集团企业大数据平台数据治理与建设方案
大数据平台数据管控整体解决方案
大数据平台数据管控整体解决方案目录一、内容描述 (2)二、项目背景与目标 (3)三、解决方案架构概览 (4)四、详细技术方案 (5)4.1 数据采集与整合方案 (7)4.2 数据存储与管理方案 (8)4.3 数据处理与分析方案 (9)4.4 数据安全与隐私保护方案 (10)五、平台功能设计 (12)5.1 数据访问控制模块 (13)5.2 数据处理与挖掘模块 (15)5.3 数据监控与预警模块 (16)5.4 数据质量管理与优化模块 (17)六、实施步骤与时间表安排 (18)6.1 实施准备阶段任务安排 (20)6.2 平台搭建阶段任务安排 (21)6.3 系统测试与优化阶段任务安排 (23)6.4 正式运行与维护阶段安排 (23)七、成本预算与效益分析 (25)一、内容描述大数据平台数据管控整体解决方案旨在为企业在海量数据处理过程中提供全面、高效、安全的数据管理方案。
随着企业数据规模的不断扩大和数据类型的日益复杂，数据管控的难度也在逐渐增大。
本方案旨在通过一系列策略、技术和方法的整合，为企业提供一套完整的数据管控解决方案，以确保数据的准确性、安全性、可靠性和高效性。
数据治理：建立数据治理框架，明确数据所有权和管理职责，制定数据标准和规范，确保数据的准确性和一致性。
建立数据质量监控体系，定期对数据进行质量检查与评估，确保数据的可靠性。
数据集成与整合：通过数据集成技术，实现各类数据的汇聚和整合，打破数据孤岛，提高数据的共享和利用效率。
对数据进行清洗、转换和加载（ETL），确保数据的规范性和可用性。
数据安全与隐私保护：建立完善的数据安全体系，包括数据加密、访问控制、权限管理、审计追踪等，确保数据在采集、存储、处理、传输和共享过程中的安全性和保密性。
制定数据隐私保护政策，遵守相关法律法规，保护用户隐私。
数据分析与挖掘：利用大数据分析技术，对海量数据进行深度分析和挖掘，发现数据中的价值，为企业提供决策支持。
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
数据管控技术
使用IAM、Access Control等 数据管控技术，实现数据的安 全访问控制和数据加密。
微服务架构
采用Spring Cloud等微服务框 架，实现服务的注册、发现和 负载均衡。
数据存储技术
采用HBase、Elasticsearch等 分布式存储系统，实现数据的 分布式存储和高效查询。
07
效益评估与持续改进
项目效益评估
降低运营成本
优化数据处理流程，降低人力和物力成本， 提高运营效率。
提升数据质量
通过数据治理，提高数据质量，为业务决策 提供更准确的数据支持。
增强数据安全性
完善数据安全措施，减少数据泄露和损失， 保障企业核心利益。
数据治理体系持续改进
定期评估与调整
对数据治理体系进行定期评 估，根据实际情况进行调整 和优化。
注重兼容性
在技术更新和升级过程中， 重视与其他系统的兼容性， 降低整合成本。
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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。
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
集团企业信息化规划及大数据治理方案
为企业的精准营销提供支持。
成功案例分析
某大型银行
该银行通过引入大数据治理，实现了对数百万客户的风险精 细化管理，对不同类型的客户进行差异化的授信策略，大大 提高了风险控制能力。
某著名电商平台
该平台通过引入大数据治理，能够实时分析用户的浏览、搜 索、购买等行为数据，为平台上的商家提供精准的营销支持 ，有效提高了销售额。
建立完善的数据安全管理制度，确保数据的 保密性、完整性和可用性。
数据治理的实施与评估
确定数据治理流程
明确数据治理的流程、规范和标准 ，包括数据的收集、存储、处理、 分析和应用等流程。
建立评估指标
设立合理的评估指标，对数据治理 的效果进行定期评估，以便及时发 现问题并进行调整。
持续改进
根据评估结果，及时调整数据治理 策略和措施，实现持续改进和优化 。
在大数据治理方案的指导下，企业需要建立完善的企业信息化规划，包括各个业务系统的 数据整合、数据共享、数据处理等方面。
推动企业信息化与大数据治理的协同发展
通过大数据治理方案的实施，推动企业信息化规划的落地，实现企业信息化与大数据治理 的协同发展。
04
大数据治理的实际应用及案例分析
实际应用场景介绍
01 02
随着数据泄露和隐私泄露事件的增多，企业 应该加强数据安全和隐私保护，建立完善的 安全管理体系和加密算法。
企业应该加强信息化和大数据人才的培养， 提高员工的数字化素养和技能水平，以更好 地应用和管理数字化资产。
