数据法规和政策要求。数据治理要确保企业在收集、使用和共享数据的过程中遵守相关法律法规，如《通用数据保护条例》（GDPR）等。这有助于企业避免法律风险，维护良好的社会形象。例如，互联网企业在处理用户的个人信息时，必须遵循相关的隐私政策规定，告知用户数据的用途并获得其同意。

三、数据治理的关键措施

（一）建立数据治理组织架构

组建专门的数据治理团队，明确各个部门和人员在数据治理工作中的职责分工。这个团队可以由来自信息技术部门、业务部门以及法务部门等多方面人员组成。信息技术部门负责提供技术支持，业务部门根据自身需求提出数据治理的要求并参与规则制定，法务部门则确保数据治理过程符合法律法规。

（二）制定数据标准和规范

针对不同类型的数据，制定统一的数据标准，涵盖数据的命名规则、分类体系、元数据定义等方面。例如，在企业内部，对于客户信息的数据标准，可以规定客户的名称、地址、联系方式等字段的填写格式和内容要求。同时，还要建立数据质量评估指标体系，定期对数据质量进行检查和评估，及时发现并解决问题。

（三）实施数据安全管理策略

除了前面提到的技术手段外，还应加强员工的数据安全意识培训，制定数据安全管理制度。例如，规定员工在使用企业内部数据资源时的操作流程，严禁未经授权的复制、传播等行为。此外，还可以引入第三方安全审计机构对企业数据安全状况进行评估，查找潜在的安全漏洞并加以修复。

（四）促进数据共享与整合

打破部门之间的数据壁垒，实现数据的有效共享。这需要建立统一的数据平台，将分散在各个业务系统中的数据进行整合，形成完整的企业数据视图。例如，在制造企业中，将生产部门的设备运行数据、销售部门的市场需求数据、采购部门的原材料供应数据等进行整合，为企业的供应链管理、产品研发等提供全面的数据支持。

四、总结

在大数据环境下，数据治理是一项长期而复杂的任务。通过明确数据治理的目标，采取一系列关键措施，企业能够有效地管理大数据环境中的数据，提高数据质量、保障数据安全、确保数据合规性，从而充分发挥数据的价值，提升企业的竞争力，在日益激烈的市场竞争中立于不败之地。