数据治理与大数据平台设计
社会治理网格化大数据融合平台建设方案
社会治理网格化大数据融合平台建设方案目录一、内容简述 (3)1.1 背景与意义 (4)1.2 目标与任务 (5)1.3 方案范围与适用对象 (6)二、现状分析 (7)2.1 现有系统概述 (8)2.2 数据资源现状 (9)2.3 存在的问题与挑战 (10)三、建设目标与原则 (11)3.1 建设目标 (13)3.2 建设原则 (14)3.3 指标体系与评价方法 (15)四、平台架构设计 (16)4.1 总体架构 (17)4.2 组件设计 (19)4.2.1 数据采集层 (20)4.2.2 数据处理层 (21)4.2.3 数据存储层 (23)4.2.4 应用服务层 (25)4.3 技术选型与平台搭建 (26)五、功能模块规划 (29)5.1 数据采集与整合模块 (30)5.2 数据处理与分析模块 (31)5.3 数据可视化与报表模块 (32)5.4 系统管理与维护模块 (34)5.5 安全与隐私保护模块 (35)六、实施计划与步骤 (36)6.1 实施步骤 (37)6.1.1 制定详细实施计划 (39)6.1.2 分阶段建设与部署 (40)6.1.3 进度监控与调整 (41)6.2 关键里程碑事件 (42)6.3 预期成果与效益 (42)七、资源保障与支持 (44)7.1 人力资源配置 (45)7.2 物力资源保障 (46)7.3 财务预算与投入 (47)7.4 合作伙伴与支持网络 (48)八、风险评估与应对策略 (49)8.1 风险识别 (51)8.2 风险评估 (52)8.3 应对策略与预案 (55)8.4 持续监控与改进 (56)九、总结与展望 (58)9.1 方案总结 (59)9.2 未来展望 (60)9.3 建议与反馈 (62)一、内容简述本方案旨在建设一个综合性的社会治理网格化大数据融合平台，以推动社会治理现代化进程，提升公共安全、环境保护和应急管理的智能化水平。
平台将基于大数据、云计算、物联网和人工智能等现代信息技术，实现对网格内各种数据的集成、共享和融合，为政府决策、社会治理和服务公众提供有力支撑。
大数据可视化平台数据治理综合解决方案
总结词
开放共享、协同办公
VS
详细描述
该政府机构通过数据治理项目，实现了数 据的开放共享和协同办公。通过数据分类 、元数据管理、数据质量监控等手段，确 保了数据的准确性和完整性。同时，通过 数据可视化平台，实现了各部门之间的数 据共享和协同办公，提高了政府机构的办 公效率和公共服务水平。
THANKS
完整的数据。
数据验证
通过规则和算法，对数据进行校验和 验证，确保数据的准确性和合规性。
数据标准化
制定统一的数据标准，对数据进行规 范化和标准化处理，提高数据的可比
性和可分析性。
增强数据安全和隐私保护
数据加密
采用加密技术对数据进行加密存储和传输，确保数据的安全性和 机密性。
数据访问控制
设置严格的数据访问控制和权限管理，限制对数据的访问和使用 ，防止数据泄露和滥用。
总结词
合规监管、风险控制
详细描述
该金融企业面临着严格的合规监管和风险控制要求。通过数据治理实践，该企业实现了 对数据的合规监管和风险控制。通过数据分类、数据安全控制、数据审计等手段，确保 了数据的合规性和安全性。同时，通过数据可视化平台，实现了对数据的实时监控和预
警，有效降低了企业的风险。
案例三：某政府机构的数据治理项目
增强数据交互性
通过交互式可视化，用户可以自主探 索和分析数据，发现潜在规律和价值
。
辅助科学决策
可视化平台能够直观展示数据间的关 系和趋势，为科学决策提供有力支持 。
降低数据分析门槛
可视化技术降低了数据分析的难度， 使更多人员能够参与到数据分析和利 用中。
大数据可视化平台的分类和应用场景
数据报表类
适用于业务分析、报表展示等场景，如Power BI、Tableau等。
社会治理大数据平台建设方案
提升决策科学性
通过对海量数据的挖掘和 分析，为政府决策提供科 学依据，提高决策的科学 性和准确性。
建设意义
推动社会治理创新
通过大数据技术的应用，推动社会治理的创新和发展，提高社会 治理的现代化水平。
提高公共服务水平
通过大数据技术，实现对公共服务的实时监测和评估，提高公共服 务的水平和质量。
促进政府数字化转型
大数据技术的发展
