数字化时代，数据正在以极快的速度渗透到各个行业的业务领域中，成为重要的生产要素。合理利用数据不仅能够提升企业的竞争力，甚至还可以再造企业的商业模式。然而，拥有了数据并不等于拥有了数据价值，只有实施有效的数据治理策略，才能持续输出高质量数据，释放数据价值。
数据驱动治理规范，以数据为核心指定治理规范。所有为提高数据质量而展开的技术、业务和管理活动都属于数据治理范畴。在大数据平台的建设中，河北钢谷物联科技股份有限公司产品开发中心遵循“入湖即治理”的原则，针对数据源系统输入数据指定入湖标准，并开展了诸多工作。
元数据是描述数据的数据或关于数据的结构化数据。在数据治理中，元数据是对数据的描述，存储着数据的描述信息。能够使数据更容易理解、查找、管理和使用，让我们可以通过元数据管理检索轻松找到想要的数据。
近期，产品开发中心完成了物流统计数据的元数据整理，将物流这一业务场景的运输车辆、门禁管理、物料计量、仓库存取的数据用合理高效的元数据来描述，不仅打破了原有物流数据在业务系统中相互隔离的情况，还更进一步地将原本难以关联的数据结构化，使数据资产产生了理解高效、查找便捷、管理清晰、实用性强的价值提升。
主数据是企业内需要在多个部门、多个信息系统之间共享的数据，如客户、供应商、组织、人员、项目、物料等。主数据的变化较慢，是企业开展业务的基础，只有得到正确维护，才能保证业务系统的参照完整性。
目前整理了主数据的结构，定义了8个主数据一级类别，27个主数据二级类别，这将为我们企业的主数据带来3个特性：高价值性、高共享性、相对稳定性；实现4个超越：超越业务、超越部门、超越系统、超越技术。数据湖是一个以原始格式存储数据的存储库或系统，它能够以更方便、更低的成本解决不同数据结构的统一存储问题，同时还能为机器学习提供全局数据。
数据湖就像一个融合了大数据集成、存储、处理、机器学习、数据挖掘的解决方案。数据湖的出现给数据治理带来了一定挑战。数据湖将数据全部集中存储，因此数据治理是在“湖中”还是在“湖外”，是一个需要企业研究和探索的问题。产品开发中心在充分调研产业数据结构、企业特性、技术路线后，选择了第三条路，借力高效、低成本的数据处理工具。我们将数据治理的任务分布在数据入湖前与中，实现前文提出的“入湖即治理”概念，使数据湖能“存储一切，分析一切，创建所需”。这能够让公司数据接入、处理、分析、使用快人一步，实现领先。
同时，产品开发中心搭建了数据湖的数据内容，包括研发环节、采购供应、生产制造、设备管理、能源安环、储运管理、经营管理、售后管理八大模块，共计40个数据主题，构成了大数据平台的基础结构。
数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。数据仓库是数据库的一种概念上的升级，可以说是为满足新需求而设计的一种新型数据库，能够容纳更加庞大的数据集。
数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供全面数据支撑的战略集合，主要有以下三种作用：
1、数据仓库是对企业数据的汇聚和集成，数据仓库内的数据来源于不同的业务处理系统，包含主数据和业务数据。数据仓库的作用就是帮助管理人员利用准确的数据做出明智的商业决策。
2、数据仓库支持多维分析。多维分析通过把一个实体的属性定义成维度，方便用户从多个维度汇总、计算数据，同时用户通过对不同维度数据的比较和分析，自身的数据处理能力能够得到进一步增强。
3、数据仓库是数据挖掘技术的关键和基础。数据挖掘技术能在已有数据的基础上帮助用户理解信息，并对未来的企业状况做出预测。在数据仓库的基础上进行数据挖掘，可以对整个企业的发展状况和未来前景做出较为完整、合理、准确的分析和预测。
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