大数据治理体系在社会中的应用，能够为企业的数据治理以及发展提供重要的数据支持，因此在发展过程中需要加强对数据的安全和隐私管理，并且完善大数据治理体系，从而实现大数据的有效发展。通过对社会发展情况的调查发现，部分地区依然采用传统的大数据发展方式，但是无法适应现代社会的数据需求，给当地大数据相关产业的发展带来严重的影响，因此可以从元数据驱动、数据质量、数据安全、数据资产等领域进行专业化的管理和研究，保证大数据治理体系能够符合国家的发展标准，进行规范化的发展，从而实现大数据治理体系的智能化和可视化发展。
一、大数据治理的主要概念
大数据技术是现代信息化技术的重要组成部分，在现代社会中主要应用于企业的信息系统的建设中，能够将企业的相关信息和关键技术进行有效融合发展，但是在实际发展过程中，由于各系统之间的规格和数据标准存在一定的差异性，因此在发展过程中相关技术人员需要加强对系统协同性方面进行专业化的管理，从而有效解决社会企业各系统之间存在的系统问题，有助于实现社会大数据的优质发展[1]。
关于社会中系统之间出现的问题，主要分为四种形式，以下从而四个方面进行分别介绍。一是各系统之间的规划和建设没有严格统一相关的标准，导致在连接过程中出现信息无法有效传输的情况，这种情况主要出现企业中，导致企业在发展过程中内部的主要业务数据无法进行集中化整合和管理，甚至影响业务数据的完整性以及安全性，给企业的发展带来一定的影响。二是社会各系统在发展过程中没有统一的数据规范和模型，导致各系统组织内部数据的描述和内容无法保持一致，存在较大的差异性；三是各系统数据管理智能体系存在不足情况，主要针对元数据、主数据、数据质量等领域的管理，存在权责不清楚的情况，从而导致系统内部数据无法保证安全性和准确性；四是各系统针对数据的各项操作存在不合理的情况，比如更新、储存、销毁等。
因此相关技术人员需要加强对大数据治理体系的使用，通过利用自身的统筹协调、治理措施等方式，对各系统的内部数据、数据质量等方面进行专业规范化的管理，从而保证各系统的正常应用。
二、大数据治理体系的主要内容
大数据体系主要指的是能够将数据作为企业的重要资产，并且在企业的范围内能够对数据处理流程、政策、标准、技术以及人员等方面进行专业管理和智能协调，经过专业化的操作来实现数据的可用性管理，从而体现大数据治理体系的应用价值，同时在社会相关企业中应用能够为企业的未来业务决策、发展风险、业务流程等方面提供重要的数据支持，保证企业在数据信息的作用下，保证企业综合实力和经济效益的稳定发展。其中大数据治理体系主要分为三大部分，分别为协同筹划、过程实施和监控评估，如图1所示[2]。
图 1 大数据治理体系
三、大数据治理体系在社会中发展以及应用的作用
关于现代社会大数据治理体系的发展，主要应用在企业的发展过程中，能够促使企业构建专业的管理机制，有助于促进企业的改革发展，从而推动企业在社会经济体系中的有效发展。针对大数据治理体系的应用，可以通过利用数据的可用性、可信度、管理成本、安全性等特点，将社会发展的信息进行有效的整合，能够实现当代社会经济的信息化发展。由于大数据治理体系主要应用于企业中，因此大数据治理会将企业内部的各个部门进行有效连接，加强各部门之间的联系和合作，能够有效提升企业发展的质量和效率，推动企业业务方面的高质量发展，从而实现企业在社会经济中的稳定发展[3]。
随着互联网技术与计算机技术的日益成熟，大数据管理成为了各个行业与企业人员所关注的问题。对各大企业来说，如何对大数据进行统计、研究：如何将大数据应用在人们的生活中则是较为关键的问题。目前国内企业应用在大数据方面采用整体解决方案比较多，缺乏实效专业工具，导致实施效果不理想。