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
政策支持
政府出台相关政策，鼓励和支持社会 治理大数据平台的建设。
大数据技术的不断发展，为解决社会 治理问题提供了新的思路和手段。
目标概述
01
02
03
提高社会治理效率
通过大数据技术，实现对 社会治理数据的实时监测 和分析，提高社会治理的 效率和水平。
促进数据共享
建立统一的社会治理大数 据平台，实现各部门之间 的数据共享和协同工作。
社会治理大数据平台建设方 案
汇报人： 2024-01-07
目录
• 项目背景与目标 • 大数据平台需求分析 • 大数据平台架构设计 • 大数据平台关键技术 • 大数据平台实施方案 • 大数据平台运营与维护 • 预期成果与效益分析
01
项目背景与目标
背景介绍
社会治理面临的问题
随着社会的发展，社会治理面临的问 题日益复杂，需要借助大数据技术进 行解决。
社会治理大数据平台的建设，将促进政府数字化转型，提高政府的 工作效率和透明度。
02
大数据平台需求分析
数据治理与大数据平台设计方案
数据治理与大数据平台设计方案1. 引言随着大数据时代的到来，企业每天都在处理海量的数据。
数据治理是一个重要的领域，它涉及到数据质量管理、元数据管理、数据安全和隐私保护等方面。
同时，为了有效地处理和存储大数据，需要设计一个高效的大数据平台。
本文将介绍数据治理和大数据平台的设计方案。
2. 数据治理数据治理是一个全面管理和控制数据资源的过程。
它包括数据质量管理、元数据管理、数据安全和隐私保护等方面的工作。
2.1 数据质量管理数据质量管理是确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性的过程。
为了保证数据质量，可以采用以下策略：•数据清洗：通过删除重复数据、修复格式错误、填充缺失值等操作，提高数据的质量。
•数据验证：使用规则引擎和模型，对数据进行验证，确保数据满足特定的约束条件。
•数据监控：实时监控数据的变化和健康状况，及时发现数据质量问题并采取相应的措施。
2.2 元数据管理元数据是描述数据特性和属性的数据。
元数据管理涉及到数据目录、数据词汇表和数据文档等内容。
通过元数据管理，可以达到以下目标：•数据发现：通过数据目录，用户可以快速找到所需的数据资源。
•数据可理解性：通过数据词汇表和数据文档，用户可以理解数据的含义和用途。
•数据跟踪：通过元数据，可以追踪数据的来源、修改历史和使用过程。
2.3 数据安全和隐私保护数据安全和隐私保护是数据治理的重要组成部分。
以下是一些常用的数据安全和隐私保护策略：•访问控制：通过身份验证和授权机制，确保只有授权用户可以访问数据。
•数据加密：对敏感数据进行加密，防止未经授权的人员获取数据。
•数据脱敏：对个人身份信息等敏感数据进行脱敏处理，保护用户的隐私。
3. 大数据平台设计方案大数据平台是指用于存储、处理和分析大数据的技术架构。
它需要具备高可扩展性、高性能和高可靠性。
3.1 数据采集和存储数据采集是将源系统中的数据收集到大数据平台的过程。
数据存储是将数据持久化到存储系统中的过程。
•数据采集：可以使用日志收集工具、数据集成工具等方式，将源系统中的数据从不同数据源中抽取到大数据平台。
社会治理大数据平台建设方案
02
大数据平台架构设计
总体架构设计
架构概述
社会治理大数据平台总体架构设计包括基础设施层、数 据采集与预处理层、数据存储与计算层、数据挖掘与分 析层、数据可视化与交互层。
基础设施层
包括服务器、存储、网络等硬件设施，以及操作系统、 数据库、中间件等基础软件。
公共服务
提供个性化服务和资源分配， 如医疗、教育等，提高公共服
务质量和效率。
效果评估方法
01
对比分析
将大数据平台应用前后的相关数 据进行分析对比，以评估其实际
效果。
03
专家评估
邀请相关领域的专家对大数据平 台的应用效果进行评估和指导。
02
成本效益分析
计算大数据平台的建设和使用成 本与其带来的经济效益和社会效
未来发展趋势与展望
发展趋势
1. 数据量的持续增长：随着社会治理数据的不断增加，未来平台 将面临更大的数据处理压力，需要不断提高数据处理能力和存储 容量。
2. 数据价值的深度挖掘：随着技术的发展和应用的深入，未来将 更加注重对数据的深度分析和挖掘，提取出更多的价值信息，为 社会治理提供更加准确、可靠的数据支持。
