大数据获客系统 在大数据时代，如何做元数据管理、数据整合、数据治理和数据质量管控？
在大数据时代，如何做元数据管理、数据整合、数据治理和数据质量管控？
随着时代的发展和企业的不断成长，在数据井喷、各种应用逐步深入的背景下，越来越多的领域开始利用大数据创造价值。为了合理有效地挖掘数据带来的价值，首先需要全面的数据治理，包括元数据管理、数据集成、数据治理和数据质量控制等手段，确保数据的一致性、完整性和准确性。
从数据治理的定义来看，对数据资产管理行使权力和控制权的活动集合是为企业提供从元数据、主数据、数据标准、数据质量到数据处理、数据交换和数据授权的一站式解决方案，并贯穿于整个过程数据治理。元数据管理、数据集成和质量控制起着重要的作用。
1. 元数据管理主要是对元数据的集成、控制和提供。通过对企业系统数据属性信息的收集和汇总，可以帮助各行各业的用户更好地洞察数据，通过元数据之间的关系和影响挖掘隐藏在资源中的价值。
2. 数据集成是对企业各业务系统的数据进行集成。企业的数据源是各业务系统的数据或手工数据。这些数据的格式和内容可能不同。通过ESB数据服务总线进行数据抽取与转换、数据集成与同步分发，屏蔽系统间数据的异构性，保证各业务系统的完整性，保证两个系统间数据的有效传输。
3. 数据质量管理就是定义、监控和提高数据质量。MDM主数据管理平台通常采用数据清洗、数据检查、数据监控等手段来控制和提高数据质量，帮助企业获得统一、规范的高质量数据，从而方便后续的数据挖掘、数据分析等在此基础上的建设。
综上所述，企业中的数据种类繁多，形式各异。如何集中管理，提供便捷的使用方式，已成为发挥企业信息资产价值的关键，也是大多数企业提升核心价值的必要手段。在这个过程中，我们需要元数据管理、数据集成、数据质量管理等手段来帮助企业治理和展现复杂性，从而有效挖掘企业信息的潜在价值。
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