知识|建议收藏！一张图建立全面的大数据知识体系( 三 )
所有这一切，都离不开大数据治理。可以说，在大数据战略从顶层设计到底层实现的“落地”过程中，治理是基础，技术是承载，分析是手段，应用是目的。这个时候数据治理体系建设可能不是一个选择，而是唯一的出路。
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数据治理相关概念
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元数据管理
元数据 MetaData 狭义的解释是用来描述数据的数据，广义的来看，除了业务逻辑直接读写处理的那些业务数据，所有其它用来维持整个系统运转所需的信息／数据都可以叫作元数据。比如数据表格的 Schema 信息，任务的血缘关系，用户和脚本／任务的权限映射关系信息等等。
管理这些附加 MetaData 信息的目的，一方面是为了让用户能够更高效的挖掘和使用数据，另一方面是为了让平台管理人员能更加有效的做好系统的维护管理工作。
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数据质量
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数据安全
没有安全做保障，一切大数据应用都是空谈。数据业务未来最大的挑战就是如何安全落地。特别是随着一些列数据安全的问题发生，对大数据的保护成为全球关注的热点。各个企业特别是掌握了海量用户信息的大型企业，有责任也有义务去保护数据的安全。
我们正在经历一个数据量高速膨胀的时代，但这些海量的、分散的异构数据导致了数据资源价值低、应用难度大等问题。
如何将海量数据充分挖掘与运用，来支撑决策、驱动业务发展、进行产品创新？如何利用大数据平台优化流程、服务、产品？可以说，所有的一切都离不开数据治理与数据资产管理。
11月6日，DAMS中国数据智能管理峰会将在上海举办，专设，部分议题如下：
《大数据资产管理平台的设计、研发、运营实践》中国联通 大数据基础平台负责人/高级架构师 尹正军
《腾讯游戏大数据资产管理实战：元数据管理与数据治理》 腾讯游戏 大数据管理负责人 刘天斯
《字节跳动数据治理实践》今日头条 数据BP/数据治理负责人 任长延
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