在数据治理中，涉及到了前端业务系统，后端业务数据库系统再到业务终端的数据分析，从源头到终端再回到源头，形成的一个闭环负反馈系统。同样地，在数据治理中，我们也需要一套标准化的规范来指导数据的采集、传输、储存以及应用。
数据治理包括数据规划、数据采集、数据储存管理、数据应用四个方面。根据每一个方面的特点，我们可以将数据治理总结为四个字，即“理”、“采”、“存”、“用”。
01理：梳理业务流程，规划数据资源
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。
02采：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。
03存：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。
04用：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。
数据治理是指将零散的用户数据通过采集、传输、储存等一系列标准化的流程变成格式规范、结构统一的数据，并有严格和规范的综合数据管控;对这些标准化的数据进行进一步加工分析成为具有指导意义的业务监控报表、业务监控模型以帮助业务进行辅助决策。
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