大数据大论-第11章-大数据治理
大数据课程11.安全认证框架Kerberos
课程目录
1 Kerberos简介和工作机制 2 Kerberos的认证原理 3 Kerberos的应用案例
01
PART 01
第一部分
Kerberos简介和工作机制
1.1
问题的引入
问题引入：
➢ Internet安全一个问题在于用户口令明文传输，认证仅限于IP地址和口令。入侵者通过截获可获得口令，IP地址可以伪装，这样可远 程访问系统。
➢ 客户访问 TGS 服务器需要提供的票据，目的是为了申请某一个应用服务器的 “服务许可票据”； ➢ 票据许可票据由 AS 发放； ➢ 用 Tickettgs 表示访问 TGS 服务器的票据； ➢ Tickettgs 在用户登录时向 AS 申请一次，可多次重复使用； ➢ Tickettgs 定义为 EKtgs [ IDC‖ADC‖IDtgs‖TS1‖LT2 ]。
Java大数据开发工程师可以在java源代码中使用“System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","yinzhengjie");”来提权 操作，只要client能够连接上hadoop集群就能或得hadoop集群上“yinzhengjie”这个用户对应的权限。这样做是很不安全的！而 实行Kerberos后，任意机器的任意用户都必须现在 Kerberos 的 KDC 中有记录，才允许和集群中其它的模块进行通信。
2.2
共享密钥
TGS与S共享Ks AS与TGS共享Ktgs AS与C共享Kc
2.3
Kerboros的凭证
票据（ticket）： Ticket用来安全的在认证服务器和用户请求的服务之间传递用户的身份，同时也传递附加信息。用来保证使用ticket的用户 必须是Ticket中指定的用户。Ticket一旦生成，在生存时间指定的时间内可以被client多次使用来申请同一个server的服务。
大数据分析在房地产行业的应用手册
大数据分析在房地产行业的应用手册第1章：大数据与房地产行业概述 (4)1.1 大数据概念与发展 (4)1.2 房地产行业发展背景 (5)1.3 大数据分析在房地产行业的应用前景 (5)第2章：房地产市场数据收集与处理 (5)2.1 数据来源与类型 (5)2.2 数据收集方法与工具 (5)2.3 数据预处理与清洗 (5)第3章：房地产市场数据分析方法 (5)3.1 描述性统计分析 (5)3.2 相关性分析 (5)3.3 预测性分析 (5)第4章：房地产市场需求分析 (5)4.1 房地产市场需求预测 (5)4.2 消费者购房行为分析 (5)4.3 市场细分与目标客户定位 (5)第5章：房地产价格分析 (5)5.1 房地产价格影响因素 (5)5.2 房价时空演变分析 (5)5.3 房价预测与调控 (5)第6章：房地产投资分析 (5)6.1 投资机会识别与评估 (5)6.2 投资风险分析 (5)6.3 投资组合优化 (5)第7章：房地产项目选址与规划 (5)7.1 选址影响因素分析 (5)7.2 选址决策模型与方法 (5)7.3 项目规划与设计优化 (5)第8章：房地产营销策略分析 (5)8.1 营销渠道优化 (5)8.2 营销策略制定与实施 (5)8.3 精准营销与客户关系管理 (6)第9章：房地产项目管理与优化 (6)9.1 项目进度管理 (6)9.2 成本管理与控制 (6)9.3 质量管理与风险控制 (6)第10章：房地产政策与法规分析 (6)10.1 房地产政策概述 (6)10.2 政策对房地产市场的影响 (6)10.3 法规与市场调控策略 (6)第11章：大数据分析在房地产企业中的应用案例 (6)11.1 案例一：某房地产企业市场调研与选址分析 (6)11.2 案例二：某房地产企业营销策略优化 (6)11.3 案例三：某房地产企业投资决策分析 (6)第12章：大数据分析在房地产行业的发展趋势与展望 (6)12.1 技术发展趋势 (6)12.2 房地产行业发展趋势 (6)12.3 大数据分析在房地产行业的未来应用前景 (6)第1章：大数据与房地产行业概述 (6)1.1 大数据概念与发展 (6)1.2 房地产行业发展背景 (6)1.3 大数据分析在房地产行业的应用前景 (7)第2章：房地产市场数据收集与处理 (7)2.1 数据来源与类型 (7)2.2 数据收集方法与工具 (8)2.3 数据预处理与清洗 (8)第3章：房地产市场数据分析方法 (9)3.1 描述性统计分析 (9)3.1.1 频数与频率分布 (9)3.1.2 集中趋势分析 (9)3.1.3 离散程度分析 (9)3.1.4 分布形态分析 (9)3.2 相关性分析 (9)3.2.1 皮尔逊相关系数 (9)3.2.2 斯皮尔曼相关系数 (9)3.2.3 克里金插值法 (9)3.3 预测性分析 (10)3.3.1 时间序列分析 (10)3.3.2 回归分析 (10)3.3.3 神经网络 (10)3.3.4 决策树与随机森林 (10)3.3.5 聚类分析 (10)第4章房地产市场需求分析 (10)4.1 房地产市场需求预测 (10)4.1.1 经济增长与房地产需求 (10)4.1.2 人口增长与房地产需求 (10)4.1.3 城市化进程与房地产需求 (11)4.1.4 政策因素与房地产需求 (11)4.2 消费者购房行为分析 (11)4.2.1 购房动机 (11)4.2.2 购房能力 (11)4.2.3 购房决策过程 (11)4.2.4 影响购房行为的因素 (11)4.3 市场细分与目标客户定位 (11)4.3.1 市场细分 (11)4.3.3 市场细分与目标客户的关系 (12)第5章：房地产价格分析 (12)5.1 房地产价格影响因素 (12)5.1.1 经济因素 (12)5.1.2 政策因素 (12)5.1.3 市场因素 (12)5.2 房价时空演变分析 (13)5.2.1 房价空间分布特征 (13)5.2.2 房价时间演变趋势 (13)5.3 房价预测与调控 (13)5.3.1 房价预测 (13)5.3.2 房价调控 (13)第6章：房地产投资分析 (14)6.1 投资机会识别与评估 (14)6.1.1 房地产市场概述 (14)6.1.2 投资机会识别 (14)6.1.3 投资评估方法 (14)6.2 投资风险分析 (14)6.2.1 房地产投资风险概述 (14)6.2.2 风险识别与评估 (14)6.2.3 风险防范与应对策略 (14)6.3 投资组合优化 (14)6.3.1 投资组合理论 (14)6.3.2 投资组合构建 (14)6.3.3 投资组合优化方法 (14)第7章：房地产项目选址与规划 (15)7.1 选址影响因素分析 (15)7.1.1 政策因素 (15)7.1.2 经济因素 (15)7.1.3 交通条件 (15)7.1.4 环境因素 (15)7.1.5 社会因素 (15)7.1.6 法律法规 (15)7.2 选址决策模型与方法 (15)7.2.1 多因素综合评价法 (15)7.2.2 AHP（层次分析法） (16)7.2.3 线性规划法 (16)7.2.4 模糊综合评价法 (16)7.3 项目规划与设计优化 (16)7.3.1 土地利用规划 (16)7.3.2 建筑设计优化 (16)7.3.3 景观规划与设计 (16)7.3.4 基础设施规划 (16)第8章：房地产营销策略分析 (16)8.1 营销渠道优化 (17)8.1.1 传统渠道优化 (17)8.1.2 线上渠道优化 (17)8.2 营销策略制定与实施 (17)8.2.1 市场调研 (17)8.2.2 营销策略制定 (17)8.2.3 营销策略实施 (17)8.3 精准营销与客户关系管理 (17)8.3.1 精准营销 (17)8.3.2 客户关系管理 (18)第9章：房地产项目管理与优化 (18)9.1 项目进度管理 (18)9.1.1 项目计划制定 (18)9.1.2 项目进度监控 (18)9.1.3 项目进度调整 (18)9.2 成本管理与控制 (18)9.2.1 成本预算编制 (18)9.2.2 成本控制策略 (18)9.2.3 成本监控与优化 (19)9.3 质量管理与风险控制 (19)9.3.1 质量管理 (19)9.3.2 风险识别与评估 (19)9.3.3 风险应对与监控 (19)第10章：房地产政策与法规分析 (19)10.1 房地产政策概述 (19)10.2 政策对房地产市场的影响 (19)10.3 法规与市场调控策略 (20)第11章：大数据分析在房地产企业中的应用案例 (20)11.1 案例一：某房地产企业市场调研与选址分析 (20)11.2 案例二：某房地产企业营销策略优化 (20)11.3 案例三：某房地产企业投资决策分析 (21)第12章：大数据分析在房地产行业的发展趋势与展望 (21)12.1 技术发展趋势 (21)12.2 房地产行业发展趋势 (21)12.3 大数据分析在房地产行业的未来应用前景 (22)以下是大数据分析在房地产行业应用手册的目录结构：第1章：大数据与房地产行业概述1.1 大数据概念与发展1.2 房地产行业发展背景1.3 大数据分析在房地产行业的应用前景第2章：房地产市场数据收集与处理2.1 数据来源与类型2.2 数据收集方法与工具2.3 数据预处理与清洗第3章：房地产市场数据分析方法3.1 描述性统计分析3.2 相关性分析3.3 预测性分析第4章：房地产市场需求分析4.1 房地产市场需求预测4.2 消费者购房行为分析4.3 市场细分与目标客户定位第5章：房地产价格分析5.1 房地产价格影响因素5.2 房价时空演变分析5.3 房价预测与调控第6章：房地产投资分析6.1 投资机会识别与评估6.2 投资风险分析6.3 投资组合优化第7章：房地产项目选址与规划7.1 选址影响因素分析7.2 选址决策模型与方法7.3 项目规划与设计优化第8章：房地产营销策略分析8.1 营销渠道优化8.2 营销策略制定与实施8.3 精准营销与客户关系管理第9章：房地产项目管理与优化9.1 项目进度管理9.2 成本管理与控制9.3 质量管理与风险控制第10章：房地产政策与法规分析10.1 房地产政策概述10.2 政策对房地产市场的影响10.3 法规与市场调控策略第11章：大数据分析在房地产企业中的应用案例11.1 案例一：某房地产企业市场调研与选址分析11.2 案例二：某房地产企业营销策略优化11.3 案例三：某房地产企业投资决策分析第12章：大数据分析在房地产行业的发展趋势与展望12.1 技术发展趋势12.2 房地产行业发展趋势12.3 大数据分析在房地产行业的未来应用前景第1章：大数据与房地产行业概述1.1 大数据概念与发展信息技术的飞速发展，大数据（Big Data）这一概念逐渐进入人们的视野。
Spark权威指南（中文版）----第11章Datasets（1）
Spark权威指南（中⽂版）----第11章Datasets（1）Datasets是结构化api的基本类型。
我们已经使⽤过DataFrames，它是Row类型的Datasets，可以跨Spark的不同语⾔使⽤。
Datasets是⼀种严格意义上的Java虚拟机(JVM)语⾔特性，仅适⽤于Scala和Java。
使⽤Datasets，您可以定义数据集中每⾏包含的对象。
在Scala中，这将是⼀个case类对象，它本质上定义了⼀个您可以使⽤的模式，在Java中，您将定义⼀个Java Bean。
有经验的⽤户经常将Datasets称为Spark中的“类型化api集”。
有关更多信息，请参见第4章。
在第4章中，我们讨论了Spark的类型，如StringType、BigIntType、StructType 等。
这些特定于Spark的类型映射到每个Spark语⾔(如String、Integer和Double)中可⽤的类型。
当您使⽤DataFrame API时，您不创建strings 或 integers，⽽是通过操作Row对象来为您操作数据。
事实上，如果您使⽤Scala或Java，所有“DataFrames”实际上都是Row类型的Datasets。
为了有效地⽀持特定领域的对象，需要⼀个称为“Encoder”的特殊概念。
编码器将特定于域的类型T映射到Spark的内部类型系统。
例如，给定⼀个Person类有两个字段，name (string)和age (int)，编码器指导Spark在运⾏时⽣成代码，将Person对象序列化为⼆进制结构。
当使⽤DataFrames或“标准”结构化api时，这个⼆进制结构将是Row。
