引言

在数字化转型的浪潮中，大数据技术已经成为企业竞争力的重要因素。然而，随着大量数据的产生和积累，如何有效地管理和利用这些数据成为了企业面临的一个挑战。这就需要通过合适的策略和工具来进行数据治理，以确保高质量、可靠性和安全性的数据使用。

数据治理定义与意义

首先，我们要明确什么是“IT技术分享”下的“大数据时代的数据治理”。简单来说，数据治理是一系列用于规范、管理和控制组织内所有类型信息资源（包括但不限于数据库）的活动。它涉及到信息流程中的各个环节，从创建到存储再到使用，最终消亡，这整个过程都需要严格按照规则执行。

数据治仪目标

好的数据治理系统应达到的主要目标有以下几点：

提高业务效率：通过优化信息流程，使得决策者能够更快捷地获取所需信息。

保护隐私与安全：确保个人隐私得到保护，同时防止非授权访问或泄露敏感信息。

促进创新：提供一个良好的环境，让企业能够充分发挥大data潜力，为创新提供支持。

数据资产管理

对于任何一家公司而言，其最宝贵的资产可能并不是现金，而是其拥有的知识、技能以及其他形式的人口资本。但是在这个数字化时代，这些资产也以数字形式存在，因此我们必须对它们进行管理。这就是所谓的“知识资产”，或者更广泛地说，是“智慧资本”。

数据质量保证机制

在处理大量复杂多变的大量资料时，维持整体资料质量是一个极其关键的问题。因此，在实施任何新的项目或更新之前，都应该建立一个详细且强大的检查程序，以确保所有相关资料都符合预定的标准，并且能被准确无误地分析并应用。

实施步骤与策略

要想成功实施大规模的大data计划，不仅仅需要资金，还需要有明晰的地图，以及一套相应措施。在这之中，我们可以从几个方面入手：

a) 确立清晰易懂的人员角色责任划分表；

b) 设定具体可衡量的一致性标准；

c) 定期举行培训会提高全体员工对此项工作理解程度；d) 建立反馈机制以改进日常运作过程。

持续改进与监控

由于市场变化迅速，大data领域也不例外，所以我们的解决方案也必须不断调整以适应新情况。因此，我们应当建立一种持续学习和改进的心态，与此同时，也要设立监控体系来跟踪已实施政策效果，并根据结果做出必要调整。

结论

总结来说，在这个IT技术分享下，大data时代要求我们构建起一个完善、高效、大规模、可持续发展的人类智能社会。而这一切都是建立在良好的大data管理基础上的。在未来，不断提升我们的能力去认识问题，并找到有效解决方法，将是每个参与者共同努力方向。