一、引言
随着信息技术的飞速发展，云计算已成为企业信息化建设的重要基石。
云时代的数据治理与运维一体化是确保企业数据资产高效、安全运转的关键环节。
本文旨在探讨云时代数据治理与运维一体化的重要性、面临的挑战以及解决方案，以构建高效的数据生态系统。
二、云时代数据治理与运维一体化的重要性
1. 提高数据质量：通过数据治理，可以确保数据的准确性、一致性和完整性，从而提高数据质量，为企业的决策分析提供有力支持。
2. 降低运维成本：实现数据治理与运维一体化，可以优化资源利用，减少不必要的资源浪费，降低运维成本。
3. 提高业务响应速度：通过一体化管理，可以更快地响应业务需求，提高业务运行效率。
4. 保障数据安全：在云计算环境下，数据治理与运维一体化有助于确保数据的安全性和隐私保护，防止数据泄露和非法访问。
三、云时代数据治理与运维一体化面临的挑战
1. 数据集成挑战：云计算环境下，数据的来源多样，数据结构各异，如何实现数据的集成是一个重要挑战。
2. 数据标准不统一：不同部门和业务线可能采用不同的数据标准，导致数据治理和运维的难度增加。
3. 安全性问题：云计算环境下的数据安全面临诸多挑战，如数据泄露、非法访问等。
4. 运维人员技能短缺：云计算技术的快速发展导致运维人员技能短缺，难以满足云时代数据治理与运维一体化的需求。
四、云时代数据治理与运维一体化的解决方案
1. 建立数据集成平台：通过数据集成平台，实现各类数据的统一管理和集成，解决数据来源多样的问题。
2. 制定数据标准规范：建立统一的数据标准规范，确保数据的准确性、一致性和完整性。
3. 强化数据安全防护：采用先进的加密技术、访问控制策略等手段，确保云时代数据的安全性和隐私保护。
4. 提升运维人员技能：加强对运维人员的培训和技能提升，以满足云时代数据治理与运维一体化的需求。
5. 实施智能化运维：利用人工智能、大数据等技术，实现智能化运维，提高运维效率。
6. 建立数据治理与运维一体化的组织架构：建立专门的数据治理与运维团队，负责数据的治理和运维工作，确保一体化管理的实施。
五、构建高效的数据生态系统
1. 数据驱动决策：通过高质量的数据治理，为企业提供准确、可靠的数据支持，助力企业决策层做出更明智的决策。
2. 数据与业务融合：实现数据与业务的深度融合，加快业务响应速度，提高业务运行效率。
3. 持续优化和改进：通过持续的数据治理和运维工作，不断优化和改进数据生态系统，提高企业的竞争力。
4. 培育数据文化：在企业内部培育以数据为中心的文化氛围，提高员工对数据治理和运维一体化的重视程度，推动数据生态系统的持续发展。
六、结语
云时代的数据治理与运维一体化是构建高效数据生态系统的关键。
通过解决面临的挑战，采取解决方案，可以实现数据的集成、标准、安全、技能等方面的优化和提升。
同时，构建高效的数据生态系统有助于企业实现数据驱动决策、数据与业务融合、持续优化和改进以及培育数据文化。
因此，企业应加强对云时代数据治理与运维一体化的重视，以实现数据的最大化价值。
数据治理三个阶段是什么？
数据治理分为四个阶段：
第一阶段，梳理企业信息，构建企业的数据资产库。
首先要清楚企业的数据模型、数据关系，对企业资产形成业务视图、技术视图等针对不同用户视角的展示。
第二阶段，建立管理流程，落地数据标准，提升数据质量。
从企业角度梳理质量问题，紧抓标准落地。
第三阶段，直接为用户提供价值。
本阶段依赖于前两个阶段的建设，为用户提供方便的获取数据的途径。
第四阶段，为企业提供数据价值。
通过多种手段对多种来源的数据进行分析，形成企业知识图谱，体现数据的深层价值。
