数据标准管理平台解决方案
(完整版)数据标准管理平台解决方案
东南融通行业解决方案> 商业智能（BI）>数据治理数据标准管理平台解决方案数据标准的定位与作用数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。
新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。
数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。
数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。
a 增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性o 减少数据转换，促进系统集成a 促进信息资源共享a 促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展数据标准管理平台架构数据标准制定策略数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求，优先解决普遍的、急需的问题。
制定数据标准有以下几个原则：a 遵循“循序渐进、不断完善”的原则。
a 制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准，以公共代码数据标准为起点。
a 开发数据标准的同时，建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。
a 在公共代码和通用数据标准的基础上，遵循数据标准管制和维护的相关规定，予以维护管理，不断丰富完善。
a 与系统建设密切配合，重点服务战略性的系统，确保贯彻执行。
•常广舟*眇怀加谈矽脚”小0*滦快出怦数据分类策略对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段，它能方便数据标准维护和扩充，同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。
a 数据的业务属性角度分类数据分为十二大数据类，包括：团体，产品，账户，总账，营销，渠道，申请，事件，风险，模型，人口统计，地址和地理位置。
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大数据平台数据治理和挖掘解决方案
某金融公司大数据平台数据治理与挖掘的综合应用
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THANKS
感谢观看
数据标准化
该公司在数据标准化方面采用了先进的数据标准化框架，制定了严格的数据标准规范和流程，对数据进行清洗、去重、格式转换等处理，提高数据的规范性和质量。
数据安全
该公司在数据安全方面建立了完善的数据安全防护体系，包括数据加密、数据备份、数据恢复等方面，确保数据的安全性和可靠性。
某知名公司大数据平台数据治理方案
数据质量控制
建立完善的数据安全保障机制，包括数据加密、访问控制、权限管理等方面，以确保数据的安全性和可用性。
数据安全保障
大数据平台数据挖掘解决方案
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数据挖掘定义
数据挖掘是从大量数据中自动搜索隐藏的信息的过程，这些信息以前未知并具有很高的商业价值。
数据挖掘应用场景
数据挖掘广泛应用于各个行业和领域，如金融、医疗、零售、教育等，帮助企业提高决策效率、市场竞争力等。
数据质量管理
该公司重视数据质量的管理，通过制定严格的数据质量标准和流程，对数据进行清洗、去重、格式转换等处理，确保数据的合规性和质量。
数据隐私与安全
该公司严格遵守数据隐私和安全法规，采用了先进的数据加密技术和隐私保护方案，确保数据的机密性和完整性。
业务价值与决策支持
该公司通过大数据平台的数据治理与挖掘应用，全面提升了业务价值和决策支持能力，为业务部门提供了更加精准、可靠的数据分析和预测结果，助力企业高效发展。
大数据平台最佳实践案例分享
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总结词
领先、稳健、完善
治理体系
该公司在数据治理方面构建了完善的数据治理体系，包括数据战略规划、数据标准管理、数据质量管理、数据安全与隐私保护等方面，确保数据的合规性、完整性和可用性。