社会治理面临着复杂多变的挑战，需要借助大数据技术 提高治理能力和水平。
建设社会治理大数据平台是适应新时代发展需要，推进 国家治理体系和治理能力现代化的重要举措。
项目意义
01
实现数据资源的集中整合、 共享交换和开发利用，提高 社会治理的精准度和策提 供科学依据，推动政策制定 、优化资源配置、加强社会
。
制定项目质量标准
根据社会治理领域的业务特点和技 术要求，制定相应的项目质量标准 ，包括数据准确性、系统稳定性、
大数据平台数据治理项目建设方案
大数据平台数据治理项目建设方案目录一、项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)二、项目需求分析 (5)2.1 数据治理原则 (6)2.2 数据治理范围 (7)2.3 数据治理流程 (8)三、项目内容与任务 (10)3.1 数据治理架构设计 (11)3.2 数据质量提升 (12)3.3 数据安全保障 (13)3.4 数据资源管理 (14)3.5 数据治理机制建设 (16)四、项目实施计划 (16)4.1 项目时间表 (18)4.2 项目阶段划分 (18)4.3 项目责任分配 (19)五、项目资源保障 (20)5.1 人力资源保障 (22)5.2 物力资源保障 (23)5.3 资金保障 (24)六、项目风险与应对措施 (25)6.1 项目风险识别 (27)6.2 项目风险评估 (28)6.3 项目风险应对措施 (30)七、项目监控与评估 (30)7.1 项目进度监控 (31)7.2 项目质量评估 (33)7.3 项目效益评估 (33)八、项目总结与展望 (34)8.1 项目成果总结 (36)8.2 项目经验教训 (37)8.3 项目未来展望 (38)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为企业和社会发展的重要驱动力。
大数据平台作为汇聚、处理和分析海量数据的核心基础设施，其建设对于提升企业的数据驱动决策能力、优化业务流程、降低成本等方面具有重要意义。
我们面临着数据治理体系不完善、数据质量参差不齐、数据安全隐患等问题，这些问题严重制约了大数据平台的稳定运行和高效利用。
本项目的目标是构建一个统规范、安全的大数据平台数据治理体系，实现数据的标准化管理、自动化处理、智能化分析，为企业的决策提供有力支持。
建立完善的大数据平台数据治理体系，包括数据标准、数据质量、数据安全等各个方面；本项目的实施对于提升企业的数据治理能力和大数据平台的应用水平具有重要意义，将为企业的数字化转型和创新发展注入新的活力。
大数据治理数据支撑平台与数据管控平台建设方案
数据可视化
通过图形和图表将数据呈现给用户，以便更 直观地理解数据。
03
数据管控平台建设
数据质量管理
数据质量评估
通过制定统一的数据质量评估标准，对数据质量进行全面评估，确 保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
数据清洗与整合
通过数据清洗和整合技术，去除重复、无效或错误的数据，确保数 据的准确性和可信度。
数据存储
采用分布式存储系统，实现数据的可靠性和高效存储。
数据管控
通过数据访问控制、数据安全保护和数据质量管理等手段， 确保数据的安全性和合规性。
数据应用
提供数据分析和数据可视化等功能，支持业务决策和数据 分析。
技术实现细节
数据处理技术
使用Hadoop、Spark等数据处 理技术，实现批处理、流处理 和机器学习等数据处理。
04
平台架构与技术实现
总体架构
架构概述
大数据治理数据支撑平台与数据管控平台建设方案采用了 先进的微服务架构，包括数据采集、数据处理、数据存储、 数据管控和数据应用等模块，能够实现高效的数据管理和 控制。
数据采集
通过多种方式采集不同类型的数据，包括结构化、半结构 化和非结构化数据。
数据处理
进行数据清洗、转换和整合，提高数据质量和可用性。
数据处理
批处理
对大规模数据进行批量处 理，如MapReduce。
机器学习和数据挖掘
应用机器学习和数据挖掘 技术对数据进行深入分析。
流处理
对实时数据进行处理，如 Apache Kafka。
数据服务
RESTful API
通过RESTful API向应用程序提供数据服务。
