数据已经成为企业、政府等组织的重要资产。如何有效管理、利用大数据，已成为各个组织面临的重要课题。本文将从大数据组织分层的角度，探讨如何构建高效的数据治理体系，以期为我国大数据产业的发展提供有益借鉴。
一、大数据组织分层概述
1. 数据资源层
数据资源层是大数据组织分层的基础，主要包括原始数据、结构化数据和非结构化数据。原始数据是指企业、政府等组织在日常运营过程中产生的各类数据，如交易数据、用户行为数据等；结构化数据是指经过处理、整合后的数据，如数据库、数据仓库等；非结构化数据是指无法直接进行结构化处理的数据，如文本、图片、音频、视频等。
2. 数据处理层
数据处理层是大数据组织分层的核心，主要包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据挖掘等环节。数据采集是指从各种数据源获取数据；数据清洗是指对采集到的数据进行去重、去噪、补缺等处理；数据存储是指将清洗后的数据存储在数据库、数据仓库等系统中；数据分析是指对存储的数据进行统计、分析、挖掘等操作；数据挖掘是指从数据中提取有价值的信息和知识。
3. 数据应用层
数据应用层是大数据组织分层的目标层，主要包括数据可视化、数据驱动决策、数据服务、数据安全和数据伦理等。数据可视化是指将数据以图形、图表等形式展示出来，便于用户理解和分析；数据驱动决策是指利用数据分析结果为决策提供支持；数据服务是指将数据产品、数据服务等提供给用户；数据安全是指保护数据不被非法获取、篡改和泄露；数据伦理是指遵循道德规范，合理利用数据。
二、构建高效数据治理体系的策略
1. 建立数据治理组织架构
组织架构是数据治理体系的基础，应设立数据治理委员会、数据管理部门和数据治理团队。数据治理委员会负责制定数据治理战略、政策和标准；数据管理部门负责数据治理的日常运营；数据治理团队负责具体的数据治理工作。
2. 制定数据治理政策和标准
数据治理政策和标准是数据治理体系的核心，应包括数据质量、数据安全、数据生命周期、数据共享等方面。数据质量政策应明确数据质量标准、数据质量评估方法等；数据安全政策应明确数据安全等级、数据安全防护措施等；数据生命周期政策应明确数据采集、存储、处理、应用等环节的规范；数据共享政策应明确数据共享的范围、方式、流程等。
3. 加强数据治理培训与宣传
数据治理培训与宣传是提高组织数据治理能力的关键。应定期组织数据治理培训，提高员工的数据治理意识和技能；通过宣传，让员工了解数据治理的重要性，形成良好的数据治理文化。
4. 引入先进的数据治理工具和技术
先进的数据治理工具和技术是提高数据治理效率的重要保障。应引进数据质量管理、数据安全、数据生命周期管理等工具，提高数据治理的自动化水平。
5. 加强数据治理考核与激励
数据治理考核与激励是推动数据治理工作持续改进的重要手段。应将数据治理纳入绩效考核体系，对表现优秀的员工给予奖励；对数据治理工作中的问题进行追责，确保数据治理工作的顺利进行。
大数据时代的到来，为我国经济社会发展带来了前所未有的机遇。构建高效的数据治理体系，是各个组织应对大数据挑战的重要举措。通过数据资源层、数据处理层和数据应用层的分层管理，以及建立数据治理组织架构、制定数据治理政策和标准、加强数据治理培训与宣传、引入先进的数据治理工具和技术、加强数据治理考核与激励等策略，我国大数据产业必将迎来更加美好的未来。