人大金仓大数据平台解决方案
KingbaseDBCloud-系统功能
KingbaseDBCloud
数据共享（标准应用接口JDBC、ODBC等） 数 据 处 理
MPP
并行SQL
水平分区 垂直分区
R语言 高级分析
内置数据挖 掘算法
关系表
外部表
结构化数据
非结构化数据 HDFS
数 据 存 储
大数据平台建设内容
统一应用平台 应用架构设计 典型应用（管理驾驶仓、报表系统等）
批量数据集中 标准映射 数据集中策略 标准执行 数据质量检核 权限管理
定制数据 服务
数据目录 数据质量分析 数据防护 数据检索
数据整合
标准维护 数据整合模型
数据质量改进
安洗
管理体系
制度
服务配置
数据加工 角色 与技能
服务目录 分工 与职责 流程 方法
数据存储
人大金仓大数据管理平台 解决方案
北京人大金仓信息技术股份有限公司
目录
建设背景及目标
平台规划及架构 平台建设内容 建设策略与方法 成功案列
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大数据发展意义
工信部在《基于云计算的电子政务公共平台顶层设 计指南》中明确提出，要求“各地充分发挥既有资源作 用和新一代信息技术潜能，积极开展基于云计算的电子 政务公共平台顶层设计，继续深化电子政务应用，全面 提升电子政务服务能力和水平，进一步提高电子政务发 展质量”。
Oracle 支持符合ODBC/JDBC 接口规范的46种数据库系统 支持主流的国内外操作系统 Windows 系列/Linux系列
SQL Server Sybase
KingbaseES
Informix DB2
IDC数据中心综合管理平台解决方案
IDC数据中心综合管理平台解决方案目录第1章概述 (1)1.1方案背景 (1)1.2需求分析 (1)1.3设计原则 (3)第2章综合管理平台设计 (4)2.1平台架构 (4)2.1.1 逻辑架构 (4)2.1.2 平台组成 (5)2.2应用形态 (6)2.2.1 C/S客户端 (6)2.2.2 B/S客户端 (6)2.2.3 大屏控制客户端 (7)2.3平台功能 (7)2.3.1 大楼管理功能 (7)2.3.1.1 人员巡查 (7)2.3.1.2 人员考勤 (8)2.3.1.3 车位诱导 (8)2.3.1.4 刷卡消费 (9)2.3.1.5 访客管理 (10)2.3.1.6 智能分析 (10)2.3.1.7 动环监控 (11)2.3.2 基础应用功能 (13)2.3.2.1 实时浏览 (13)2.3.2.2 鱼球联动 (14)2.3.2.3 录像回放 (15)2.3.2.4 拼控上墙 (17)2.3.2.5 报警中心 (18)2.3.2.6 网络对讲 (19)2.3.2.7 车流统计 (20)2.3.2.8 收费查询 (21)2.3.2.9 统计查询 (21)2.3.3 系统管理功能 (22)2.3.3.1 资源管理 (22)2.3.3.2 视频管理 (23)2.3.3.3 门禁管理 (24)2.3.3.4 车卡资料 (25)2.3.3.5 报警管理 (26)2.3.3.6 用户管理 (29)2.3.3.7 网络管理 (30)第3章系统特色与亮点 (32)第1章概述1.1方案背景所谓IDC，即互联网数据中心，是指在互联网上提供的各项增值服务，具体包括申请域名、租用虚拟主机空间、主机托管等业务。
IDC数据中心是一个实现信息的集中处理、存储、传输、交换和管理的物理场所，包含机房基础设施、IT基础设施、业务系统和数据等内容。
机房基础设施包含供电、制冷、机柜、消防、监控等系统，保证IT设备的安全可靠运行；IT 基础设备包括服务器、存储、网络等设备，是业务系统运行及数据存储的基础；业务系统运行于IT设备之上，数据存储于IT设备之中，业务系统及数据对最终用户提供服务。
政务大数据平台数据治理解决方案
案例一：某市数据共享交换平台建设
实施步骤 1. 需求分析：梳理各部门数据需求，建立共享清单。
2. 数据清洗：对数据进行清洗和标准化，确保数据质量。
案例一：某市数据共享交换平台建设
3. 数据交换
通过数据接口、数据下载 等方式实现数据共享交换 。
4. 安全保障
设置权限管理，确保数据 安全。
5. 效果评估
目标
通过云计算技术整合全省政务资源，实现政 务服务的在线化、便捷化、移动化。
案例四：某省电子政务云服务平台建设
实施步骤
1. 资源规划：规划并采购所需的云计算资源，包 括服务器、存储设备等。
