数据治理与大数据平台设计教程文件
2023-大数据可视化数据治理平台整体建设方案V3-1
大数据可视化数据治理平台整体建设方案V3大数据是一种值得充分发掘的资产，但需要完备的可视化数据治理平台来开发其潜力。
随着数据量的快速增长，我们迫切需要一个平台来处理、存储并可视化大数据，提供高效准确的数据分析和管理服务。
本文将从整体建设方案出发，逐步阐述大数据可视化数据治理平台的建设步骤。
1.需求分析在构建大数据可视化数据治理平台之前，必须了解需要解决的问题，明确需求并根据需求制定解决方案。
可以考虑以下问题：数据的来源，数据存储位置，数据的精确性和可靠性，数据分析和处理的效率等等。
针对这些问题我们可以设计一个既灵活又实用的平台。
2.架构设计架构设计阶段需要首先明确平台的整体架构，以确保平台具有良好的可扩展性、灵活性和可靠性。
平台的基础架构应该是稳定、具有高可用性和可伸缩性。
同时，还需要考虑支持多种数据源、多种计算模型、不同的批处理和流处理模式，以及数据存储和管理的各种策略。
3.选型实施在架构设计完成之后，需要根据架构设计方案进行选型实施。
根据不同的应用场景，可以选择不同的技术框架和工具。
例如：考虑使用Apache Hadoop生态系统的组件，用于数据存储和处理；如果需要实时流处理，则可以使用Apache Spark Streaming；如果想要更好的可视化效果，可以使用Echarts等多个工具能够很好的处理此类事情。
4.子系统开发在选型实施完成之后，需要逐个开发平台的各个子系统。
包括：数据来源接口、数据存储和管理子系统、数据分析和处理子系统、数据可视化显示子系统等。
这些各自独立的子系统通常可以采用不同的技术，但最终都必须协同工作，以确保平台的高效并发、稳定性和可靠性。
5.测试和上线当所有的子系统都开发完成后，需要进行集成测试和系统测试，以确保各个子系统的协同工作和平台的性能稳定。
最后，当整个平台的发布准备好之后，我们需要做好平台的部署和上线工作。
当上线后，可以根据业务需求进行后续功能的迭代升级。
数据治理与大数据平台设计PPT课件
短信通知
一级检控
确认
业务部门管理员
短信通知
数据仓库
技术主管部门
11/2/2019
32
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， Description of 循序渐进 the contents
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
数
据 导 入
匹配查重
查 询 数据校验
据
版本管理
分 发
ERP
11/2/2019
CRM
人事
财务
……
28
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
11/2/2019
21
主数据类型
当事人
地域
事物
财务和组织
11/2/2019
22
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
11/2/2019
23
为什么要作主数据管理
数据冗余
Why?
数据冲突
难亍应变
11/2/2019
阻碍业务
24
如何做好主数据管理
经常遇到的问题
11/2/2019
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
大数据管理平台建设方案课件
• 数据服务与数据产品
市场分析与企业决策
• 客户行为分析
• 市场趋势预测
• 产品策略制定
运营优化与成本降低
• 营销效果评估
• 客户满意度调查
• 运营流程优化
大数据平台未来发展趋势与展望
大数据平台技术发展趋势
• 分布式计算与云计算
• 人工智能与机器学习
• 物联网与边缘计算
大数据平台应用领域拓展
• 智能城市与公共安全
• 社交媒体与舆情分析
• 教育与科研大数据
大数据平台产业发展的挑战与机遇
• 数据安全与隐私保护
• 政策法规与标准化
• 人才培养与技术创新
XX
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
小无名 DOCS
• 数据整合与共享
• 数据处理与分析能力
大数据管理的价值与优势
大数据管理的价值
• 提高决策效率
• 降低运营成本
• 创新商业模式
大数据管理的优势
• 实时数据分析
• 精准客户画像
• 智能决策支持
大数据管理的应用领域
• 金融业
• 医疗健康
• 物联网
⌛️
大数据平台建设的必要性与紧迫性
大数据平台建设的必要性
平台负载均衡与扩展
• 负载均衡策略与算法
• 扩展平台处理能力
• 高可用性与容错性
大数据平台安全策略
数据安全与隐私保护
• 数据加密与脱敏
• 访问控制与权限管理
• 数据审计与溯源
平台安全防护
• 防火墙与入侵检测
• 备份与恢复策略
• 安全事件应对与处置
07
2023-大数据治理平台建设规划方案-1
大数据治理平台建设规划方案
随着信息技术的不断发展，大数据已经成为了现代社会中不可或缺的
一部分。
因此，在大量数据的管理方面建立一套完备的平台显得尤为
重要。
下面将会分步骤阐述大数据治理平台建设规划方案。
一、明确目标
在建设大数据治理平台之前，首先需要明确目标，清楚地知道该平台
所要达到的目的。
比如，可以明确该平台的功能，包括数据采集、数
据存储、数据清洗、数据分析以及数据共享等。
二、制定策略
建设一套大数据治理平台需要制定系统的策略。
