数据治理及数据仓库模型设计
数据治理之数据模型管控方案
Ⅰ. 数据治理需求发展趋势Ⅱ. 数据治理成功关键要素Ⅲ. 数据模型管控方案Ⅳ. 成功案例I. 数据治理发展趋势MRPERPCIMBPMSOADWBigDataWeb2.0ITSMBIMDMMobileCRMSCMSmart BI SISDSSERP2.0IT GovernanceSocialCloudData GovernanceDBMainframe§▪60年代: 以简单的业务处理为目的§▪70年代: 以信息提供为目的§▪80年代: 以提升企业市场竞争力为目的11960~1990Dummy TerminalDBMCI§▪00年初: 系统数量增多，数据量暴增§▪数据仓库建设开始(DW)§▪数据统计及简单分析Open SystemEAI32000~2010ClientDB§▪移动应用及互联网等应用扩大，数据量暴增，数据分析需求增加§▪大数据处理技术增多§▪企业数据质量要求提高Open System42010~2020ClientSOA(ESB)§▪90年代初: 电子商务开始, 大规模系统建设开始(ERP)§▪90年代末: 综合业务支撑系统建设开始MainframeEAI21990~2000DBClientOpen System存储应用整合存储应用整合管理存储应用统计整合管理存储分析应用挖掘分析数据治理范围数据治理范围数据治理范围数据治理范围Data quality problems45%46%认知阶段试验阶段发展阶段成熟阶段v 了解数据资产或数据治理概念。
v 学习数据资产中包含的技术要素及内容。
v 思考数据资产化项目带来的价值，及所在单位应当如何实施。
v 设立小型项目，尝试数据资产化项目，确认项目价值。
v 大数据时代的到来，数据的重要性被重视，在数据应用过程中发现数据质量问题较多。
v 试图通过治理提升质量。
11个管理职能,分别是数据治理、数据架构、数据建模与设计
管理职能是指管理者在一定环境和条件下，为了实现特定的目标，所必须具备的能力和责任。
在数据管理领域，通常有11个管理职能，它们分别是：1. **数据治理（Data Governance）**：* 定义：数据治理是对数据资产的管理和监督，确保数据质量、安全性、可靠性和一致性。
* 职责：制定数据政策、数据标准，监督数据质量，管理数据所有权，解决数据问题等。
2. **数据架构（Data Architecture）**：* 定义：数据架构是数据的结构或组织方式，包括数据的存储、处理和传输。
* 职责：设计数据库和数据仓库的结构，定义数据实体和关系，设计数据流等。
3. **数据建模与设计（Data Modeling and Design）**：* 定义：数据建模是对数据的逻辑和物理结构的描述，设计则是将这些模型转化为实际的数据库结构。
* 职责：创建ER图、概念模型、逻辑模型等，将模型转换为数据库表结构等。
4. **数据集成（Data Integration）**：* 定义：数据集成是将来自不同源的数据整合到一个统一的数据仓库或数据库中。
* 职责：设计和实施ETL过程，处理数据冲突，保证数据的一致性。
5. **数据处理（Data Processing）**：* 定义：数据处理是对数据进行的一系列操作，如查询、修改、删除等。
* 职责：编写SQL语句、处理大数据、批处理等。
6. **数据分析（Data Analysis）**：* 定义：数据分析是对数据的深入研究，以揭示其内在的规律和趋势。
* 职责：运用统计分析、机器学习等技术进行数据分析。
7. **数据质量管理（Data Quality Management）**：* 定义：数据质量管理是对数据质量的评估、控制和改进。
* 职责：检查数据完整性、准确性、一致性等，解决数据质量问题。