2. 系统开发：开发电子政务云服务平台的各项功 能模块。
案例四：某省电子政务云服务平台建设
3. 数据迁移
将原有的政务数据进行迁移至云服务平台上。
面的具体要求和评估方法。
加强数据质量监控
通过对数据的实时监控和定期检查，及时发现并解决数据 质量问题，提高数据质量水平。
完善数据质量反馈机制
建立完善的数据质量反馈机制，鼓励用户及时反馈数据质 量问题，促进数据质量的持续改进。
优化数据安全保障体系
加强数据安全防护
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通过采用加密技术、访问控制等措施，加强数据的保密性和安
制定数据治理规范
根据国家和地方政策要求，结合实际情况，制定政务大数据平台的数据治理规范，包括 数据处理、信息共享、信息安全等方面的具体要求和标准。
强化流程管理和监督
加强对数据治理流程的管理和监督，确保各项流程符合规范要求，提高数据治理工作的 质量和效率。
强化数据质量管理
建立数据质量评估标准
基于国家和地方政策要求，结合实际情况，建立政务大数据平台 的数据质量评估标准，包括数据的准确性、完整性、及时性等方
信息安全管理平台事件数据标准化方案
信息安全管理平台事件数据标准化方案一：背景概述信息化在推动上海世博会业务更好更快的发展上起到了不可替代的作用，但同时上海世博会在信息化建设中也面临着许多的信息安全威胁，如边界安全风险，主要包括黑客攻击、垃圾邮件等；内网安全风险，主要包括主机系统漏洞、服务配置不当等；应用风险，主要包括Web服务器、文件服务器安全风险等。
所以，对上海世博局来说，重视和加强信息化安全整体监控的建设刻不容缓。
而建立统一的信息安全监控平台需要与世博会各个业务系统提供商、网络服务提供商、安全服务提供商、以及相关部门进行有序的技术协商和安全管理思路的融合，同时日志标准化的工作面临着时间紧、责任大、技术难度高等一系列问题，安全监控平台技术进展面临着很大的考验。
二：四因素制约事件数据标准化第41届上海世博会是历史上参与国家最多、参观人员最多的一次。
支持此次盛会的信息系统非常复杂，这对信息安全提出了非常高的要求。
对于支撑、保障这些业务系统正常运行的网络设备、安全设备、系统、数据库等产生的事件数据全球没有统一标准，世博局设备种类众多，各个厂家设备的事件数据日志格式各异，功能各异，部署地点不在同一安全域，采集方式多异，归并难度大，强度高，事件流路径复杂等。
这为事件数据采集、过滤、归并、关联带来的很大的技术挑战。
品牌各异：上海世博会为了通过信息化支撑业务系统，采购了大量的不同品牌的产品，如微软、IBM、CISCO、华为等等。
产品功能各异：操作系统、数据库、存储、路由器、交换机、防火墙、UTM、网闸部署地点各异：安全管理域、互联网域、周家渡、行政中心机房等事件内容各异：各个厂家都有自己的自定义字段事件发送方式各异：snmpsyslogwmiopsec等，甚至有些厂家没有提供显示的日志发送功能（通过二次开发融合）。
三：从四方面入手解决事件数据标准化的问题经过细致深入的讨论研究后，攻关团队将问题分解为4个方面，分别着手解决日志标准化的问题。
这4个部分是：1.数据采集方法的标准化攻关团队在原有的基础上完善了系统的数据采集层。
数据治理平台解决方案
提升数据价值
02
通过对数据进行有效管理和整合，挖掘数据的潜在价值，为企
业和组织创造更多的商业机会。
保障数据安全
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建立完善的数据安全管理体系，降低数据泄露和安全事件的风
险，保护企业和组织的数据安全和隐私。
数据治理的挑战
技术难度
数据治理需要技术实力强的平台和工具，同时需要专业的技术人员进行实施和维护，技术 难度较大。
成功案例介绍
某大型银行
该银行通过数据治理平 台，整合了不同部门和 系统的数据，提高了决 策的效率和准确性，增 加了收益
某城市交通管理局
该管理局通过数据治理 平台，整合了不同来源 的交通数据，提高了交 通管理和运营的效率和 安全性
某电子商务企业
该企业通过数据治理平 台，整合了商品、交易 、用户等数据，提高了 用户体验和销售额
数据安全与隐私保 护
随着企业对数据安全和隐私保护 的需求不断增加，未来的数据治 理平台将更加注重数据的安全性 和隐私保护，采用更加先进的数 据加密和隐私保护技术数据的质量管理，通过采用更加 全面的数据质量管理流程和技术 手段，确保数据的准确性和完整 性。
THANK YOU.
