商业智能大数据治理的12个技术原则

　　
　　如何用技术手段来做大数据治理，我们总结出了以下12个原则：
　　因为时间关系，我主要结合我们的具体实践讲三个原则。
　　可视化管理企业数据资产
　　企业有各种来源的数据，包括第三方购买的、自动产生的、从网络爬过来的等，现在领集团连之前不需要的传感器生产数据也拿过来了，这些海量数据之间的传递，实际上是知识的传递，或者说是知识工作者之间的传递，可视化的方式能极大地提升知识传递的效率。可视化有很多手段，比如树、思维脑图、流程图等，所以可以用数据地图来描述企业数据资产，商业智能通过思维脑图、流程图等形式可视化出企业的数据资产，嵌到各个数据应用系统中去。
　　商业智能大数据服务智能化
　　以前我做数据的时候发现很多热点数据是频繁使用的，每次都去数据仓库或者大数据平台抓这些热点数据会浪费大量的资源，现在通过大数据治理平台，把这些热点数据缓存起来，能够方便大家的下一次使用。
　　以大运河为例，在大运河边上能发现很多湖,这些湖就是用来调节运河水位的，同样我们也应该有这样一个“湖”，通过这个“湖”把前端的应用用好，刚才我讲的热点数据只是之一，数据的脱敏、安全性管理都是要做的，我们在中间提供了非常好的手段把这些来自很多维度的数据管理好。
　　数据管理能力服务化
　　将数据治理平台变为服务平台，用工具把IT的各个环节做一个串联。比如数据地图能不能是对外的API，形成页面组件供应用使用，数据字典能不能嵌入到管理的系统里去，数据标准能不能跟设计连接起来，让人家在设计库表结构、数据结构的时候就能用到数据标准,而不是到你的系统里用？能不能让需求人员在开发的需求工具里就能看到业务语义，用这样的业务语义来写需求？这需要把数据治理能力服务化，为开发者、运维者、架构师提供方便。