北京大数据治理公司排名有哪些
一、大数据治理包括哪些内容
1、梳理业务流程，规划数据资源
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二线
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对于企业来说，每天的实时数据都会超过TB级别，需要采集用户的哪些数据，这么多的数据放在哪里，如何放，以什么样的方式放?这些问题都是需要事先进行规划的，需要有一套从无序变为有序的流程，这个过程需要跨部门的协作，包括了前端、后端、数据工程师、数据分析师、项目经理等角色的参与。
2、ETL采集、去重、脱敏、转换、关联、去除异常值
前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。
3、大数据高性能存储及管理
这么多的业务数据存在哪里?这需要有一高性能的大数据存储系统，在这套系统里面将数据进行分门别类放到其对应的库里面，为后续的管理及使用提供最大的便利。
4、即时查询、报表监控、智能分析、模型预测
数据治理的最终目的就是辅助业务进行决策，前面的三个方面都是为最终的查询、分析、监控做铺垫。这个阶段就是数据分析师的主场，分析师们运用这些标准化的数据可以进行即时的查询、指标体系和报表体系的建立、业务问题的分析，甚至是模型的预测。
二、大数据治理关键要素
1、明确数据治理责任，建立数据治理组织
数据出了问题，到底是谁的责任?因为数据主要是IT系统产生的，所以一直以来，解决数据问题都被认为是IT部门的职责。而IT部门也饱受其苦，数据定义和业务规则，业务部门最清楚;数据录入，业务人员负责;数据使用，业务人员是用户;数据考核，业务部门有权力……但实际上，要切实解决数据问题，开展数据治理工作，就必须先清楚一点：数据治理，是业务部门和IT部门共同的职责。
2、管理出成效，制度是保障
大数据治理需要管理和制度的有力支撑，可结合企业的现状，制定相应的管理办法、管理流程、认责体系、人员角色和岗位职责等，颁布相关的数据治理的企业规章制度等。
3、数据规范
数据规范是指对企业核心数据进行有关存在性、完整性、质量及归档的测量标准，为评估企业数据质量，并且为手动录入、设计数据加载程序、更新信息以及开发应用软件提供的约束性规则，数据规范一般包括数据标准、数据模型、业务规则、元数据、主数据和参考数据。