通过这4个阶段的建设，建立起全企业的数据质量管控平台，以用户为中心，由用户使用数据并通过用户的使用优化数据质量，既达到了数据治理的目标，也最大限度的发挥了数据的价值。
数据治理方案：
有关数据治理的问题并不能在企业的单一部门得到解决。
这需要IT与业务部门进行协作，而且必须始终如一地进行协作，以改善数据的可靠性和质量，从而为关键业务方案提供支持，并确保遵守法规。
Informatica能够提供企业级数据治理解决方案，该解决方案可以在本地或云中使用，在传统数据或大数据中均有使用案例，可以满足业务和IT部门的需求。
Informatica可提供功能齐全而又稳健可靠的数据治理解决方案，具备交付可信、安全的数据和启动成功的元数据管理方案所需的全部精确功能。
Informatica Axon提供端到端智能数据治理解决方案，以整体、协作的方法将员工、流程和系统流畅融合，从而实现战略业务成果。
Axon Data Governance作为协作中心，为成功实施数据治理计划提供支持。
大数据市场未来将呈现三大发展趋势
大数据市场未来将呈现三大发展趋势
随着移动互联网、物联网等的迅速发展，新数据源不断出现，而中国数据总量的不断增长，使大数据成为一种重要资源，有利于推动零售、旅游、医疗、金融、电信、政府公共服务各个领域的业务创新。
大数据转变企业商业模式
来自于线下大数据市场(IT企业的大数据应用及大数据平台业务市场)中IT巨头和单一大数据业务的厂商开始行动，优化产品和服务路线图;线上大数据市场(互联网用户数据市场，以及以互联网金融为主的线上金融市场)的成熟度逐渐提高，以金融和零售为核心的线上大数据应用走向成熟，市场体量进一步扩大。
企业着力培育数据资产，积极探讨数据变现，行业大数据多集聚、少融合。
大数据产业链整体布局完整，但局部环节竞争程度差异化明显。
数据采集环节，综合型大数据源市场处于结构化整合阶段，垂直型大数据源市场处于布局阶段;数据存储和数据挖掘环节市场结构稳定，国际巨头垄断，寡头格局已经形成，国内企业短期内很难超越;数据应用环节是国内企业的机会，但技术仍不成熟。
各环节产业链正在影响企业商业模式的转变。模式一：利用存储能力进行运营，满足企业和个人面临海量信息存储的需求;模式二：对数据进行挖掘分析后预测相关主体的行为，以开展业务;模式三：直接进行信息租售或提供信息租售平台;模式四：IT服务提供商提供大数据空间出租模式，通过出租一个虚拟空间，从简单的文件存储，逐步扩展到数据聚合平台;模式五：针对企业需求，为运营某一环节或某一业务问题提供解决方案，实施单点技术，例如向零售商提供大数据分析技术，获得营销点子;模式六：针对企业系统需求，提供整体解决方案;模式七：BDaaS (Big target=_blank>大数据市场未来将呈现三大发展趋势的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
大数据发展的前景怎么样？
2019年中国大数据产业市场分析：发展进程显著，四大建议解决五大发展挑战问题
我国大数据产业发展得如何?未来发展存在哪些机遇和挑战?
随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。
无论是国家、企业还是社会公众，都越来越认识到数据的价值。
因此，近年来，各地纷纷成立大数据发展局，企业纷纷推动数据资产治理，大数据辐射的行业也从传统的电信、金融逐渐扩展到工业、医疗、教育等。
一时间，仿佛各行各业都在谈大数据，人人都在谈大数据。
但也有声音说大数据迎来了“七年之痒”，面对大数据热潮也需要一些“冷思考”。
我国大数据究竟发展得如何?未来我国大数据发展还有哪些机遇和挑战?