数据查询
提供SQL查询和其他查询工具，允许用户查 询和分析存储的数据。
大数据平台数据治理规划方案 大数据应用融合规划方案 大数据平台规划方案
4.提升建设效率
通过数据平台对数据进行集中，为管理分析、挖掘预测类等系统提供一致的数据基 础，改变现有系统数据来源多、数据处理复杂的现状，实现应用系统建设模式的转 变，提升相关IT系统的建设和运行效率
5.改善数据质量
从中长期看，数据仓库对XXX大数据分散在各个业务系统中的数据整合、清洗，有 助于企业整体数据质量的改善，提高的数据的实用性
外部 大数 据
Page 9
大数据云平台数据治理总体架构——数据交换层NAS存储
Hadoop集群元 数据区
数据平台临时数 据区
存储数据平台各个Hadoop集群的元数据信息，如：HDFS文件 系统元数据
集团数据交换平台每日获取运输局推送平台提供的业务系统变 化数据，暂存在NAS临时数据区 XXX数据平台加工计算结果返回给业务系统，暂存在NAS临时 数据区
❖ 增量数据识别、获取由云数据推送平台负责，云数据推送平台采用分析、对比源系统日志方式实现 ❖ 对于无法通过上述方式获取增量的源系统数据，则采用某一个时间范围内的全部数据作为增量 ❖ 初始数据加载均采用全量模式
Page 8
大数据云平台数据治理总体架构——数据交换层
传输组件是根据数据源存储的不同分类而设计的，本质是通过分析数据存储结构和数据存储 库的特点来针对性的设计工具，以追求卓越的性能
大数据平台数据治理规划方案
目录
2 3 4 5 6
智慧XXX管理分析类应用建设现状基本分析
基本的现状
集团已建立面向整个XXX业务的数据 仓库，整合了前台业务运营数据和后 台管理数据，建立了面向XXX的管理 分析应用；
XXX大数据已开展供应链XXX、人人 贷和保理等多种业务，积累了一定量 的业务数据，同时业务人员也从客户 管理、风险评级和经营规模预测等方 面，提出了大量分析预测需求；
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项目 实施
运行 维护
项目实施要点
•选择工具 •定制开发 •制定标准规范 •确定组织架构
主数据 管理体系
提升数据质量
统一数据共享
强化决策支持
标准规范
组
织 机
访 问
构服
务
主数据管理系统
通知
注册
准入
申请
废弃
审批
维护
管
安 全
理 流
管
程
理
数
据
导
匹配查重
入
数
据
查询
数据校验
版本管理
分 发
ERP
CRM
人事
财务
……
应用系统
需求和架
构经过严 格评审
方法
Description of the contents
系统的数据
结构变更需
要进行严格 评估
数据发生
变更时，
通报所有 相关方
技术手段
从源头改起，形 成良性循环
24小时监控，及时 按照预案处理问题 多环节设置数据
质量监控功能
短信及时通知相关 业务人员核对问题
BI系统不断整合
数据治理要素
数据治理策略
获得支持
引入外援
找到“痛点”
确定“起点”
责任到人
持之以恒
绩效评估
经验总结
标准先行
实事求是
使用工具
数据 治理
确定方法
奖惩机制
做好绩效
实施建议
*数据质量提升是目标 *主数据管理是关键 *元数据管理是基础
议程
• 数据治理的背景和现状 • 数据治理策略 • 元数据管理 • 主数据管理 • 数据质量管理 • 大数据平台设计
议程
• 数据治理的背景和现状 • 数据治理策略 • 元数据管理 • 主数据管理 • 数据质量管理 • 大数据平台设计
数据质量问题
1、数据的值域 3、数据的完整性 5、业务规则 7、数据转换
数据质量
2、数据的定义 4、数据的有效性 6、结构完整性 8、数据流
组织架构设计
● 业务与技术部门各司其职，共同做好数据质量管理工作
议程
• 数据治理的背景和现状 • 数据治理策略 • 元数据管理 • 主数据管理 • 数据质量管理 • 大数据平台设计
什么是主数据
• 企业主数据分散存储在企业各系统内，对 企业至关重要的核心业务实体的数据，比 如客户、合作伙伴、员工等
– 关键 – 分散 – 缓慢 – 共享
主数据类型
当事人
地域
事物
什么是元数据
• 元数据的定义
– 技术元数据 – 业务元数据 – 操作元数据
为什么要进行元数据管理
1 数据的参考框架 2 解决数据模糊性
Why?