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前瞻性建议与对策
加强信息化基础设施建 设
企业应该加强信息化基础设施建设，包括网 络、服务器、存储设备等，以提高信息化水 平，增强数据处理能力。
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
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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
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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；
大数据治理平台建设与应用解决方案
大数据治理平台建设与应用解决方案大数据治理平台是一个以数据治理为核心，通过数据管理、数据质量、数据安全等一系列功能模块来实现对大数据的管理和应用的平台。
以下是一个关于大数据治理平台建设与应用的解决方案，旨在帮助企业解决大数据管理和应用中的挑战。
1.建设一个统一的数据管理平台：该平台可以整合多个数据源，包括结构化和非结构化数据，并提供数据集成、数据转换、数据清洗和数据加载等功能。
通过统一管理所有数据，可以实现数据的全面监控和管理。
2.实施数据质量管理：数据质量是大数据治理的关键，通过建立数据质量框架和规范，包括数据准确性、完整性、一致性、及时性等指标，并根据这些指标对数据进行监控和评估，以确保数据的质量。
3.建立数据安全管理体系：数据安全是大数据应用中最重要的方面之一、通过建立数据安全管理策略、数据安全流程和数据安全保护措施，对数据进行分类、加密、权限控制和审计，确保数据的机密性和完整性。
5.构建数据仓库和数据分析平台：大数据治理平台需要提供一个强大的数据仓库和数据分析平台，以便进行数据的存储、管理和分析。
该平台应该具备高性能、高可用性和易扩展性，并能够支持各种类型的数据分析和数据挖掘算法。
6.实施数据生命周期管理：通过实施数据生命周期管理策略，对数据进行分类、归档、备份和销毁，以确保数据的合规性和合法性。
7.提供数据可视化工具：大数据治理平台需要提供易用的数据可视化工具，以便用户可以直观地分析和呈现数据。
这些工具应该支持各种类型的图表、仪表盘和报表，以满足不同用户的需求。
8.建立数据治理团队和流程：大数据治理需要建立专门的团队来负责数据管理和数据治理的工作，并建立相应的流程和规范。
这个团队应该包括数据治理专家、数据分析师和数据架构师等角色，以确保大数据治理平台的顺利运行。
综上所述，建设一个完善的大数据治理平台并实施上述解决方案，可以帮助企业更好地管理和应用大数据，提高数据质量、数据安全性和数据分析能力，提升企业的竞争力和决策质量。
2023-大数据平台数据治理与建设方案-1
大数据平台数据治理与建设方案近年来，随着企业数据量的迅速增长以及数据应用场景日益复杂，数据治理和管理变得越来越重要。
数据治理是数据管理、分析、共享、质量保证和安全保障的综合。
大数据平台数据治理与建设方案的实施无疑是保证数据质量和运用的关键。
因此，在这篇文章中，我们将解释实现大数据平台数据治理和建设方案的步骤。
第一步：确定数据治理和建设需要和目标。
该步骤旨在为数据治理和建设制定明确的指导方针。
需确定数据治理的方向和目标，进而确定实现该目标所需的数据管理策略、流程和规范。
第二步：评估数据治理与建设的成熟度。
该步骤是保证数据治理与建设成功执行的前提。
通过对数据治理、数据管理和流程执行等方面的评估，确定当前数据管理水平和数据建设的成熟度，进而确定下一步的数据治理方向。
第三步：建立数据治理框架。
数据治理框架是数据治理与建设的基础。
通过创建数据治理框架，可以建立明确的治理范围、规范和流程、以及标准、指南和工具等，以实现数据治理与建设全流程管理。
第四步：按需制定数据管理和质量规范。
该步骤旨在明确大数据平台上数据的质量标准，以确定数据在处理、分析和审计等操作中的准确性、完整性、合法性等。
要确保数据管理和质量规范能够满足企业的特定数据处理和应用需求，可依据数据类型、来源、流程等维度进行制定。
第五步：制定数据安全和隐私保护方案。
数据治理与建设方案的成功执行，离不开数据的安全和隐私保护。
要确保大数据平台中数据的安全性、完整性、保密性等，制定数据安全和隐私保护方案，包括访问控制、风险评估、加密和脱敏等保障措施，以保护数据的安全性和隐私。
第六步：执行数据管理和质量控制。
确定了数据的管理、质量和隐私保护方案后，便可执行数据管理和质量控制措施。
这些措施包括数据的采集、处理、存储、审计、报告和文档化等工作，确保数据质量和可靠性受到持续的监督和控制。