8. **数据安全（Data Security）**：* 定义：数据安全是保护数据免受未经授权的访问、泄露、破坏或修改。
数据治理方案
数据治理目录1、什么是数据治理 (2)2、数据治理的目的 (2)3、数据治理的方法 (2)4、数据质量8个衡量标准 (4)5、数据治理流程 (5)6、如何做好数据治理 (5)1、什么是数据治理数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。
由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。
数据的质量直接影响着数据的价值，并且直接影响着数据分析的结果以及我们以此做出的决策的质量。
我们常说，用数据说话，用数据支撑决策管理，但低质量的数据、甚至存在错误的数据，必然会"说假话"数据治理即提高数据的质量，发挥数据资产价值。
2、数据治理的目的⏹降低风险⏹建立数据使用内部规则⏹实施合规要求⏹改善内部和外部沟通⏹增加数据价值⏹方便数据管理⏹降低成本⏹通过风险管理和优化来帮助确保公司的持续生存通过数据治理实现企业数据的标准化、提高数据质量、提升业务处理的效率，为数据分析提供准确的数据支撑，赋能业务，助力企业实现数字化转型3、数据治理的方法从技术实施角度看，数据治理包含**“理”“采”“存”“管”“用”**这五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。
（1）数据资源梳理数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。
数据采集清洗：通过可视化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）将数据从来源端经过抽取 (extract)、转换 (transform)、加载(load) 至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。
（2）基础库主题库建设一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。
数据仓库建设规划图文
数据仓库建设规划图文前言数据仓库是企业决策的基础，能够帮助企业把分散的数据整合到一起，降低数据的冗余度和不一致度，并保证决策者及时准确地获取到有关于企业业务运营的信息。
而数据仓库建设规划是实现数据仓库建设的前提和保障。
本文将会介绍数据仓库建设规划的概述，及其在数据仓库建设过程中的具体应用。
数据仓库建设规划概述数据仓库建设规划是指基于业务战略、IT战略和企业治理要求，论证和分析数据仓库建设的目标、范围、基础设施、资源和人员安排，并制定全面和长期的数据仓库建设计划。
其目的是为了实现数据资产的价值最大化和企业业务分析的高效率开展。
具体来说，数据仓库建设规划包括以下几个方面的内容：1.数据仓库技术路线：在数据仓库建设过程中，需要选择哪些技术工具和平台，以及如何实现数据仓库的集成、存储、处理、管理和交互。
2.数据仓库的目标和范围：需要明确数据仓库的主要业务需求、数据需求以及数据质量标准，以便为数据仓库的整体架构和实施过程提供全面规划。
3.数据仓库基础设施：包括硬件基础设施、数据库应用软件、网络等设备和工具及相应的安全机制。
4.数据仓库资源和人员安排：需要评估数据仓库建设所需的人员和资源并计划并安排相应的人力、物力和财务方面的资源。
数据仓库建设规划的应用数据仓库建设规划对数据仓库的建设和运营都具有重要的作用。
在数据仓库建设过程中，数据仓库建设规划可以帮助企业在设计、实施和维护数据仓库过程中，更加全面、科学、系统地规划和部署数据仓库，从而提高数据仓库的建设效率，提高数据质量，提升企业的运营效率及决策水平。
具体来说，数据仓库建设规划可以体现在以下几个方面：1.业务需求分析：对不同类型的业务需求进行分析，确立数据仓库构建的业务模型和应用领域范畴。