当我们想要创建我们⾃⼰的特定于域的对象时，我们在Scala中指定⼀个case class，或者在Java中指定⼀个JavaBean。
Spark将允许我们以分布式⽅式操作这个对象(代替Row)。
当您使⽤Dataset API 时，对于它所触及的每⼀⾏，域指定类型，Spark将Spark⾏格式转换为您指定的对象(case类或Java类)。
临床医学大数据分析与挖掘—基于Python机器学习与临床决策-第11章-数据挖掘建模平台实现全
大数据挖掘专家
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பைடு நூலகம்
数据源
➢ 【数据源】模块主要用于数据分析工程的数据导入与管理，根据情况用户可选择【CSV文件】或者【SQL 数据库】。【CSV文件】支持从本地导入CSV类型的数据，如图所示。
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数据源
➢ 【SQL数据库】支持从DB2、SQL Server、MySQL、Oracle、PostgreSQL等关系型数据库导入数据，如 图所示。
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TipDM数据挖掘建模平台的本地化部署
➢ 通过开源TipDM数据挖掘建模平台官网（），如图所示。
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TipDM数据挖掘建模平台的本地化部署
➢ 进入Github或码云开源网站，如图所示，同步平台程序代码到本地，按照说明文档进行配置部署。
➢ 在TipDM数据挖掘建模平台上配置医疗保险的欺诈发现案例的总体流程如图所示。
数据来源
数据获取
数据准备
特征工程
模型训练
数
数据源
据 获
取
描述性统计
修改列名
绘制保险条 款类别饼图
新增列 分组聚合
表堆叠 表连接 缺失值处理 数据编码化 数据标准化
基于K-Means 的投保人聚类
大数据挖掘专家
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总体流程
大数据挖掘专家
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首页
➢ 登录平台后，用户即可看到【首页】模块系统提供的示例工程（模板），如图所示。
【模板】模块主要用于常用数据分析与建模案例的快速创建和展示。通过【模板】模块，用户可以创建一个 无须导入数据及配置参数就能够快速运行的工程。同时，用户可以将自己搭建的数据分析工程生成为模板， 显示在【首页】模块，供其他用户一键创建。
第1章 移动互联网安全入门
1.1.2 移动互联网的组成 移动互联网由三部分组成：移动互联网终端、移动通信网和互联网。
1.1.2 移动互联网的组成
移动互联网终端： 移动互联网终端是指通过无线通信技术接入互联网的终端设备，例如智能手 机、平板电脑等，其主要功能是移动上网。常见的移动互联网终端有移动手 机终端和平板电脑终端，移动手机终端主要以苹果公司的iPhone系列手机和 Android系统的手机为主，平板电脑主要以iPad系列平板与Android系统的平板 为主，这两种类型的终端也代表了当前移动互联网终端的发展趋势和方向。 移动通信网： 人们熟知的移动互联网接入网络有GPRS、Wi-Fi、3G、4G和5G等 互联网： 互联网，是网络与网络之间串连形成的互联网络。这些网络以一组通用的协 议相连，形成逻辑上单一而巨大的全球性网络，在这个网络中有交换机、路 由器等网络设备、各种不同的连接链路、种类繁多的服务器和计算机终端。
移动性 个性化 私密性 融合性
1.1.3 移动互联网的特点
移动终端体积小、重量轻、便于随身携带，并且 可以随时随地接入互联网。
对于不同用户群体和个人的不同爱好和需求，为 他们量身定制出多种差异化的信息，并通过不受 时空地域限制的渠道，随时随地传送给用户。
移动通信与互联网的结合使得每个用户可以在其 私有的移动终端上获取互联网服务，因此移动互 联网业务也具有一定的私密性。
