在数字化转型浪潮中，大数据治理与数据处理已成为企业迈向智能化运营的关键支撑。下图从战略、流程与技术三个维度系统呈现大数据治理的核心框架：
【战略层】
- 治理目标：构建数据资产体系
- 数据标准化（80%企业已建立主数据管理）
- 合规性保障（满足GDPR/网络安全法要求）
- 价值转化（数据驱动业务增长）
【流程层】
2. 数据处理全链路
▷ 数据采集 → 多源异构数据实时接入
▷ 数据清洗 → 异常值处理/格式标准化
▷ 数据整合 → 构建统一数据视图
▷ 质量监控 → 建立超300个质量检核点
▷ 分级授权 → 实现字段级权限管控
【技术层】
3. 核心支撑体系
◉ 计算平台：混合云架构支撑EB级数据处理
◉ 数据中台：日均处理超10亿条交易记录
◉ 智能工具：AI质检准确率达92.6%
◉ 安全加密：全链路加密+隐私计算
实践案例显示，完善的数据治理可使数据利用率提升47%，决策效率提高3.2倍。建议企业优先建立数据治理委员会，通过元数据管理、数据血缘追溯等举措，构建持续演进的数据治理体系。