借助业务分析工具和方法，对业务流程进行挖掘、建模和优化，设计出符合企业需要且便于数据获取和分析的数据模型。
2.技术实现：结合现有的IT设施和企业计算机软件系统，根据不同业务和应用领域制定数据仓库架构，并选择合适的技术工具和开发平台，如Hadoop、Hive、Spark等，以及各种开发框架、编程语言和库。
数据仓库的设计与构建研究
数据仓库的设计与构建研究随着互联网技术的发展，数据量的快速积累和每天不断增长的数据趋势，数据管理变成了日益复杂的任务。
数据仓库便应运而生，成为了企业管理和数据分析的必然选择。
在企业的决策和战略制定中，数据仓库所扮演的角色越来越重要，也越来越值得重视。
一、数据仓库的概念数据仓库是指将企业各种分散的数据源汇集起来，进行预处理、汇总、加工、再分析处理等操作后进行存储的一个系统。
其目的是为了利用大数据环境下的企业数据，将其变成决策支持的信息，从而为企业决策提供可靠的数据支撑。
数据仓库结构主要包含以下几个重要组成部分：1. 数据源数据源是数据仓库的来源，包括操作性数据库、文件系统、网络、接口等等。
通过提取不同来源的数据，并将其汇总到仓库中进行统一存储、管理和维护，实现数据的集成化管理。
2. 数据加工处理数据加工处理是数据仓库中最为复杂的一部分，包括数据清洗、数据挖掘、数据转换、数据整合等等。
这一过程要求数据仓库管理员具有一定的数据处理能力，并且需要考虑多种因素的影响，例如数据量、类型、格式、质量等等。
3. 元数据元数据是指描述数据仓库的数据，包括数据类型、数据来源、数据转换规则、质量检验规则等等。
元数据的作用是对数据进行管理、维护、分发和使用，为数据共享和商业决策提供支持。
4. 多维分析多维分析是指对数据仓库中的数据进行分析、整理和处理，以便更好地展现数据的特征和规律。
多维分析可通过OLAP（联机分析处理）的方式对数据进行分析，再根据分析结果制定企业针对性的业务决策。
二、数据仓库的设计思路数据仓库的设计与构建需要全面考虑企业的业务需求和数据特点，通过规范化、标准化的方式来进行设计，使其能够满足企业需求，并为企业的决策提供支持。
1. 初步分析通过初步分析了解企业的业务场景和数据来源，以及研究需求和决策支持信息的种类、格式等，以便进一步确定数据仓库的设计。
2. 数据建模数据建模是数据仓库的核心，它需要根据不同的业务需求和对数据的认识，对数据进行分类、构建数据模型，以便完成数据转化的目标。
数据治理主题库设计
数据治理主题库设计
设计一个数据治理主题库可以遵循以下步骤：
1. 定义目标和范围：明确数据治理主题库的目标和范围，确定需要收集哪些数据和相关信息。
2. 确定数据分类标准：根据实际需求，将数据分类为不同的主题。
例如，可以将数据分为数据资产、数据质量、数据安全等主题。
3. 设计数据模型：为每个主题设计相应的数据模型，明确主题的属性、关系和操作方式。
4. 收集和整理数据：根据定义的数据模型，收集和整理相应的数据。
可以使用数据仓库、数据湖等技术工具来存储和管理数据。
5. 设计数据访问接口：为数据治理主题库设计数据访问接口，包括查询和操作接口。
可以使用API、Web界面等方式提供接口。
6. 设计元数据管理：为了更好地管理数据，可以设计元数据管理系统，记录和管理数据的元数据信息，包括数据来源、数据质量、数据安全等信息。
7. 设计数据治理策略：制定相应的数据治理策略，包括数据采集、数据清洗、数据安全和访问控制等方面的策略。
8. 实施数据治理主题库：根据设计的数据治理主题库和策略，进行实施工作，包括数据收集、整理、存储和访问等方面的工作。
9. 定期评估和更新：定期评估数据治理主题库的效果，根据评估结果进行更新和改进，以保证数据治理工作的持续性和有效性。
以上是一个基本的数据治理主题库设计的步骤，具体实施时还需要根据实际情况进行调整和完善。