总之，实现大数据平台数据治理与建设方案，需要有一个全面、专业、有系统的方法。
构建大数据平台数据治理框架，评估数据治理与建设的成熟度，按需制定数据管理和质量规范，塑造数据安全和隐私保护方案，以及执行数据管理和质量控制措施是实现数据治理与建设方案的关键步骤。
2023-大数据治理平台规划建设方案V2-1
大数据治理平台规划建设方案V2近年来，随着信息技术的不断发展和普及，大数据已成为企业进行决策和管理的关键。
然而，大数据的处理和管理也成为了一个重大问题，因此需要建立一个大数据治理平台。
以下是大数据治理平台规划建设方案V2的详细阐述。
第一步：需求分析在建立大数据治理平台之前，需要进行需求分析，以了解企业所需要的数据治理的具体细节。
需求分析包括以下内容：1. 数据类型：需要分析企业需要管理的数据类型，例如文本、图像、视频、音频等。
2. 数据来源：分析需要管理的数据来源，例如数据库、传感器、互联网等。
3. 数据规模：需要估算规模，以确定管理平台所需要的存储和处理能力。
4. 安全性：需要考虑数据保护和安全性，以防止数据泄露和损坏。
5. 使用性：需要考虑平台易用性和用户友好性，以便用户能够方便地操作。
6. 可扩展性：需要考虑将来规模的扩展，以便平台能够适应未来的数据管理需求。
第二步：平台架构选择平台架构选择要考虑的关键因素包括：1. 建立环境信息，包括企业IT架构、应用系统等基础信息。
2. 确定合适的大数据架构，以满足企业对大数据管理的需求。
3. 确定分布式流处理系统以及分布式存储系统的选择，保证系统高可扩展性和容错性。
4. 确定技术架构，包括以Hadoop为基础，配合Spark、Hbase、Hive等技术。
5. 确定平台的开发方式，包括使用开源软件和云服务平台的构建方式。
第三步：开发与部署在确认好平台的架构之后，需要进行开发和部署：1. 平台功能开发。
根据需求分析，开发平台的各项功能，并进行测试。
2. 平台应用部署。
巩固运作环境及资源，安装大数据平台应用软件及服务器。
3. 平台安全设置。
设置合适的权限和访问控制，以保护数据安全。
第四步：数据运营和管理平台开发完成之后，需要进行数据运营和管理，包括：1. 数据处理和存储。
2. 数据挖掘和分析，以提供更好的决策支持。
3. 平台监控和升级。
监控平台的运行情况，处理异常情况，并进行升级和维护。
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集团企业职能管 控层
外部非结构化数据
各级业务操作层 Page 2
数据治理概述 某集团数据现状及问题
目录
数据治理阶段目标
成效和特点 数据管理系统建设情况
第一 部分
数据治理概述
数据治理意义、作用和价值
意义
• 是构建完善、共享、统一管理数据环境的基本保障和重要组成部分 • 是把数据作为资产来管理的有效手段
自定义报表工具 行＋列的简单定义方式
多种格式报表
BI 分析工具
云数据推送平台已实现了 主要零售及金融业务系统 数据清洗、整合，为未来 集团企业大数据数据平台 提供了丰富的数据源。
统一定义BI 应用
集团企业决策层
统一规划分析方法 统一划分分析主题 统一设计数据模式 统一部署技术基础
供应链XXX系统 POP系统 采购管理系统 其他业务系统
数据治理框架
数据战略
数据应用与服务 促进
数据服务管理 数据需求数据架构 与 模型管理 数据标准 管理 元数据 管理 数据质量 管理 主数据 管理 数据保留 与归档 管理 数据安全 管理 内容管 理
支撑
支撑
保障机制
数据战略与规划 数据组织与职责 数据制度与管理流程
数据架构
数据源
内部数据 业务系统 数据结构化转换 数据交换平台 大数据分析计算 分布式数据库 分布式文件系统 外部数据 互联网 贴源层
数据平台
整合层 汇总层 基础 数据 平台
数据服务 数据集市
数据应用
统计 报表
数据 挖掘 高管 驾驶 舱
其他系统
大 数 据 平 台
数据接口
数据切分
数据调度与处理 数据生命周期管理 数据质量检核
三、借鉴同业的成功经验和成果，选择成熟技术架构和解决方案
尽量参考同行业、同规模、同类型企业行的建设经验，适当创新。
四、重视内部人员培养，建设配套运营制度和管理体系
前期让公司内IT人员尽量更多、更深入的参与到数据总线 的建设中，后期角色以管理为主，尽量与合作伙伴共同建 设二期以上。配套的管理规范、技术规范、运营体系。
我想看客户经营情 况信息，有哪些呢？
问题
重复投入 数据不一致
用户 资金计划 部
指标设计、口径不一致
指标难以共享
活期存款指标数据 怎么不一致呢？
数据应用现状分析-数据应用难题
缺少统一的基础数据标准
业务表现
各系统存在冗余数据 各系统存在业务含义一致，名称定义不一致的属性 各系统存在含义不一致，名称定义一致的情况 业务代码定义混乱
客户信息 客户信息
行领导
贷款余额 客户信息
贷款余额 客户信息
…..