策略制定需要针对企
业的实际情况，包括人力资源的调配、预算的安排、防范风险以及应
对紧急情况的应急预案等。
三、构建平台
在明确了目标和制定了策略之后，就可以开始构建大数据治理平台了。
对于平台的选择，需要针对企业实际情况进行选择，既可以采用自主
搭建的方式，也可以选择外购的形式进行建设。
平台的构建需要考虑
到数据的规模，安全性，可扩展性和性能等等。
四、组建团队
建设一套大数据治理平台需要牵涉到数据挖掘、分析、管理等众多领域，因此，需要建立专门的技术团队来进行平台的建设和管理。
团队
需要包括专业的程序员、数据分析师等等。
五、培训人员
建设大数据治理平台的同时，还需要针对每个团队成员进行系统的培训。
这样可以确保团队成员能够更好地了解这个平台，顺利地使用该平台，并且为企业创造更多的价值。
总之，大数据治理平台建设规划方案需要注重目标的明确，策略的制定，平台的构建，团队的组建以及人员的培训。
只有实现了这些步骤的落实，才能保障大数据治理平台在企业中的有效发挥。
大数据治理平台规划设计
大数据治理平台规划设计目录1、大大数据治理平台概述 (3)2、大大数据治理平台需求分析 (4)3、运行管理 (4)4、大数据总线 (5)4.1、资源采集管理 (5)4.2、资源处理管理 (6)4.3、资源共享管理 (6)5、资源目录管理 (6)5.1、资源分类管理 (7)5.2、大数据资源注册 (7)5.3、目录内容发布 (8)5.4、目录检索 (8)5.5、主题库 (8)6、规则管理 (8)7、大数据质量审计 (9)8、监控管理 (9)9、统计分析 (10)10、平台配置 (11)1、大大数据治理平台概述大数据交换平台为智慧湘潭提供信息交换与共享服务，基于成熟的大数据大数据交换中间件，实现业务平台、多部门的点对点、点对多、多对多等的交换方式；满足批量大数据交换、单条大数据查询、大数据请求服务、FTP等多种交换模式；预留接口，适应后续不同的部门的交换接入需求。
基础架构、核心内容、关键技术和基本功能的要求，满足大数据的采集、同步、处理、传输等需求，同时也充分考虑用户权限，安全审计等方面的需求。
2、大大数据治理平台需求分析➢支持常见关系型大数据库、支持ODBC大数据源、支持常用文件格式、支持常见协议、支持常见接口方式，支持大数据转换；➢支持自由设定采集大数据表、字段，支持行过滤，支持多任务并行采集；支持大数据库存储过程及函数的调用；➢支持对采集的大数据按投标方自己设计的大数据字典标准进行转换；➢对于大数据交换的运行策略，要求能够定义绝对时间和相对时间；➢支持实时和定时调度机制；➢提供图形可视化监控与管理工具；➢支持大数据交换过程（双向的，包括大数据采集和共享）的实时可视化监控；➢支持大数据完整性校验；➢支持断点重传或续传；➢支持节点程序绿色安装；➢支持网络环境对用户透明；➢交换过程与大数据质量可视化；➢平台大数据交换高性能。
3、运行管理运行管理是对整个大数据资源交换所运行的所有IT实体，包括服务器、接入交换节点信息以及交换流程等软件模块进行管理，其中包括对平台服务管理、交换中心控制管理和交换流程管理。
大数据治理及数据治理平台的设计
大数据治理及数据治理平台的设计随着信息技术的不断发展，大数据已经成为了人们生活和工作中不可或缺的重要资源。
然而，随之而来的海量数据的处理和分析工作也变得愈发地困难。
为了更好地实现大数据管理和应用，数据治理成为了重要的课题。
数据治理是指将数据的获取、加工、存储、分析和管理过程进行规范化和标准化，以确保数据的质量、安全和及时性。
在数据治理中，数据治理平台的设计是至关重要的环节。
在数据治理平台的设计中，考虑到各方面的因素，包括数据来源、数据存储、数据分析和数据管理等。
数据治理平台需要具备功能完善、易用性强、可扩展性强和数据安全等特点，让用户在使用数据治理平台的时候能够更加便捷和高效地完成各项操作。
一、大数据治理的必要性大数据治理是指对各种数据类型的收集、处理、管理和解析。
这些数据通常来自于客户、员工、供应商、合作方等各个渠道，而这些数据来源复杂、类型多样，要想进行灵活的数据操作，必须先要对数据进行翻译、整理和清洗，才能够实现数据的可操作性。
此外，随着数据量的不断增加，数据管理也变得愈发困难。
大数据治理成为企业在数据管理方面面临的重要课题，通过数据治理，可以使数据更好地实现管理和检索，方便企业进行决策分析。
大数据治理可以使数据更好地实现管理和检索，进而推动企业运营的发展。
二、数据治理平台的基本功能数据治理平台是大数据治理中重要的组成部分。
数据治理平台需要具备一系列强大的功能来满足数据治理需求。
1.数据质量管理数据的质量不好可能会造成企业决策出现大的错误。
数据治理平台需要具备数据质量管理的功能，来诊断数据问题并改进数据，提高数据质量和可靠性。
在进行数据质量管理时，还需要进行数据验证、数据映射和数据转换等操作。
2.数据安全管理数据安全是信息领域的重中之重。
数据治理平台需要具备数据安全管理功能，来保护数据的机密性和完整性，防止数据泄露和安全事故。
数据的安全性包括数据的存储安全、传输安全、身份认证和授权管理等方面。
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。
大数据平台数据治理方案_2
安全急平台。
大数据平台下的数据治理
3
大数据平台下的数据生命周期
热点
活跃
历叱
归档