一、中国大数据产业进展显著
过去几年，大数据理念已经深入人心，“用数据说话”已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。
五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。
1、在政策方面，我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善，目前已经进入落地实施阶段。
自从2014年“大数据”这个词写入政府工作报告以来，我国大数据发展的政策环境掀开了全新的篇章。
在顶层设计上，国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。
《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划(2016-2020)》等文件也都已经出台。
十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”，“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”。
卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。
截至2019年初，所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划，十几个省市设立了大数据管理局，8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。
可以说，大数据的政策体系已经基本搭建完成，目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。
2、在技术方面，我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”，但国产核心技术能力严重不足。
我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式，促进了大数据领域技术创新速度和能力水平，处于国际领先地位。
在技术全面性上，我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究;
在应用规模方面，我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试，达到了万台节点;在效率能力方面，我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几名的好成绩;在知识产权方面，2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%，位居世界第二。
但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造，核心技术能力亟待加强。
例如，目前国内主流大数据平台技术中，自研比例不超过10%。
3、在产业方面，我国大数据产业多年来保持平稳快速增长，但面临提质增效的关键转型。
2018年，我国大数据产业延续多年来的增速，继续保持相对高速的增长。
据前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2015年我国大数据产业规模已达2800亿元。
截止至2017年我国大数据产业规模增长至4700亿，同比增长是30.6%。
初步测算2018年我国大数据产业规模达到5400亿元左右，同比增长15%。
预测在2020年我国大数据产业规模将突破万亿元。
然而，综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，大数据产业的增速出现了下滑。
我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。
2015-2020年我国大数据产业规模统计情况及预测
4、在应用方面，大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。
随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升，越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。
无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到政务、健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等，行业应用“脱虚向实”趋势明显，与实体经济的融合更加深入。
二、中国大数据产业五大发展挑战分析
虽然我国大数据总体发展形势良好，也面临难得的发展机遇，但仍然存在一些困难和问题。
1、涉及核心技术的产业发展薄弱，未能有效提升我国核心技术竞争力
核心技术的影响力在大数据产业有着极高的重要性。
由于大数据企业在完成产品开发后，可以近乎零成本无限制的复制，因此拥有核心技术的大企业，很容易将技术优势转化会市场优势，即凭借具体的信息产品赢得海量用户获得垄断地位。
当前，从大数据技术与产品的供给侧看，我国虽然在局部技术实现了单点突破，但大数据领域系统性、平台级核心技术创新仍不多见。
大数据处理工具都是“他山之石”，大部分企业用的都是国外的数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化技术，自主核心技术突破还有待时日。
尤其是开源产品的技术标准方面，我国的影响力尚亟待提升。
2、数据孤岛和壁垒降低了大数据产业资源配置效率
大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享，如果数据不开放、不共享，数据整合就不能实现，数据价值也会大大降低。
无论是政府数据、互联网数据还是其他数据，数据拥有者往往不愿对其进行开放流通。
受制于前期信息基础设施建设，目前我国政府数据往往还存在着诸多“数据孤岛”和“数据烟囱”，数据价值难以发挥。
3、数据安全管理薄弱增加了大数据产业的发展风险