…..
客户信息
…..
…..
…..
业务人员
财务会计部
信贷管理部
国际业务部
资金计划部
…….
X\?56 7
综合报表平台 数据交换平台
综合业务系 统 信贷管理
国际业务系 统
债券管理系 统
……
数据应用现状分析-数据架构方面
由于全行的数据散落在各个业务系统中，没有进行有效整合，形成竖井式架构，造成多个信息孤岛，
集团企业大数据治理平台解决方案
集团企业大数据分析平台建设目标
通过数据平台和BI应用建设，XXX大数据将搭建统一的大数据共享和分析平台，对各类业务进行前瞻 性预测及分析，为集团企业各层次用户提供统一的决策分析支持，提升数据共享与流转能力
统一制定目标和分 析模型
600% 500% 400% 300% 200% 100% 0% 2004年 2005年 2006年 铁矿石 2007年 焦煤 2008年
整体架构缺少一个稳定的、抗源变化的保存最细粒度历史数据的数据层。无法支撑未来共享性应用。 业务表现
信息孤岛 数据冗余 共享性差
竖井式架构， 造成信息孤岛
其它 报表 …… 绩效考核 客户管理 客户 风险 报表
缺少一个稳定的、 抗源变化的数据层
客户 一部 报表
中间 业务 报表
支付 报表
客户风险
客户风险集市
缺少统一的应用分析标准
业务表现
各集市系统指标存在重复 各集市系统在保有存量的同时，不断产 生新的指标（增量） 集市指标派生无法实现 指标逻辑视图（指标分类）不一致
借据号
期末余额 主营业务收入 负债总额 。。。
我想看本期贷款 余额，看哪个呢？
客户一部集市 用户
借据编号 期末贷款余额 总资产 。。。
第二 部分
某集团数据现状及问 题
数据应用现状分析-总体情况
业务职能不清晰或 相互重叠，观察数据视 角不尽相同，缺少数据 标准与业务统一定义， 语轨不一致
IT架构中中都是以部 门级应用为主（如计财、 资金计划部等），缺乏从 大的管理职能（财务、风 险、运营等）综合方面的 数据整合、数据标准和统 一业务定义
作用
• 确定了一系列岗位角色和相应的责任及管理流程 • 保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和时效性
价值
• 企业进行数据治理的最大驱动力来自数据质量，通过提高数据质量实现更多的业务价值 • 将实现业务目标作为数据管理和服务的核心驱动力，优化数据架构，提升数据仓库/信息化管理系统建 设，支持管理能力的提高、精细化和决策的科学性
客户一部
中间业务
支付业务
历史数据缺失
主题层
报表应用共用 主题数据
集市层
问题
数据分散，难以管理
汇总数据层 ODS层 BDS层 DEP层 源系统
综合业务 信贷管理
没有一个稳定的，抗源变
化的数据层
没有进行整合，无法 共享，不能支持如客 户管理等共享性应用
国际结算
债券核算
数据应用现状分析-数据应用难题
核心贷款分户账表 业务含义一致， 名称定义不一致
贷款主档代码 贷款余额 五级分类标志 计息方式 。。。
数据冗余
问题
重复投入
信贷管理借据表
相同业务代码 定义不一致
数据不一致、不准确
难以利用和管理 各系统数据难以共享
核心五级分类代码
贷款账号 贷款余额 5级分类标志 借据计息周期 。。。
数据传输
数据 管理 平台
物联网
元数据管理
数据平台建设原则
一、应用（需求）驱动主导数据平台的实现，加强业务的关注和参与
应用是展现数据总线建设效果的门户，因此需要建设业务人员最紧迫和 最关注的需求和应用，让业务部门最快参与数据总线的建设当中。
二、初期能够快速见效并体现建设价值，不盲目投入
实施周期不易过长，规模不易过大，能够快速的见 到数据总线带来的效果和价值。