大数据平台数据治理和挖掘解决方案
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
03
04
05
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
03
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
05
01
02
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。
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。
大数据平台解决方案
4.数据安全：需确保数据安全和合规性，遵循国家相关法律法规；
5.数据应用：需提供丰富的数据挖掘和可视化功能，辅助企业决策。
三、解决方案
1.数据采集与传输
（1）采用分布式数据采集技术，实现对多源异构数据的实时采集；
（2）设计高效的数据传输机制，确保数据传输的实时性和完整性；
（1）数据挖掘
结合业务需求，运用机器学习、深度学习等算法，进行数据挖掘和智能分析。
（2）可视化展示
采用可视化工具，将分析结果以图表、地图等形式进行展示，提高决策效率。
四、实施策略
1.项目规划：明确项目目标、范围、时间表和资源需求；
2.技术选型：根据业务需求，选择合适的大数据技术栈；
3.团队建设：组建专业的项目团队，包括项目经理、开发人员、数据分析师等；
（3）对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、去重、转换等，提升数据质量。
2.数据存储
（1）采用分布式存储技术，构建可扩展的大数据存储平台；
（2）根据数据类型和业务需求，选择合适的存储引擎，如HDFS、HBase、Kudu等；
（3）设计合理的存储策略，实现数据的高可靠性和高性能。
3.数据处理与分析
（1）采用大数据处理框架（如Spark、Flink等），实现数据的实时处理和离线分析；
2.技术风险：选择成熟的大数据技术和工具，降低技术风险；
3.项目管理风险：加强项目进度管理和沟通协作，确保项目按时按质完成；
4.法律合规风险：遵循国家法律法规，确保项目合法合规。
六、总结
本方案旨在为企业提供一套合法合规的大数据平台解决方案，实现数据的高效存储、计算和分析。通过构建完善的数据治理体系，确保数据的真实性、准确性、完整性和安全性。同时，借助数据挖掘和可视化技术，助力企业挖掘潜在商机，提升决策水平。在实施过程中，需关注风险防范，确保项目顺利推进。
大数据治理的技术手段与方法
大数据治理的技术手段与方法近年来，随着信息技术的快速发展和普及，各种数据在我们的日常生活中不断产生和积累，这些数据涵盖了经济、社会、环境等多个领域。
在这些数据背后，蕴藏着许多有价值的信息和知识，为解决社会问题和推动经济发展提供了重要的依据。
但随着数据量的增加和种类的丰富，如何有效地进行数据利用和管理，成为了当前亟需解决的问题。
大数据治理，即对海量数据进行管理、分析、挖掘和利用的过程，成为当前数据时代的关键课题。
本文将探讨大数据治理的技术手段与方法。
一、数据采集和存储技术数据采集是大数据治理的第一步，也是最基础的技术手段。
数据采集技术涉及到数据源的选择、采集设备的部署、采集协议的制定等多个环节。
目前，常用的数据采集方式包括传感器数据采集、摄像头图像采集、网络爬虫等。
传感器数据采集是应用最广泛的一种方式，它可以实现对各种物理量的精确测量和数据采集。
例如，在公路交通管理中，通过安装传感器设备，可对车流量、车速等数据进行实时采集，为交通流量预测提供可靠支持。
此外，人工智能技术在大数据采集方面也发挥着越来越重要的作用。
从硬件角度上看，物联网技术的发展，也为数据采集提供了更多的选择。
数据采集是大数据治理的“输入”，如何高效地存储数据也是大数据治理的一大难题。
存储技术的不断更新和升级，为大数据存储提供了更多的选择。
最初的数据存储方式是基于文件的存储方式，但它存在文件管理的难度大、不适合多用户访问等问题。
后来的关系型数据库技术，实现了数据的结构化管理和高效查询，但在大数据处理上受限较多。
随着数据量不断增长，一些新技术和方法被提出，如列族数据库和分布式存储等。
其中，分布式存储系统（例如，Apache Hadoop）能够有效地解决大数据存储和处理的问题。
二、数据处理和分析技术数据处理是大数据治理的核心环节。
数据处理包括数据清洗、数据预处理、数据分析和挖掘等多个环节。
数据清洗是数据处理的第一步，它包括去除重复数据、修正错误数据、填充缺失数据等多个操作。
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。
大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案) 大数据平台技术方案 大数据平台技术方案(大数据平台技术
大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案) 大数据平台技术方案大数据平台技术方案(大数据平台技术解决方案)主要包括以下几个方面：数据采集：通过各种数据采集工具和技术，将各种形式的数据从不同的数据源（如数据库、文件、传感器等）中获取到大数据平台中。
