软件学报

作者：吴信东,董丙冰,堵新政,杨威

单位：吴信东，明略科技集团, 北京 100084;合肥工业大学 大知识科学研究院, 安徽 合肥 230009;大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学), 安徽 合肥 230009;合肥工业大学 计算机与信息学院, 安徽 合肥 23060111,董丙冰，合肥工业大学 大知识科学研究院, 安徽 合肥 230009;大数据知识工程教育部重点实验室(合肥工业大学), 安徽 合肥 230009;合肥工业大学 计算机与信息学院, 安徽 合肥 23060102,堵新政，明略科技集团, 北京 10008403,杨威，明略科技集团, 北京 10008404

关键词：数据治理;数据规范;数据清洗;数据交换;数据集成

基金：国家重点研发计划（2016YFB1000901）；国家自然科学基金（91746209）；教育部创新团队项目（IRT17R3）

随着信息技术的普及，人类产生的数据量正在以指数级的速度增长，如此海量的数据就要求利用新的方法来管理.数据治理是将一个机构（企业或政府部门）的数据作为战略资产来管理，需要从数据收集到处理应用的一套管理机制，以期提高数据质量，实现广泛的数据共享，最终实现数据价值最大化.目前，各行各业对大数据的研究比较火热，但对于大数据治理的研究还处于起步阶段，一个组织的正确决策离不开良好的数据治理.首先介绍数据治理和大数据治理的概念、发展以及应用的必要性；其次，对已有的数据治理技术——数据规范、数据清洗、数据交换和数据集成进行具体的分析，并介绍了数据治理成熟度和数据治理框架设计；在此基础上，提出了大数据HAO治理模型.该模型以支持人类智能（HI）、人工智能（AI）和组织智能（OI）的三者协同为目标，再以公安的数据治理为例介绍HAO治理的应用；最后是对数据治理的总结和展望.

来源：2019年第9期

《软件学报》期刊编辑部

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