大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时，也使数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全等面临新威胁与新风险。
海量多源数据在大数据平台汇聚，来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中，并分别被不同用户使用，极易引发数据泄露风险。
利用大数据技术对海量数据(21.90 -5.19%,诊股)进行挖掘分析所得结果可能包含涉及国家经济社会等各方面的敏感信息，需要对分析结果的共享和披露加强安全管理。
4、产业垄断与恶性竞争现象频发，“劣币驱逐良币”现象明显
由于资源型产业门槛低、利润高，新兴的大数据企业往往首先将目光盯在获取数据资源上面。
大量依托数据资源优势的企业诞生，为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对残酷的市场竞争，放缓了技术研发的步伐。
同时，数据垄断问题也愈发明显。
少数互联网巨头企业拥有巨大数据，不但对产业发展不利，甚至存在巨大的数据聚集隐患。
5、各地发展同质化严重，普遍存在重存储轻应用的现象
由于缺乏统一的大数据产业分类统计体系和产业运行监测手段，各地大数据产业的定位相似，同质化竞争加剧。
而盲目的重复建设，更是可能导致大数据产业过剩。
同时，由于部分地区信息化发展程度有限，大数据应用场景不够丰富，更是以数据中心等大数据存储设施的建设作为发展大数据产业的关键，且规模巨大，目标动辄以百万台计，后期若无法有效利用，将造成巨大的资源浪费。
三、未来三年中国大数据产业将呈现四大发展特点
未来三年，是我国大数据发展转型的重要机遇期。
大数据的发展本身也呈现着一些趋势。
在我看来，未来三年大数据行业有可能会呈现出如下特点：
1、大数据新技术继续快速发展
未来大数据技术将会沿着工具平台云化部署、多业务场景统一处理、专有高性能硬件适配几个方面进行突破。
目前大数据技术工具的主要应用模式为应用企业在自建机房内独立部署，其存在资源浪费、弹性能力不足、管理复杂等缺点，这些缺陷可以通过基于云计算技术的云化部署方案解决，助力大数据技术工具的快速落地和应用;同时大数据技术工具主要瞄准的是分析型业务场景，但随着电子商务以及智能终端的爆发性发展，转账、计费等事务型业务场景也需要大数据处理能力，所以未来的多业务场景统一处理技术将会得到充分发展;最后由于GPU/TPU等专用硬件的发展，此类专用硬件能够助力某些大数据技术进行突破性升级，所以对新型硬件的适配成为很多大数据企业未来研发计划的重点。
2、数据流通共享将迎来关键突破
这些年，推动数据开放共享的政策举措一直在加强，然而效果与预期还有差距。
可以说，技术手段将是数据流通共享瓶颈突破的关键。
未来三年，随着同态加密、差分隐私、零知识证明、量子账本等关键技术的性能提升和门槛降低，随着区块链、安全多方计算等工具与数据流通场景进一步紧密结合，数据共享和流通将有望再前进一大步。
3、数据服务合规性将成为行业关注重点
近两年来，随着欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)的颁布和正式实施，个人信息保护的重视程度被提到了前所未有的高度。
GDPR对数据主体的权利规定细致入微，其“数据可携权”“被遗忘权”等方面的规定可能会对我国数据立法带来一定的参考。
对我国企业来说，数据服务合规性的重要程度进一步提升，将对企业业务开展带来重大影响。
目前中国信息通信研究院正在着力推动的“可信数据服务”计划也正是契合了行业的这一需求。
4、数据资产管理重要性将进一步提升
随着大数据应用进入深水区，企业将越来越重视数据资产管理方法论体系建设——即从架构、标准、研发、质量、安全、分析到应用的统一，从而实现技术到业务价值的转化和变现。
未来三年，数据资产管理将仍是企业数据部门面临的难点与挑战。
即使是领先的科技型企业，在数据资产管理这一课题上仍在不断探索新的方法，如全链路智能管理体系、数据资产的贡献度、数据基线度量与质量规范的工具化、可视化等。
四、四大建议应对挑战
大数据产业作为具有国家战略意义的新兴产业，在发展初期不仅要充分发挥企业的主体作用和有效市场的主导作用，而且要更好发挥政府的引导作用。
1、要加强核心技术攻关与产业化推动
自主研发创新是提高大数据产业竞争力的主引擎。
要彻底改变目前我国大数据产业创新能力不强、关键核心技术对外依赖度偏高的这一局面，必须抓住重点领域、关键环节和核心问题，找准着力点和突破口，加大政府财政资金的引导支持力度。
为此，建议在国家层面上设立大数据重点领域的关键技术研发创新的国家财政专项资金，支持突破一批关键核心技术研发创新与应用，构建具有核心技术自主权的大数据产业链，形成自主可控的大数据技术架构，提高关键核心技术的自主研发创新能力，有效破解制约产业发展的瓶颈。
2、完善大数据安全政策
需要开展数据确权、资产管理、市场监管、跨境流动等数据治理的重大问题研究，协调有关部门共同推进数据治理的法制化进程，加强对敏感政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护。
同时，推动完善适用于大数据环境下的信息安全等级保护制度，建立兼顾安全与发展的数据管理和保障体系，加强数据安全评测、安全防范、应急处置等相关机制建设。
此外，还要强化网络空间的安全信息共享与动态感知能力，提高重大风险识别分析水平。
3、鼓励地方因地制宜发展大数据产业
大数据产业发展应注重差异化发展，形成差异化的产业布局。
地方需要差异化发展，应该把大数据的发展重心放在因地制宜地促进应用创新上，放在打造完善的发展环境上，让市场在大数据发展要素配置上起决定作用。
各地要结合产业基础和优势特色，着重发展大数据特色场景应用，推动大数据与当地重要实体经济行业加快融合。
4、推动行业加快大数据标准建设
当前大数据产业应用层出不穷，政府应通过标准化的途径规范行业、整合资源，促进各方达成共识，为大数据产业的健康发展提供基石。
尤其是通过加强快速迭代、市场认可度高的行业/团体标准研制工作，为用户企业提供大数据产品选型指导，为数据安全提供保障，促进大数据交易等新兴服务模式规范发展，对推动我国大数据产业进程具有重要意义。
