大數據數據治理是指通過規(guī)范化、標準化和管理大數據的流程，保證大數據的質量、可靠性和安全性，使其能夠成為企業(yè)決策的基礎。具體來說，大數據數據治理做以下幾件事情：

1. 數據收集和整合：大數據的來源多樣化，包括傳感器、社交媒體、移動設備、云存儲等多個渠道。因此，數據治理需要建立規(guī)范的數據收集和整合流程，確保數據的準確性和完整性。

2. 數據清洗和標準化：大數據的質量往往受到數據源的限制，可能包含錯誤、重復、不完整、格式不一致等問題。因此，數據治理需要進行數據清洗和標準化，以保證數據的一致性和可靠性。

3. 數據存儲和管理：大數據的存儲和管理是一個重要的環(huán)節(jié)，需要建立安全、高效、可擴展的存儲和管理系統(tǒng)，以保證數據的安全性和可用性。

4. 數據分析和挖掘：大數據的價值在于其能夠支持數據分析和挖掘，幫助企業(yè)發(fā)現新的商業(yè)機會和提升決策效果。因此，數據治理需要建立高效的數據分析和挖掘流程，以支持企業(yè)的業(yè)務需求。

5. 數據安全和隱私保護：大數據中包含了大量的敏感信息，如個人身份信息、財務信息等，因此，數據治理需要建立完善的數據安全和隱私保護機制，以保障數據的安全性和隱私性。

總之，大數據數據治理是企業(yè)在數字化轉型過程中的重要環(huán)節(jié)，通過規(guī)范化、標準化和管理大數據的流程，保證數據的質量、可靠性和安全性，使其能夠成為企業(yè)決策的基礎。