大数据工程师数据治理误区包括哪些?

【导语】大数据时代，数据成为社会和组织的宝贵资产，像工业时代的石油和电力一样驱动万物，然而如果石油的杂质太多，电流的电压不稳，数据的价值岂不是大打折扣，甚至根本不可用不敢用，那么大数据工程师数据治理误区包括哪些?

误区一：客户需求不明确

客户既然请厂商来帮助自己做数据治理，必定是看到了自己的数据存在种种问题。但是做什么，怎么做，做多大的范围，先做什么后做什么，达到什么样的目标，业务部门、技术部门、厂商之间如何配合做······很多客户其实并没有想清楚自已真正想解决的问题。数据治理，难在找到一个切入点。

误区二：数据治理是技术部门的事

数据问题产生的原因，往往是业务>技术，如：数据来源渠道多，责任不明确，导致同一份数据在不同的信息系统有不同的表述;业务需求不清晰，数据填报不规范或缺失，等等。很多表面上的技术问题，如ETL过程中某代号变更导致数据加工出错，影响报表中的数据正确性等，在本质上其实还是业务管理的不规范。

误区三：大而全的数据治理

出于投资回报的考虑，客户往往倾向于做一个覆盖全业务和技术域的、大而全的数据治理项目。从数据的产生，到加工、应用、销毁，数据的整个生命周期他们希望都能管到。从业务系统，到数据中心，到数据应用，里面的每个数据他们希望都能被纳入到数据治理的范围中来。

关于大数据工程师数据治理误区，就给大家分享到这里了，希望大家以后在进行大数据分析的时候，能够有效避免。