3．樹立大數(shù)據(jù)治理意識(shí)，順應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)展趨勢(shì)首先，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)質(zhì)量更加重要，從精準(zhǔn)營(yíng)銷、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別等應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)看，因?yàn)閿?shù)據(jù)與運(yùn)營(yíng)結(jié)合程度較以往更緊密，要求的數(shù)據(jù)粒度更細(xì)，任何一點(diǎn)錯(cuò)誤都可能直接帶來(lái)業(yè)務(wù)上的損失。而傳統(tǒng)的指標(biāo)應(yīng)用反而對(duì)運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)沒有如此直接的影響。因此，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的需求是顯著提升了而不是降低了。

其次，Hadoop、Spark等大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，對(duì)數(shù)據(jù)治理的技術(shù)手段提出了許多新的要求。傳統(tǒng)模式下基于RDBMS進(jìn)行管理，SQL是通用的數(shù)據(jù)訪問(wèn)方式。而在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，Hadoop、MPP、RDBMS、Spark并存，如何在混搭的異構(gòu)環(huán)境中實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的可視化統(tǒng)一管控，避免大數(shù)據(jù)系統(tǒng)成為不可管理的黑盒子，是傳統(tǒng)行業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)技術(shù)需要面對(duì)的關(guān)鍵問(wèn)題之一。特別是大數(shù)據(jù)技術(shù)人才目前更多地流向互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，進(jìn)入傳統(tǒng)行業(yè)的少之又少，在人才可得性短期不能快速解決的情況下，需要依靠技術(shù)手段來(lái)確保傳統(tǒng)企業(yè)信息技術(shù)人員對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的可視與可控。