背景

 

大數據時代的到來，讓越來越多的企業看到了數據資產的價值。將數據視為企業的重要資產，已經成為業界的一種共識，企業也在快速探索應用場景和商業模式，并開始建設技術平臺。

但這里要特別強調一下，如果在大數據“拼圖”中遺忘了數據治理，可能再多的技術投入也是一種徒勞。因為沒有數據治理這一環節，其帶來后果往往是：隨處可見的數據不統一，難以提升的數據質量，難以完成的模型梳理，難以保障的數據安全等等，源源不斷的基礎性數據問題會進一步產生，進而導致數據建設難以真正發揮其商業價值。

因此，消除數據的不一致性，建立規范的數據標準，提高數據治理能力，實現數據安全共享，并能夠將數據作為企業的寶貴資產應用于業務、管理、戰略決策中，發揮數據資產價值變得尤為迫切和重要，數據治理呼之欲出。

1. 如何理解數據治理

數據治理，從嚴格的定義來講是對組織的大數據管理并利用其進行評估、指導和監督的體系框架。企業通過制定戰略方針、建立組織架構、明確職責分工等，實現數據的風險可控、安全合規、績效提升和價值創造，并提供創新的大數據服務。從個人實踐的層面來講，數據治理是對存量數據治理和增量數據管控的一個過程，對存量數據實現由亂到治、建章立制，對增量數據實現嚴格把控、行不逾矩的約束。

2. 要達成的目標

數據治理本身并不是目的，它只是實現組織戰略目標的一個手段而已。從組織職能和體量大小方面來看，不同類型組織的數據治理目標大不相同，而基于目前美團配送數據團隊所處的組織職能和發展階段來說，我們希望通過數據治理解決數據生產、管理和使用過程中遇到的問題?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习核心技术精讲100篇（十八）-巨量数据下美团是如何实现数据治理的？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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