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电信持有大量用户数据，对数据资产的售出，将成为行业的新增长点。金融各行业的金融信息流可结合第三方数据，更深入分析客户情况。制造从传统制造到互联网+的转型，大数据是核心动力政府大数据已经成为国家战略，政府机构大数据将能够更好的治理社会电力大数据资产已经成为电力行业的关注重点，利用大数据在生产，营销，物资等多方面提高效率
用大数据治理连接大数据与业务创新
通过大数据治理，提供数据服务，从管理中心转变为服务中心通过大数据治理，变现数据价值，从成本中心转变为利润中心
大数据存储应用广泛，具备大数据必备因素 现阶段大数据技术Hive、Spark、Storm、Hbase已使用广泛，解决了大数据存储问题。
ETL工具、FLUME组件负责大数据交换问题 大数据存储数据的传输问题也有大数据组件解决，如Flume，主流ETL工具等。
数据BI、数据挖掘 通过数据BI软件、数据分析挖掘通过大数据平台的相关组件也可以进行相关分析。
数据源头监控 针对调度监控和数据源相关监控过程中的数据进行整合形成数据源头调度监控的分析报表。
数据波动监控 数据抖动监控是指通过对数据记录数的监控，在一段时间周期内，通过折线图的方式可以查询一段时间内数据的峰值和低谷。
及时性监控 数据文件及时性监控是指通过对要采集到大数据平台的内部或外部文件进行存在性和按时到达性的监控手段。
一致性监控 数据一致性监控是对采集时的数据记录条数和入库的数据条数进行一致性比对，对不一致的数据采集作业进行标记的一种监控。
业务运营人员
业务运营人员是企业各业务部门一线的业务人员，拥有大量的数据使用的需求。但通常并不了解大数据中心的数据能力与企业内部其他部门的数据情况。
业务系统开发人员
业务所属部门的系统开发人员，主要提供所负责业务系统功能开发与业务创新的IT实现。但往往不清楚大数据中心数据的特性。往往把业务人员提出的需求交给数据中心实现。
大数据中心管理者
大数据中心的管理员，负责大数据中心的运营与管理。负责采集与各业务系统的数据，接收各业务系统的提出的数据业务需求。并负责给数据消费者提供必要的大数据支撑。
大数据中心开发者
大数据中心的开发人员，负责大数据中心的数据ETL加工，并数据管理中心批准的数据需求进行开发。通常需要面对各业务部门的需求，难以了解业务部门的数据特点。
以数据存储、处理为核心的传统数据管理平台过度到大数据治理平台
建议：1. 自动化获取元数据信息通过自动化采集与解析手段，建立技术、业务、过程元数据的注册输入，标明数据方位。2.标明数据方位，整理业务属性将数据资产按业务属性编目，梳理数据的属性、共享方式、特性、映射。3：建立业务数据服务目录以数据资产为驱动方式，实现数据集成和共享。建立数据服务目录。
建议：
1.梳理数据交换需求梳理数据集成、交换需求。按技术特征划分为实时、准实时、批量等。2.数据资产与服务对接基于数据资产的数据开发，实现资产与数据服务的对接。通过服务目录直接获取所需数据。