1.2.2 移动互联网的关键技术
IPv4和IPv6协议： 互联网采用的是TCP/IP协议簇，IP作为TCP/IP协议簇中的网络层协议，是整个协 议簇中的核心协议。IPv4是网际协议开发过程中的第四个版本，也是第一个被广 泛部署的版本。IPv4是互联网的核心，也是最广泛的网际协议版本。IPv6是IETF （The Internet Engineering Task Force，国际互联网工程任务组）设计的用于替 代现行IPv4协议的下一代IP协议。IPv6简化了报文首部格式，加快了报文转发， 提高了吞吐量；身份认证和隐私保护是IPv6的主要特性，而且IPv6允许协议继续 增加新的功能，使之适应未来的技术发展。 智能终端技术： 移动智能终端搭载各种操作系统，同时拥有接入互联网的能力，可以根据用户的 需求定制各种功能。人们可以自行在移动终端上安装所需的应用软件、游戏等第 三方服务商提供的程序，通过此类程序来不断对手机的功能进行扩充，并可以通 过移动通信网络来实现无线网络接入，用户可以随时随地访问互联网获取所需的 资源。
大学计算机基础(Office2016)第2版 第11章 计算机新技术及应用
计算机新技术及应用
11.2.1 大数据的定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常规 软件工具（IT技术和软硬件工具）进行捕捉、 管理、处理的数据集合，对大数据进行分析不 仅需要采用集群的方法获取强大的数据分析能 力，还需研究面向大数据的新数据分析算法。
大学计算机基础（Windows 10+Office 2016）（第2版）
第11章
计算机新技术及应用
11.3.3 人工智能的发展
1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批年轻科学家一起聚 会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能” 这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。
第11章
计算机新技术及应用
11.2.2 大数据的发展
在大数据行业火热的发展下， 大数据几乎涉及到所有行业的发展， 国家相继出台的一系列政策更是加 快了大数据产业的落地。
大学计算机基础（Windows 10+Office 2016）（第2版）
第11章
计算机新技术及应用
11.2.3 大数据的主要结构与运用
云安全是云计算技术的重要分支，在反病毒领域获得了广泛应用。云安全技术可 以通过网状的大量客户端对网络中软件的异常行为进行监测，获取互联网中木马和恶 意程序的最新信息，自动分析和处理信息，并将解决方案发送到每一个客户端。
“云安全”系统的建立并非轻而易举，要想保证系统的正常运行，不仅需要海量 的客户端、专业的反病毒技术和经验、大量的资金和技术投入，还必须提供开放的系 统，让大量合作伙伴加入。
第11章
计算机新技术及应用
11.1.1 云计算的定义
云计算模式如同单台发电模式向集中供电模式的转变，它将计算任务分布在由大 量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。与传 统的资源提供方向相比，云计算主要具有以下特点。
大数据导论教学大纲
大数据导论课程教学大纲
XMU Undergraduate Course Syllabus
厦门大学本科课程大纲填写说明(Notes)
1．须同时填写课程大纲中文版和英文版。
2．课程名称必须准确、规范。
3．课程代码：非任课教师填写。
该课程在教务系统生成后，由学院代为填写。
4．授课对象填写专业。
5．适用年级填写可修读本课程的时间，如本科三年级第一学期。
6．课程类型指公共基本课程、通识教育课程、学科通修课程、专业（或专业方向）课程、其他教学环节。
7．课程课型指理论课、实验课、技能课、实践课。
8．总学时=授课学时+讨论学时+实验学时+上机学时+其他学时
9．先修课程是与该课程具有严格的前后逻辑关系，非先修课程则无法学习该课程。