数据仓库建设实施方案
数据仓库建设实施方案1.引言数据仓库是一个用于集成和管理组织内部各个部门的数据的存储库。
它通过提供一个统一的数据视图，帮助组织更好地理解和利用自己的数据资产。
本文将介绍一个数据仓库建设的实施方案，包括项目管理、数据模型设计、ETL程序开发、数据治理和质量保证等方面。
2.项目管理数据仓库建设是一个复杂且长期的过程，需要进行有效的项目管理。
项目管理包括确定项目的范围、时间和资源，并制定详细的工作计划。
在项目管理过程中，需要确保与相关部门的沟通顺畅，及时解决问题和调整计划，并进行定期的项目审查和评估。
3.数据模型设计数据模型是数据仓库的核心，它定义了数据的结构和关系。
在进行数据模型设计时，需要对组织的业务需求进行详细的分析和理解。
可以采用维度建模和星型模型来设计数据模型，以便更好地支持报表和分析需求。
此外，还需要设计合适的数据粒度和聚集策略，以提高查询性能和报表生成速度。
4.ETL程序开发ETL(提取、转换、加载）过程是将原始数据从源系统中提取出来并经过一系列转换后加载到数据仓库中的过程。
在进行ETL程序开发时，需要根据数据模型设计和业务需求，编写抽取数据的程序、转换数据的规则和加载数据的程序。
此外，还需要确保数据的完整性和一致性，并进行错误处理和数据清洗等工作。
5.数据治理数据治理是数据仓库建设中的重要环节，它指导和管理数据的使用和管理。
数据治理包括数据安全管理、数据质量管理、数据管理和数据治理组织建设等方面。
在进行数据治理时，需要明确数据仓库中的数据所有权和访问控制规则，并建立数据质量指标和监控机制，以保证数据的准确性和完整性。
6.质量保证数据仓库建设过程中需要进行质量保证工作，以确保数据仓库的性能和可靠性。
质量保证包括性能测试、容量规划和备份恢复等方面。
在进行性能测试时，需要模拟实际的用户访问场景，并评估数据仓库的响应时间和吞吐量。
在进行容量规划时，需要根据数据量和查询需求，确定合适的硬件配置和存储容量。
寿险行业数据治理规划架构设计方案
13
目录
•1
数据架构 - 定位、设计目标、设计原则、设计思路
•2
数据架构 - 高效数据操作
•3
数据架构 - 规划设计
•4
数据架构 - 数据源、数据的准备、存储、加工、交换
•5
数据治理 - 概述、数据现状、分阶段实施与当前进展
•6
数据治理 - 元数据管理
•7
数据治理 - 主数据管理
数 据 治 理
元 数 据 管 理
描述数据的数据比一般意义上的数据范畴更加广泛在分析型项目中，帮助数据仓库设计和开发 人员快速查找数据在OLAP系统中，用来描述分析型应用的内 部数据结构、建立方法和流程
建立数据应用标准消除不一致性，实现数据广泛共享提升组织的数据质量将数据资产应用到业务、管理和战略决策发挥数据资产的商业价值
22
数据现状
数据现状不符合业务或技术规则键值重复、属性重复数据格式错误无效数据多套重复编码*，码表取值范围不统一命名规则不统一*数据类型不统一*（类型、长度/精度/小数位）数据列冗余，难以找寻基准数据，一致性难以 维护大量废弃不用的表*、空值字段
引发问题影响数据一致性影响数据完整性影响数据准确性系统间数据交换共享困难重复统计造成误差数据迁移困难开发运维效率低数据库性能降低
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数据架构 - 数据交换平台（DEP）
合作商DMZ区
互联网DMZ区
非核心生产网
核心生产网
交换前置
中间表 文本XML 非结构化 文件
银保通
信保通
中介
邮保通
官网
电商
移动展业
其他
个险核心
团险核心
销售管理
其他
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数据治理及数据仓库模型设计
