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这个时代数据量的快速增长和数据复杂性的大幅度提高，让企业迫切的寻找更加智能的形式治理数据，从而无效进步 IT 效率。
治理数据库不是繁多的指标，而是多个指标并行，如数据存储优化、效率、性能、平安。只有治理好数据从创立到删除的整个生命周期，企业才可能大幅度提高效率，升高运维难度，从而应答数字化转型。
10 条数据库治理倡议大数据利用场景一直倒退，在数据平台建设和数据管理实际中，咱们总结出 10 条治理倡议。
1、对业务指标有清晰的意识：列出业务指标，确定数据的指标是什么。企业指标可能包含：
• 创立和改良自动化数据流程
• 做出实时和无效的商业决策
• 辨认行业趋势和商业模式
• 发现客户的行为和应用习惯
2、制订可执行的数据处理流程：将业务指标转换成具体的技术需要，例如从哪些数据源提取数据、要解决哪些数据、指标数据格式和输入形式等。进而确定数据处理步骤，包含数据提取、数据荡涤、数据转换、数据整合、数据加载等。数据处理策略和流程为企业用户提供对立的执行规范，在日常的数据经营中，能够创立智能数据处理流程，无效缩小谬误产生，并在谬误产生后更疾速辨认谬误起源。
3、数据通道和数据集成：从多个起源获取数据时，数据库必须可能与其余零碎连贯。没有数据的通道和集成，就不可能造成与其余零碎的无效连贯。次要的数据集成办法：
• ETL 或 ELT 用于解决批量数据并将其传输到数据平台
• 通过数据管道工具或者文件传输工具将数据从本地存储传输到数据平台
4、集成数据分析：数据分析是古代商业智能的必要组成。将数据分析所需的数据源和数据接入形式与企业的数据管理体系和数据平台进行集成，从海量数据中开掘商业商机，优化经营，从而做出更正当的商业决策。
5、自动化数据服务：应用自动化技术和工具来解决和治理数据的服务。这些服务能够帮忙企业更快地获取、解决、剖析和可视化数据，同时缩小人工操作和谬误。如主动的部署、采集、荡涤、剖析和可视化。将自动化与数据分析相结合，让剖析人员可能专一于数据分析，缩小数据分析的筹备工夫。
6、数据安全：数据是企业最重要的资产之一，因而爱护企业数据资产是企业数据管理的首要任务。数据安全措施能够帮忙企业爱护数据资产，缩小数据泄露和平安危险，从而爱护企业的信用和利益。另外，站在客户隐衷的角度，许多企业都解决客户的个人信息和敏感信息，如银行卡号码和身份证号码。数据安全措施帮忙企业爱护客户隐衷，从而建设客户信赖和忠诚度。
7、确保数据完整性：数据完整性间接影响数据的品质，如果数据品质不好，企业可能会做出谬误的剖析和决策。另外，数据完整性能够进步数据分析的效率，如果数据是残缺无效的，剖析人员将可能更快地开掘到相干信息，做出更精确的决策，并且更容易发现数据之间的关系和模式。
8、制订备份和复原流程：无论是天然劫难还是人为劫难，只有有数据传输、存储和替换的中央，就会产生数据生效、失落、损坏等危险。备份数据应存储在独自、独立且平安的地位，只有多数受信赖的管理人员能够拜访。
9、缩小数据冗余：数据冗余不同于无意备份数据，冗余的数据不必要地占用了大量存储空间，造成数据库的性能降落。此外，反复的数据会导致 IT 资源和人力老本的节约。10、打消数据孤岛：除了 IT 部门无心或无意的为业务部门造成的数据拜访阻碍，多个数据平台和集群也让 IT 部门本身很难整合数据，难以打消数据孤岛，也更难以为业务部门提供对立的数据拜访。改良或者交融现有的技术架构体系，能够无效打消技术局限造成的数据孤岛。
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