10.培养目标不少于150字。
11.考核方式包括成绩登记方式、成绩组成、考核标准等。
成绩登记方式包括百分制、
通过/不通过等。
成绩组成指各种考核方式占比。
考核标准指衡量各项考评指标得分的基准。
12.选用教材和主要参考书要求注明作者、书目、出版社、出版年份。
例如，“丹利维
尔：《民主、官僚制组织和公共选择》，中国青年出版社，2001年。
”
13.其它信息指课堂规范要求等，如课上禁止使用手机、缺勤要求等。
14.课程英文类别代号:。
MySQL数据库技术与应用(慕课版)课后习题答案
第1章数据库概述1.填空题（1）Oracle（2）U 1U 2U 4U（3）体积小、安装成本低、速度快、源码开放（4）Memcached、Redis、mongoDB（5）大、中、小型网站中2.选择题（1）A（2）B（3）A（4）A（5）D3.简答题（1）常见的关系型数据库有MySQL、Oracle、SQL Server和Access数据库。
MySQL数据库主要应用在广泛地应用到互联网上的大、中、小型网站中；Oracle数据库主要应用在传统大企业、政府机构、金融机构、证券机构等；SQL Server数据库主要应用在部分电商和使用Windows 服务器平台的企业；Access数据库早期应用于小型程序系统ASP + Access、系统留言板、校友录等。
（2）关系型数据库按照结构化的方法存储数据，具备纵向扩展能力，采用结构化查询语言，强调ACID规则，强调数据的强一致性，可以控制事务原子性细粒度，并且一旦操作有误或者有需要，可以回滚事务。
非关系型数据库不需要固定的表结构，一般情况下也不存在对数据的连续操作。
不同点：关系型数据库使用表结构，非关系型的数据库格式灵活。
关系型数据库支持SQL语言，支持事务，非关系型数据库不提供SQL语言，无事务处理。
相对于关系型数据库，非关系型数据库在大数据存取上具备无法比拟的性能优势。
（3）应该注意MySQL的版本和开发人员使用的版本。
第2章环境的安装与基本配置1.填空题（1）Ubuntu CentOS Red Hat（2）RPM包二进制包源码包（3）仅主机模式NAT模式桥接模式（4）数据库语言（5）Mysqladmin、mysqldump等命令2.选择题（1）A（2）B（3）B（4）D（5）D3.简答题（1）在企业中应该使用源码编译方式安装MySQL，使用源码安装在编译安装过程可以设定参数，按照需求，进行安装，并且安装的版本，可以自己选择，灵活性比较大。
（2）VMware虚拟平台提供3种网络模式。
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11.4.4流程管理
流程管理包括流程目标、流程任务、流程分级。具体流 程的建立，需要以数据治理的内容作为依据，并且要做 到严格遵循本单位数据治理的规章制度。 流程管理的具体工作包括：
做好事前预防 01
02 加强事中监测
进行事后评估和整改 03
《大数据导论（通识课版）》
11.4.5技术应用
（1）建立数据资产管理系统，统一管理数据资产，包括元数据、 数据模型、数据标准以及其他重要的数据资产，并提供可视化 的数据查询和展示功能，从而支持数据资产的方便快捷查询。 （2）建立数据质量管理系统，落实数据质量问题的治理工作， 实现数据质量问题的发现、跟踪、治理、评价的全流程闭环管 理。同时，需要落实数据生命周期管理机制，在必要的时候， 可以考虑搭建数据生命周期管理平台。 （3）建设统一的数据仓库平台，持续整合各个生产系统和业务 系统的基础数据，在组织层面提供一个统一的数据视图，满足 前台营销、统计分析、决策支持、风险管理和新资本协议等多 种需求。 （4）加强各系统间的互联互通，努力消除信息孤岛，促进数据 在各部门、各系统之间的自由流通，充分发挥数据的最大价值。
《大数据导论（通识课版）》
11.1.4大数据治理的基本概念