常用的数据采集技术包括ETL（抽取、转换、加载）、日志收集、实时数据采集等。
数据存储：在大数据平台中，通常需要使用分布式存储技术来存储庞大的数据量。
常用的数据存储技术包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、分布式数据库（如HBase、Cassandra、MongoDB等）等。
数据处理：大数据平台中的数据处理需要使用一些计算和分析技术。
常用的数据处理技术包括Hadoop MapReduce、Spark、Flink等，这些技术能够对大规模的数据进行并行计算和分析。
数据挖掘与分析：在大数据平台中，数据挖掘和分析是非常重要的一环。
通过使用各种数据挖掘和分析技术，可以从海量的数据中挖掘出有价值的信息和洞见。
常见的数据挖掘和分析技术包括机器学习、数据可视化、数据建模等。
数据治理与安全：在大数据平台中，为了保证数据的质量和安全性，需要进行数据治理和安全管理。
数据治理包括数据质量管理、元数据管理、数据资产管理等；数据安全包括数据加密、权限管理、身份认证等。
数据可视化与展示：为了方便用户对数据进行查询和分析，大数据平台需要提供可视化和展示的功能。
常见的数据可视化和展示技术包括数据仪表盘、报表生成、数据探索工具等。
以上是大数据平台技术方案的一些关键技术和组成部分。
根据具体的需求和场景，可以选择适合的技术和工具来搭建大数据平台。
在实际应用中，还需要考虑平台的性能和可扩展性，以及与其他系统的集成等因素。
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
01
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
大数据治理解决方案
大数据治理解决方案随着互联网和移动互联网的快速发展，大数据成为了所有行业必不可少的资源和工具。
然而，大数据的规模和复杂性也给数据的管理和处理带来了巨大的挑战。
为了有效地利用大数据，提高数据的质量和可靠性，大数据治理成为了一个急需解决的问题。
1.数据分类和标准化2.数据质量管理数据质量是大数据治理的核心问题。
大数据的质量直接影响到数据的可信度和应用价值。
为了提高数据质量，需要建立一套完整的数据质量管理流程，包括数据采集、数据清洗、数据转换、数据验证等环节。
同时，还需要借助数据质量管理工具来自动化地检测、评估和修复数据质量问题，例如数据清洗工具、数据验证工具等。
3.数据安全和隐私保护大数据中包含了大量敏感和隐私信息，如个人身份信息、商业机密等。
因此，数据安全和隐私保护是大数据治理的一个重要方面。
为保护数据的安全和隐私，需要采取一系列措施，如加密数据、访问授权、数据备份和恢复等。
此外，还需要遵守相关的法律法规，如个人信息保护法、网络安全法等，以确保数据的安全和隐私。
4.数据生命周期管理数据的生命周期包括数据的创建、存储、使用、分析和销毁等阶段。
数据生命周期管理是指对数据在不同阶段进行管理和控制，以最大限度地提高数据的价值和利用效率。
通过数据生命周期管理，可以确定数据的保存期限、存储位置、使用权限等，提高数据的利用效率和合规性。
同时，还需要对数据进行定期审查和更新，以保持数据的时效性和准确性。
5.数据治理组织和流程建设有效的数据治理需要建立一套有效的组织和流程。
数据治理组织应该明确数据治理的职责和权限，建立多级数据治理机构和团队，包括数据治理委员会、数据治理专家、数据管理员等。
数据治理流程应该包括数据需求收集、数据采集、数据存储、数据质量管理、数据分析等环节，确保数据治理的全过程可控和可追溯性。
综上所述，大数据治理是解决大数据管理和利用难题的关键。
通过建立一套完整的大数据治理解决方案，包括数据分类和标准化、数据质量管理、数据安全和隐私保护、数据生命周期管理以及数据治理组织和流程建设等，可以有效地提高数据的质量和可用性，进一步提升数据的价值和应用效果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 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!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
• 大数据治理是一项系统工程，大到大数据技术平台的搭建、组织的变革、政策的制定、流程的重组，小到元数据的管理、主数据的整合、各种类型大数据的个性 化治理和大数据的行业应用。
• 组织必须治理全部大数据，将大数据治理定义如下： 大数据治理是广义数据治理计划的一部分，即制定与大数据有关的数据优化、隐私保护与数据变现的政策。 将上述大数据治理的定义分解为以下部分：
数据处理思维转变
数据处理思维转变
关联关系，预测的关键。很多时候，知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。 一旦我们完成了“关联关系”分析，我们就可以继续向更深层次研究因果关系，找出背后的“为什么”
