大数据已成为企业竞争的重要手段。企业要想在激烈的市场竞争中立于不败之地，必须掌握大数据治理方法，运用IT治理大数据，乘风破浪。本文将从企业大数据治理方法、IT治理大数据等方面进行探讨，为企业提供有益的参考。

一、企业大数据治理方法

1. 数据质量管理

数据质量管理是企业大数据治理的基础。企业应建立完善的数据质量管理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性。具体措施包括：

（1）数据清洗：对原始数据进行筛选、整理和清洗，剔除错误、重复、缺失等无效数据。

（2）数据标准化：制定统一的数据标准，确保数据在不同部门、不同系统间的一致性。

（3）数据监控：实时监控数据质量，及时发现并解决数据质量问题。

2. 数据安全管理

数据安全是企业大数据治理的关键。企业应加强数据安全管理，确保数据不被非法获取、泄露或篡改。具体措施包括：

（1）数据加密：对敏感数据进行加密处理，防止数据泄露。

（2）权限控制：根据用户角色和职责，设置数据访问权限，确保数据安全。

（3）安全审计：定期进行安全审计，发现潜在的安全风险，及时采取措施。

3. 数据生命周期管理

数据生命周期管理是企业大数据治理的重要环节。企业应关注数据的全生命周期，包括数据采集、存储、处理、分析、应用和归档等环节。具体措施包括：

（1）数据采集：确保数据来源的合法性、合规性，采集高质量的数据。

（2）数据存储：选择合适的存储技术，保证数据的安全、可靠和高效。

（3）数据处理：对数据进行清洗、整合、转换等处理，提高数据质量。

（4）数据分析：运用大数据技术，对数据进行挖掘和分析，为企业决策提供支持。

（5）数据应用：将数据分析结果应用于实际业务，提高企业竞争力。

（6）数据归档：对不再使用的数据进行归档，确保数据安全。

二、IT治理大数据

1. 数据治理平台

数据治理平台是企业IT治理大数据的核心。通过数据治理平台，企业可以实现数据质量管理、数据安全管理和数据生命周期管理等功能。以下是数据治理平台的主要功能：

（1）数据质量管理：实时监控数据质量，提供数据清洗、标准化等功能。

（2）数据安全管理：实现数据加密、权限控制、安全审计等功能。

（3）数据生命周期管理：对数据全生命周期进行管理，确保数据安全、合规。

2. 大数据技术

大数据技术是企业IT治理大数据的重要支撑。企业应关注以下大数据技术：

（1）分布式计算：提高数据处理能力，实现海量数据的实时分析。

（2）数据挖掘：挖掘数据中的有价值信息，为企业决策提供支持。

（3）机器学习：通过机器学习算法，实现数据智能分析。

（4）人工智能：结合大数据技术，实现智能化数据分析。

企业大数据治理方法和IT治理大数据是企业提高竞争力的关键。通过实施有效的数据治理方法，运用IT治理大数据，企业可以乘风破浪，在激烈的市场竞争中脱颖而出。企业应关注数据质量管理、数据安全管理和数据生命周期管理等环节，充分利用大数据技术，实现数据价值的最大化。