我们正在经历一场由大数据引发的社会革命。人类生活中的一切活动，每次购买，每次对话，每次社交，每次移动，甚至我们的身份和身体的变化都成为信息收集、存储、分析和使用的对象。多样化的数据、巨大的数据量以及它们潜在的商业价值已经开始对社会经济和公民隐私产生深远的影响。
当大数据快速向社会的各个方面渗透时，政府与公民、政府与企业、政府与政府之间的关系正在发生变化。
今天我们首要来谈谈企业如何建立数据战略：
数据模型的目的是正确定义数据，对数据进行分类和确定数据交互之间的标准。将对企业业务管理的理解，转化为数据的要求，从而理解到底什么样的数据需要管理。
不同的系统产生不同的数据，各系统之间的数据和数据之间互相交互的内容是什么。企业内部有不同的系统，ERP系统、供应链系统、CRP系统等，用户信息放在哪，供应商信息、物联网信息、才务信息分别放在哪，他们之间怎么协调，怎么沟通？
选用什么样的技术平台、采用什么样的数据技术、不同的系统如何使用这些不同技术，包括传统的数据库、数据仓库、商业智能，新型的hadoop等。基于业务架构的设计，来设计数据应用的架构，然后通过数据交互接口来交换数据，从而避免出现数据孤岛，同时建立统一的数据规划，确保数据源的统一和一致性，为后期 的数据分析提供支持。
在企业中，通常会采用不同的数据技术，和不同的处理系统来分析不同类型的业务数据，以实现不同的目的。而近些年来，市场出现了新的技术平台，来兼容不同的数据类型的数据和使用目的，从而使后进企业能够通过相对简化 的平台来快速 建立数据服务平台。
数据治理包括数据的管理制度和整体生命周期的管理。数据正在成为一种资产，包括确定数据的所有权，与此相对应的，资产需要体系化的管理。数据的资产权利管理，包括确定数据的所有权、确定每个数据的所有者，谁是这个数据的管理者，谁来负责这个数据的准确性，谁来保障数据的质量等等。
数据的高质量是进行数据分析的基础，数据如果是错误的，怎么分析都不会有正确的结果。同时，数据的合规和安全的管理也是核心环节，比如谁可以操作数据、谁负责数据的安全、备份和服务等，一个严格的数据合规和安全管控制度是必不可少的。
数据的生命周期管理，包括如何和何时建立数据、什么时候可以修改、谁批准修改、数据如何消除等。国内的企业这方面做得比较欠缺，不只是数据，还包括设备、电脑等，电脑报废了不能用了，就直接丢弃。在这方面，国外企业做得不错，国外信息安全的企业，通常会花钱请第三方公司来进行专业的数据销毁处理，甚至每台电脑花费几百块钱来进行环保型销毁。比如在一些数据消除案例中，数据要用各种方法来确保呗彻底擦除，比如有些企业要求对数据进行格式化七遍，以避免可能的数据恢复 。
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