3 可视化数据流动 4 影响和血缘分析 5 推进标准化建设 6 规范化数据审计
经验分享
1.
标准先行
2.
全局治理
3.
尽快见效
4.
高层支持
5.
业务参与
6.
奖惩机制
业务部门
统计部门（业 务部门）负责 业务规则的制 定，在业务层 面统管数据质 量和安全。
技术主管部门
技术部门负责数 据集成、使用等 过程中的数据质 量，并对数据质 量报告进行定期 发布。
评审委员会
技术部门设置评 审委员会，对数 据方面的变更进 行管控，具备技 术方案否决权。
数据质量治理流程
录入 修改
数据定义标准化
原属性名(标准化对象)
月销售量
词素分析
标准单词对象
词素
词素
词素
月 ＋ 销售 ＋ 量
标准域
数量
类型： 数字型 长度： 19，0
分类词
数量
标准用语
月度销售数量
类型： 数字型 长度： 19，0
标准单词
月度 销售 数量
修饰词
分类词(域)
标准单词 标准单词
标准单词
月度
＋ 销售
数量
数据定义标准体系
标准单词
标准用语 标准 体系
标准域
数据模型标准化
▪实体、属性、关系、主键，范式化等 ▪命名规则、用语词典、标准域等
▪数据管理政策、方针等 ▪配置管理、版本管理等
▪准确性 、完整性、实时性、一致性
结构 管理 质量
模型设计 标准
▪查询结果的准确性、使用便利性、查询结果的迅速性
应用
模型诊断
实施路线
模型优化
议程
• 数据治理的背景和现状 • 数据治理策略 • 元数据管理 • 主数据管理 • 数据质量管理 • 大数据平台设计
数据治理背景
1 大数据时代凸现数据重要性
2 数据治理是大数据的基础
数据 治理
3 信息孤岛现象严重 4 数据质量问题严重
5 数据应用未得到有效管理
6 数据安全问题日益严峻
数据录入/质量检查
复制
ETL
应用服务 生产库
后台库
《数据质量管理规范》二级检控
短信通知
一级检控
确认
短信通知
业务部门管理员
数据仓库
技术主管部门
策略和方法
反面影响和
正面的效果
征得了领导 层关注
改进工作 分布实施， 循序渐进
Description of the contents
策略
数据质量 报告定期
发布
设计规范
设计指南
按照模型设计规范和指南统一设计企业内部数据模型
标准化体系（数据定义&模型设计）
标准 规范
模型
引用
要素
关系
定义 规则
制定 完善
提交
审核、评估、发布
元数据管理系统
反馈
指
导
库
元
数
注
脚
数
据
册
本
据
库
元
同
服
设
数
步
务
计
据
应用系统
可使用 可管理 可控制
元数据管理工具的选择
• 元模型易于扩展 • 界面友好 • 安全和系统管理 • 配置管理 • 发布、查询、报表功能 • 平台开放 • 提前试用
不断改进工具软件
最佳实践
从数据剖析（Profiling）开始 尽量使用工具进行数据剖析
数据剖析工作需要持续开展
数据集成过程也需要进行数据剖析 数据质量评估和改进需要被动和主
动两种方式
最佳实践
得到高层的支持 关键数据先行，渐进开展 在数据的“上游”解决质量问题 “防患于未然”优于“后期治疗景和现状 • 数据治理策略 • 元数据管理 • 主数据管理 • 数据质量管理 • 大数据平台设计
关于大数据的几个问题
• 什么是大数据 • 大数据与传统数据仓库是什么关系 • Hadoop与MPP数据库
传统数据仓库
数据采集
源数据 ERP
财务和组织
主数据与参考数据
• 参考数据可以是主数据，但不一定是主数 据
为什么要作主数据管理
数据冗余
Why?
数据冲突
难亍应变
阻碍业务
如何做好主数据管理
经常遇到的问题
如何做好主数据管理
整理并分析主数据的生命周期
识别并管理主数据相关方
识别主数据含义、上下文、类型
主数据实施流程
数据 梳理
主数据 识别
数据 治理 现状
1 意识到了问题的严重 2 “维持”代替“管理” 3 历史“包袱”沉重 4 相关方利益交织，协调困难 5 方案规划容易，落地困难 6 过度依赖技术工具 7 对于数据没有明确区分
议程
• 数据治理的背景和现状 • 数据治理策略 • 元数据管理 • 主数据管理 • 数据质量管理 • 大数据平台设计