一、大数据时代还需要数据治理吗？
1、数据平台发展过程中随处可见的数据问题
大数据不是凭空而来，1981年第一个数据仓库诞生，到现在已经有了近40年的历史，相对数据仓库来说我还是个年轻人。而国内企业数据平台的建设大概从90年代末就开始了，从第一代架构出现到现在已经经历了近20年的时间。
在这20年的时间里，国内数据平台实施者可以说是受尽折磨，数据项目一直不受待见，是出了名的脏活累活。
可以说，忽视数据治理给数据平台建设带来了不少问题。随处可见的数据不统一，难以提升的数据质量，难以完成的数据模型梳理等源源不断的基础性数据问题，限制了数据平台发展，导致数据应用不能在商业上快速展示效果。
举一个典型商业智能应用的例子，管理驾驶舱可能很多朋友都听说过，很多企业建设了管理驾驶舱，但是建设完之后往往成为摆设，只有当领导需要看的时候，大家才去拼命改数据。
为什么数据平台的建设遇到这么多“坎”，而且难以真正发挥其商业价值？其实核心问题还是数据本身不统一，数据内容准确度不高。
2、数据治理逐渐受到各行业认识
我国最早意识到数据治理重要性的行业银行是金融行业。由于对数据的强依赖，金融业一直非常重视数据平台的建设，经过几代数据平台的验证，发现数据治理是平台建设的主要限制因素，而且随着投资和建设的投入增加，对数据治理的重要性的认识也越来越深刻。
人民银行与银监会也非常重视数据治理，从08年开始，在全国银行业推行统一的数据标准，控制行业的数据质量。工行、建行、国开等大型银行，对数据治理都非常重视。08年前，我们与国开一起开始了数据治理的建设，下图展示的就是国开银行针对数据全生命周期的数据管控。
如今各行业都开始了大数据平台的建设，希望利用大数据的能力，来实现数字化转型。大数据平台的建设本质上还是数据的建设，传统数据平台碰到的所有问题大数据平台都有可能碰到，由于数据量级的变化，大数据平台必然还会产生新的问题。
3、大数据时代下需要新一代的数据治理能力
目前大数据平台的突出问题主要体现在以下四方面：
数据不可知：用户不知道大数据平台中有哪些数据，也不知道这些数据和业务的关系是什么，虽然意识到了大数据的重要性，但平台中有没有能解决自己所面临业务问题的关键数据？该到哪里寻找这些数据？
数据不可控：数据不可控是从传统数据平台开始就一直存在的问题，在大数据时代表现得更为明显。没有统一的数据标准导致数据难以集成和统一，没有质量控制导致海量数据因质量过低而难以被利用，没有能有效管理整个大数据平台的管理流程。
数据不可取：用户即使知道自己业务所需要的是哪些数据，也不能便捷自助地拿到数据，相反，获取数据需要很长的开发过程，导致业务分析的需求难以被快速满足，而在大数据时代，业务追求的是针对某个业务问题的快速分析，这样漫长的需求响应时间是难以满足业务需求的。
数据不可联：大数据时代，企业拥有着海量数据，但企业数据知识之间的关联还比较弱，没有把数据和知识体系关联起来，企业员工难以做到数据与知识之间的快速转换，不能对数据进行自助的的探索和挖掘，数据的深层价值难以体现。
通过分析以上四类问题，我们发现传统数据平台面临的问题，在大数据时代不仅没有消失，还不断涌现出新的问题，传统的数据治理需要提升能力，来解决大数据平台建设过程中的这些问题。
在传统数据平台阶段，数据治理的目标主要是做管控，为数据部门建立一个的治理工作环境，包括标准、质量等。在大数据平台阶段，用户对数据的需求持续增长，用户范围从数据部门扩展到全企业，数据治理不能再只是面向数据部门了，需要成为面向全企业用户的工作环境，需要以全企业用户为中心，从给用户提供服务的角度，管理好数据的同时为用户提供自助获得大数据的能力，帮助企业完成数字化转型。