在软件工程学中，数据模型设计阶段的意义非常之重大，并且数据治理是贯穿了数据从始至终的过程的技术、理念和意义。
在美国、日韩等IT行业发展比我国更早的国家地区，企业级数据的管理很多都严格遵守Data Governance(数据治理)的科学方法论和工业化流程。
在国内IT行业经历了近二十年的系统从无到有、从少到多，数据从少量到海量，应用管理从粗放到精细的过程。
在近几年，国内越来越多的大型企业、政府部门的客户在自发主动地学习、引进、实施数据架构模式管理和数据治理技术。
未来随着企业级的系统越来越多、数据量越来越大、数据间的交互越来越复杂和频繁、数据应用分析挖掘需求越来越频发，对数据的模型精细科学管理以及数据治理的技术需求，会越来越多。
本课程不是针对具体单一系统的建设、某个功能的实现、某项技术的细节，而是面对企业级整体的数据管控，是宏观技术的理念和落实方法的培训讲授。
以企业级数据治理及数据仓库模型设计为主题，结合实际项目案例和实施经验心得，讲授数据治理的框架、数据标准化、数据模型管理、元数据管理、源代码管理及应用影响度分析等各个模块相关的技术。
同时，结合国内大型企业级数据仓库、大数据平台的模型设计案例，讲解数据仓库模型的设计技术和方法。
这门课程是数据管理方向的高级课程，通过企业级大项目的数据整体流程管理的介绍，囊括了数据从产生前的标准设计、标准应用到数据模型设计、数据模型管理、数据模型和数据库之间的映射、数据库内元数据的管理，直到源代码级别的管理，以及标准-模型-数据库-应用程序源代码的整体关系树的展现。
学习者将从课程中了解到数据从无到有、从生成到停用的整个流程的管理和技术，可以让普通的开发人员接触到大型数据系统级别的综合管理。
课程内容：
第1课数据治理初步介绍，概念、意义、价值、包含内容、管理流程、管理组织架构。
第2课数据标准化的概念介绍及重要性，项目的实施流程，包含的内容，以及量身定制企业级标准单词词典的方法。
第3课数据标准化中的标准域和用语词典的制作方法、实施流程、管理组织架构和责权分工、管理流程。
第4课数据模型管理的初步介绍，包括数据模型的概念、管理意义、实践中的管理办法以及各层模型中的映射。
第5课元数据管理、源代码的应用程序影响度分析、数据质量及数据治理系统的管理模块介绍
第6课数据仓库构建整体架构的介绍，包括构建整体步骤，及各步骤的实施方法。
第7课详细介绍数据仓库建模的方法及构成，主要介绍构成数据仓库的当事人、协议、产品、服务、资产、事件等数据模型的设计方法。
第8课介绍当事人模型的概念，设计方法以及包含的内容。
第9课介绍数据模型中协议的概念、内容，设计方法，通过实际案例进行实战讲解。
第10课介绍产品模型的概念及构成，产品模型的设计方法，通过实际案例讲解产品模型的设计方法。
授课对象：
针对希望学习了解数据治理及企业级数据仓库模型设计的技术爱好者、从业者和学习者。
本课程没有特殊的IT行业技术门槛。
如果学习者从事过大型数据仓库、大数据项目的开发、管理、设计，将能够从本课程学习和感受到更多高价值的商业项目经验和心得。
授课讲师：
郑保卫，工学博士，恩核（北京）信息技术有限公司创始人，担任技术总监，出版书籍《海量数据库解决方案1》，《海量数据库解决方案2》及《数据架构解决方案》正在准备中。
于2013年12月被北京市朝阳区认定为“凤凰计划”海外高层次人才。
参与过大量关于数据架构、数据建模、数据治理、系统性能优化等方面的项目，长期致力于数据架构及数据治理技术方面的研究和实践。
孙斌，恩核（北京）信息技术有限公司数据治理部门总监。
12年IT行业经验，一直在BI、数据仓库、数据治理等企业级数据应用系统和项目中服务，历经开发、实施、咨询、方案设计等多种工作角色和职务。
有丰富的企业级数据标准化和数据治理的技术和项目实践经验，为国家部委、央企等大型客户和电信、银行、保险等数据应用复杂的客户定制化设计和实施数据治理。