2.中观层 在中观层，大数据治理的概念表现在三个层面： （1）第一个层面是管理机制。在很大程度上，大数据治理 是一种组织行为，完善的管理机制，可以作为数据治理的行 动依据和指导方针，为实现“用数据说话、用数据决策、用 数据管理、用数据创新”提供一套规范管理的路径。 （2）第二个层面是信息治理计划，包括新兴的管理方法、 技术、流程和实践，能够促成对大量的、有隐私的、有成本 效益的结构化和非结构化数据的快速发现，并对其进行收集、 运行、分析、存储和可保护性的处理。 （3）第三个层面是数据全面质量管理的部署。大数据治理 全面管理包括数据的可获得性、可用性、完整性和安全性的 全生命周期和全面质量管理，尤其关注使用数据时的安全性 和数据完整性。
据 治
理
政
策
景
& 原
则 隐
数 制
愿理 治 据 数
机 任 责
私
与
安
数
全
政
策
构
结 据治理
律 法
《大数据导论（通识课版）》
11.4大数据治理保障机制
11.4.1大数据治理战略目标 11.4.2大数据治理组织 11.4.3制度章程 11.4.4流程管理 11.4.5技术应用
《大数据导论（通识课版）》
11.4.1大数据治理战略目标
《大数据导论（通识课版）》
11.3.3数据治理螺旋模型
Mustimuhw Information Solutions是加拿大一家计算机软件 公司，该公司研究发现，随着时间的推移，人们的需求和能 力会不断变化和发展，治理模型也将随之而扩张和改进，不 断迭代循环、发展壮大。因此，该公司认为数据治理应以螺 旋模型呈现，以反映模型的动态和不断演变的性质
《大数据导论（通识课版）》
11.1.2数据治理的基本概念
表“数据治理”代表性观点
机构
定义
DAMA
数据治理是指对数据资产管理行使权力和控制 的活动集合（计划、监督和执行）
数据治理是包含信息相关过程的决Байду номын сангаас权及责任
DGI
制的体系，根据基于共识的模型执行，描述谁 在何时何种情况下采取什么样的行动、使用什
么样的方法
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11.1.4大数据治理的基本概念
3.微观层 在微观层，大数据治理的概念包括三个层面： （1）第一个层面是具体的经济有效的管理策略和过程，包括组织结 构上的实践、操作上的实践和相关的实践。组织结构上的实践主要 是识别出数据拥有者及其角色和责任；操作上的实践主要是组织执 行数据治理的手段；相关的实践主要指改善政策有效性和用户需求 之间的联系。 （2）第二个层面是大数据治理是使用传统的数据质量维度的方法来 测评数据质量和数据的可用性，这些维度包括精确性、完整性、一 致性、实效性、单值性。 （3）第三个层面是技术工具应用的大数据治理行为，涉及5个重要 因素，包括：以关注人为基础的治理理念、以政府为主体的治理主 体、以多种数据为客体的治理客体、以法律和计算机等软硬件为主 的治理工具、以对大数据价值为主要发掘对象的治理目标。
(2)理解数据治理的职能。从决策的角度，数据治理的职能是“决定 如何做决定”，因此，数据治理必须回答决策过程中所遇到的问题， 即为什么、什么时间、在哪些领域、由谁做决策，以及应该做哪些 决策；从具体活动的角度，数据治理的职能是“评估、指导和监 督”，即评估数据利益相关者的需求、条件和选择，以达成一致的 数据获取和管理的目标，通过优先排序和决策机制来设定数据管理 职能的发展方向，然后根据方向和目标来监督数据资产的绩效与是 否合规。
数据治理 制度体系
政策
制度
数据治理规划
元数据 管理办法
细则
规范
元数据管理 实施细则
元素据 技术规范
信息标准管理 政策
数据质量 管理办法
数据质量管理 实施细则
数据质量 技术规范
数据质量管理 政策
数据生命周期 管理办法
数据生命周期 管理细则
数据生命周期 技术规范
图 数据治理制度体系
《大数据导论（通识课版）》
《大数据导论（通识课版）》
11.1.3数据治理与数据管理的关系
•治理负责对管理活动进行评估、指导和监督，而管理 根据治理所作的决策来具体计划、建设和运营。治理的 重点在于，设计一种制度架构，以达到相关利益主体之 间的权利、责任和利益的相互制衡，实现效率和公平的 合理统一，因此，理性的治理主体通常追求治理效率。
《大数据导论（通识课版）》
11.1.6大数据治理的重要意义和作用
促进服务创新 和价值创造
01
提高数据质量，