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应用场景与案例分析
应用场景概述
企业内部数据治理
企业内部的数据治理包括数据的整合、清洗、分类、存储、备份 等，以提高数据的质量和一致性，实现数据驱动的决策
公共服务数据治理
公共服务机构需要整合和管理大量数据，包括医疗、教育、交通 、金融等，以提高公共服务的效率和透明度
跨企业数据治理
在供应链、物流等领域，跨企业数据治理需要协调和整合不同企业 之间的数据，以实现更高效的数据管理和协同工作
集中式管理
通过数据治理平台，可以实现数据的集中式管理，从而 更好地掌控数据资产。
主数据管理(MDM)平台解决方案
企业主数据管理普遍存在的四大问题
缺பைடு நூலகம்数据统一标准
没有统一的数据标准 没有统一分类标准 没有标准的属性规范 没有标准的管理流程 没有建立专门数据质量管理组织 没有设立数据质量管理岗位
缺乏数据管理组织
问题分析
缺乏数据质量管理制度 缺乏数据质量考核体系 缺乏数据质量管理流程 没有明确数据产生源头 没有专门的数据质量管控工具 数据质量管理技术架构 数据孤岛严重，无法共享
缺乏管理制度和流程
缺乏数据管理工具
主数据管理面临的挑战
责任部门不清晰
主数据的共享应用的特性决定了他将在 各部门都有应用，只是侧重点不同，比 如人员主数据，在人力资源部管理人事 信息，信息中心主管账号信息，财务部 管理工资信息等等，而且各部门管理范 围都不一样，维护的属性不统一等，各
数据定义不明确
数据定义包含数据属性定义，数据标准
管理从主数据产生到归档的全生命周期
由于主数据是企业的核心数据资产，主数据管理系统需要实现主数据产生到主数据 归档的全生命周期管理，同时由于主数据面对下游多业务系统的数据应用，对主数据的状 态管控尤其严格。从数据获取，到应用流程管理，到数据归档每个环节都对应多种数据状 态管控。
统一企业数据编码，对外提供编码接口服务
主数据管理解决方案
从业务和管理两个角度考虑，解决企业主数据管理所存在的问题，即：完善的产品能 力结合企业合理的数据管理制度。完善的产品能力包含主数据全方位的管理能力，如统一 编码、数据清洗、质量管理等。管理能力体现在企业主数据标准的贯彻和落实。
业务层面
构造企业资源目录，提供快速查询和使用数据的能力
人员档案 用户账号 组织机构 会计科目 ………… 国家区域 行政区划 计量单位 币种 …………
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行业解决方案 > 商业智能（BI） > 数据治理
数据标准管理平台解决方案
数据标准的定位与作用
数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。
新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。
数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。
数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。
¤增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性
¤减少数据转换，促进系统集成
¤促进信息资源共享
¤促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展
数据标准管理平台架构
数据标准制定策略
数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求，优先解决普遍的、急需的问题。
制定数据标准有以下几个原则：
¤遵循“循序渐进、不断完善”的原则。
¤制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准，以公共代码数据标准为起点。
¤开发数据标准的同时，建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。
¤在公共代码和通用数据标准的基础上，遵循数据标准管制和维护的相关规定，予以维护管理，不断丰富完善。
¤与系统建设密切配合，重点服务战略性的系统，确保贯彻执行。
数据分类策略
对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段，它能方便数据标准维护和扩充，同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。
¤数据的业务属性角度分类
数据分为十二大数据类，包括：团体，产品，账户，总账，营销，渠道，申请，事件，风险，模型，人口统计，地址和地理位置。
¤数据的技术属性角度分类
数据分为十大数据类，包括：名称类数据，业务描述类数据，地址类数据，ID标识类数据，代码类数据，金额类数据，数值类数据，数量类数据，百分比类数据，日期类数据。
数据标准定义方法
数据标准是对银行经营管理所涉及各项数据的定义与解释，以及数据质量及安全性要求的统一定义，包含数据在数据管理层面的业务规则定义(业务属性)和数据在数据应用层面的业务规则定义（技术属性）。
¤数据的业务属性：数据业务含义的统一解释及要求
¤数据的业务含义解释
¤数据的分类
¤数据之间的制约关系
¤数据在相关业务环境中产生过程的描述
¤数据产生过程中所要遵循的业务规则
¤数据的安全需求
¤数据的技术属性：银行业务应用环境中对数据的统一技术要求
¤满足业务需要的字段长度、格式、缺省值要求精品文档，你值得期待
¤数据处理与检查要求（时效性、安全性等）
成功案例
中国建设银行总行、大连银行。