主要原因是企业的数据基础，如果企业构建了较好的数据文化。从顶层重视IT规划，保障最后得到数据真实完整，从企业角度，用数据规范企业运营。让企业人员都能从数据得到好处，营造出用数据说话的氛围。让企业从数据中受益，则企业的大数据应用落地也会得到加强。
海油集团在沿海有大量的油田资产，对智能化，可视化的大数据分析工具有一定的需求，未来可能主要用于视频监控方面的应用，例如对各个生产环节进行监控和分析，通过对生产基地各个重要的生产环节点数据进行集成，对收到数据进行分析统计，对各个环节的安防系统进行信息的采集。将采集到的各种影像资料以帧为单位将其提取出来，并根据数据的不同特征将其分别标识，索引，存储。通过特定的技术及手段将视频资料转化成特征模型。将其提取出来进行整理，分析，从而获得到人们所需要的数据。为现场生产管理提供数据支撑。
四、关于大数据治理体系在社会中的发展制定相关技术方案
由于现代社会大数据资源的快速增加，给大数据体系以及运营商带来巨大挑战，因此其中需要加强对大数据体系的完善和管理，因此相关人员需要对大数据体系的管理需要深入研究，能够实现大数据体系在社会中的有序发展，并且发挥相关数据的社会价值，为社会企业的发展起到重要促进作用。根据当前大数据体系发展情况的调查发现，需要加强对元数据、主数据、数据质量管理等方面专业化的管理，从而实现大数据治理体系的高效发展。
通过对数据质量管理发展的情况制定相关的技术方案，主要包含以下方面。一是构建专业的企业全景数据视图，保证企业在发展过程中能够针对相关数据进行专业规范，并且便于查阅，能够为企业业务方面的发展提供相关支持。二是加增加数据流转过程的可视化特点，主要指的是技术人员可以将数据流转的过程以图形、流程等形式进行直观的展现，能够观察到数据加工处理的具体情况，保证数据应用发展的完整性以及高效性。三是注重提高数据的运维效率，在此方面的发展需要增加对自动化技术以及智能化技术的应用，可以通过对接口信息、流程调度、校检规则等方面进行针对性管理，或者针对数据运转的流程进行定时扫描、自动执行的处理，能够实现数据资源的有效利用，还可以增加对数据血缘分析图的利用，能够将数据运转流程中出现的异常情况进行重点分析，从而维护大数据的高质量发展[4]。
五、针对大数据治理体系的智能化以及可视化发展制定相关策略
关于大数据治理体系进行智能化以及可视化发展的过程中，可以通过加强数据管理的规范化管理，以及加强对大数据平台数据的质量管理，能够有效提升数据的发展完整性和安全性，对于社会相关企业业务或运营方面的发展具有重要作用。大数据治理体系在发展过程中主要对核心功能进行专业处理，主要包括元数据、数据质量管理等方面，能够有效提升相关系统的发展质量，能够将大数据从采集、存储、加工处理等方面进行全方位的管控，从而保证大数据的稳定发展。
结语：综上所述，在大数据体系智能化以及可视化发展的过程中，需要加强对大数据内部配置的研究和管理，在大数据治理的内部流程进行专业规范的管理，保证相关数据信息的完整性和安全性，从而维护大数据治理体系的有效发展。关于现代大数据治理体系的发展，需要改变传统的发展理念和模式，通过加强对大数据治理核心功能进行分析，包括元数据、数据质量管理等方面，实现大数据治理体系内部的有效合作发展，从而体现大数据治理体系发展的重要价值。
参考文献：
[1]张小晖,郝洁.智能化、可视化的大数据治理体系的研究与应用[J].数字技术与应用,2020,38(2):27,29.
[2]代红,张群,尹卓.大数据治理标准体系研究[J].大数据,2019,5(3):47-54.
[3]甘似禹,车品觉,杨天顺,等.大数据治理体系[J].计算机应用与软件,2018,35(6):1-8,69.
[4]张明斗,刘奕.基于大数据治理的城市治理现代化体系研究[J].电子政务,2020,(3):91-99.