增强数据可信度， 03
降低成本
02
提升数据管理 和决策水平
04
提高合规监管和 安全控制，降低风险
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11.2 大数据治理要素
管控风险
目标要素
实现价值
促成要素
需
组织结构
政策与策略
求
相关责任人
提
核心要素
高
大数据质量管理
大数据生命周期
大数据安全与隐私
支
持
支持要素
大数据架构
主数据
元数据
流程与活动
图 大数据治理要素
《大数据导论（通识课版）》
11.3大数据治理模型
11.3.1 ISACA数据治理模型 11.3.2 HESA数据治理模型 11.3.3数据治理螺旋模型
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11.1.2数据治理的基本概念
(3)把握数据治理的核心。数据治理关注的焦点问题是， 通过何种机制才能确保所做决策的正确性。决策权分配 和职责分工就是确保做出正确有效决策的核心机制，因 而也就成为数据治理的核心。 (4)抓住数据治理的本质。对机构的数据管理和利用进 行评估、指导和监督，通过提供不断创新的数据服务， 为其创造价值，这是数据治理的本质
现和管控风险
企业外部的大数据治理强 数据治理强调企业内部经营
调所有权分配；企业内部 权分配
的大数据治理强调经营权
分配
权责安排，即决策权归属 权责安排，即决策权归属和
和责任担当
责任担当
有哪些决策；由谁来作决 有哪些决策；由谁来作决策；
策；如何作出决策；如何 如何作出决策；如何对决策
对决策进行监控
进行监控
监督 监控反馈
监控
图 数据治理与数据管理的关系
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11.1.4大数据治理的基本概念
大数据治理 （针对性）
宏观层 中观层
概念体系
体系框架
管理机制 计划 部署
微观层
程序 工具
图 大数据治理3大层次
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可信决策 绩效提升 创新管理理念和 治理模式
风险管理 安全合规 隐私保护
提纲
11.1 概述 11.2 大数据治理要素 11.3 大数据治理模型 11.4 大数据治理保障机制
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11.1 概述
11.1.1为什么需要数据治理 11.1.2数据治理的基本概念 11.1.3数据治理与数据管理的关系 11.1.4大数据治理的基本概念 11.1.5大数据治理与数据治理的关系 11.1.6大数据治理的重要意义和作用
11.3.1 ISACA数据治理模型
国际信息系统审计与控制协会(Information Systems Audit and Control Association，ISACA)是全球公认的信息科技 管理、监控领导组织。ISACA从行政资助、文化、管理指 标、培训与意识培养四个角度出发，构建了数据治理模型 (简“ISACA模型”)
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11.3.2 HESA数据治理模型
高等教育统计局是英国收集、分析和传播高等教育定量信 息的官方机构，提出了数据治理模型(简称“HESA模型”)。 该模型数据治理的范围包括： •确保数据安全，确保组织面临的风险可控； •防止和纠正数据错误，从而不断完善数据治理计划； •衡量数据质量并提供检测和评估数据质量的改进框架； •记录数据及其在组织内的使用情况，作为数据相关问题和 具体决策的参考。
数据价值创造 数据质量
数据处理能力
11.1.4大数据治理的基本概念
•在宏观层，大数据治理的概念包括两个方面：概念体系 和体系框架。 •（1）概念体系包括明确目标、权力层次、治理对象以 及解决问题四个方面。 •（2）体系框架是实现大数据治理，进行大数据管理、 利用、评估、指导和监督的一整套解决方案，其构成要 素包括制定战略方针、建立组织架构和明确职责分工等。