睿利而行、郎丰利、专注于智慧城市、一网统管、企业数字化转型、大数据治理、大数据可视化、数字乡村、智慧园区、智慧楼宇、智慧政务、智慧校园、智慧教探 育寻 、公 区共块安 链全 、解 人决工之 智道 能， 、数借助据中先台 进技、新术基 ，建 提升、应 数急 字管 孪理 生能 、力 智。 慧以 医“ 疗国、内 智慧领先医， 院国 等际行先 业进 方” 案为宗旨，构建城市应急平台体系，打造一张图可视化公共安全应急平台。探寻公共安全解决之道，借助先进技术，提升应急管理能力。以“国内领先，国际先进”为宗旨，构建城市应急平台体系
安全急平台。
公共代码
数据标准变更查询
标准综合管理
数据标准需求
数据标准变更
数据标准发布
数据标准执行
数据版本管理
数据标准采集
系
角色管理
统
管
用户管理
理
权限管理 日志管理
参数管理 配置管理
密码管理 在线用户
11
数据治理—数据质量系统
应 数据质量提升
用
质量提升方案提交
质量提升工作总结报告
辅劣数据纠正
数据质量考核
考核指标度量规则 考核指标手劢执行
报告数据导入及清除 分支机构与项考核
接口服务
数
据
探
数据访问
查
权限集成
分析服务 二次开发
功 能
度量规则管理
质量问题发现
质量问题提交
基础类度 量规则 睿利而行、郎丰利、专注于智慧城市、一网统管、企业数字化转型、大数据治理、大数据可视化、数字乡村、智慧园区、智慧楼宇、智慧政务、智慧校园、智慧教育探、 寻公区共 块安 链全 、解 人工决智 之道能， 、数借助据先 中台进、 技新 术基 ，建 提、 升应数字急孪 管理生能 、力 智慧。医 以“疗、国内智慧领先医， 院国 等际 行先 业进 方案”为宗旨，构建城市应急平台体系，打造一张图可视化公共安全应急平台。探寻公共安全解决之道，借助先进技术，提升应急管理能力。以“国内领先，国际先进”为宗旨，构建城市应急平台体系
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- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
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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
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
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” 数据质量报告要大范围发布
数据治理 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 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
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
项目制定标准规范 •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
数
据 导 入
匹配查重
查 询 数据校验
据
版本管理
分 发
ERP
CRM
人事
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
数据治理要素
组织
Organization
流程、活动与机制
Process&Activities&Mechanism
技术平台与工具
Platform&Tools
计划、制度 与标准规范
Plan&Rule&Standards
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
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
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
审核、评估、发布
提交
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
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
业务部门管理员
短信通知
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， Description of 循序渐进 the contents
策略
数据质量
报告定期 发布
奖惩机制
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
财务
……
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
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
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
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
Why?
1 数据的参考框架 2 解决数据模糊性 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.