其它案例 • 沃尔玛：请把蛋挞和飓风用品摆在一起，请把啤酒和尿片摆在一起； • 某信用评分公司，利用Facebook的社交圈来预测个人偿还债务的可能性； • 对冲基金通过分析Twitter微博的数据文本，作为股市投资的信号； • 某信用评分公司，利用Facebook的社交圈来预测个人偿还债务的可能性； • 对冲基金通过分析Twitter微博的数据文本，作为股市投资的信号；
大数据与BI融合*
大数据的商业价值
大数据主要厂商
大型企业和机构在寻求解决棘手的大 数据问题时，往往会使用开源软件基础 架构Hadoop的服务。由于Hadoop深受欢 迎，许多公司都推出了各自版本的 Hadoop，也有一些公司则围绕Hadoop提 供解决方案。 Hadoop的发行版除了社区 的Apache hadoop外，cloudera，IBM， ORACLE等都提供了自己的商业版本。商 业版主要是提供Hadoop专业的技术支持， 这对一些大型企业尤其重要。
• 在谷歌的翻译团队中，大多数工程师并不懂其翻译出来的语言；
案例二 • 聘请了20多名书评家和编辑组成的团队，在网页上创立“亚马 逊的声音”向客户推荐新书，写书评； • 通过客户的购买历史，寻找客户的相似性，对客户分群进行产 品推荐，推荐的总是与以往购买的相似或略有区别； • 通过大量的数据分析，找出书籍之间的关联关系，即“itemto-item”,时亚马逊发生了天翻地覆的变化。 • AMAZON销售额的三分之一来自于“item-to-item”的推荐系统 。 • AMAZON最终放弃了在线书评，书评团队被解散。
大数据是广义数据 治理计划的一部分
数据治理机构必须采取以下措施，以将大数据整合到既有的数据治理框架中： 扩展数据治理宪章的外延，将大数据治理纳入其中； 拓宽数据治理委员会成员的范围，将数据科学家等大数据的超级用户吸纳进来； 任命处理社交媒体等特定大数据的主管； 将大数据与元数据、隐私、数据质量和主数据等数据治理准则结合。
交易数 据
大数据类型
量学数 据
成的数 据
大数据分析受用 例驱动，用例的 具体情况因产业
和功能而异。
2
目录
1
大数据综述
2
大数据平台解决方案
3
大数据平台数据治理方法
4
请输入第四部分标题
01 大数据综述
数据处理思维转变
数据关系力求明确清晰
少量的样本数据
乐于接受数据的纷繁复 杂
全量数据
探求难以捉摸的因果关系
要求数据精确无误
传统数据分析思维
数据处理思维转变
转而关注事物的关联关系
数据的精确不是那么重要了
大数据分析思维
案例一
• 谷歌翻译系统为了训练其系统，收集其能找到的所有翻译； • 谷歌收集了上万亿页的语料库，包括质量参差不齐的文档； • 上万亿的语料库，相当于950亿句英语； • 相对而言，谷歌的翻译质量还是最好的； • 谷歌翻译之所以更好，不是因为它拥有一个更好的算法机制，而是增 加了各种各样的数据，包括有错误的数据；
元数据——建立大数据类别信息； 数据质量管理——像公司对实物资产进行定期检修一样，定期净化大数据； 信息生命周期管理——对大数据进行存档，并在没必要继续保存某些数据时，将其删除。
组织同样必须建立旨在防止大数据误用的适当政策。组织在处理社交媒体、地理定位、生物计量学和其他形式的个人可识别信息(PII)时，必须考 虑涉及的声誉、规制和法律风险。
IBM
Oracle
Cloudera
。。。
EMC
ห้องสมุดไป่ตู้ 大数据生态
Big Data Applications
SQL RAW
SQL 资料汇入
非结构化 资料汇入
数据挖掘程序库
资料P处ig!理语言
并行计算框架
类SQHLI资VE料库系统 (非即时性)
分散式资料库 (即时性)
分散式档案系统
Zoo Keeper
大数据治理体系与数据治理体系的联系与区别
2020
大数据平台数据治理和挖 掘解决方案
大数据治理框架
• 大数据治理框架由三大部分组成：大数据类型、大数据治理领域、行业与功能
传统的数据 治理领域同 样适用于大
数据
医疗保健业 情绪分 析
公共事业
患者监 测
智能仪表
产 零售业 业 和 电信业
功
Facebook 忠诚度计 划 客户流 失分析
RFI日志 位置服务
能 保险业 索赔调
场
查
车载 通信 技术
景 客户服
务
IT
IT日志 分析
索赔分析
客户流失 分析 索赔欺诈 分析
基因测试 人脸识别
承保
电子病历
通话质量 保证
业
务
流
数程
据整
元 数
隐 私
质 量
合
组据
织
大数据治理 需要高度聚 焦于数据本
身。
信 息 治 理
web和社交 机器对
大体量
生物计
人工生
媒体数据
机器的 数据
大数据必须变现
所谓变现，就是将数据等资产转化为现金的过程，变现的方式可以是将数据卖给第三方，也可以是利用数据开发新的服务。 在当下，公司意识到，必须将大数据视为具有财务价值的企业资产。例如，运营部门可以通过传感器数据，根据定期检修计划，提高设备正常运 行时间。呼叫中心可以分析客户代表的记录，通过了解顾客呼叫的原因，降低呼叫量。此外，零售商可以使用主数据激活Facebook的应用程序 ，提升顾客忠诚度。
大数据治理关乎政 策制定
政策包括人们在特定情形下如何作为的成文和非成文的宣告。譬如，大数据治理政策可能申明，未经顾客知情并同意，组织不得将顾客的 Facebook资料整合到其主数据记录中。
大数据必须优化
大数据隐私至关重 要
考虑一下组织是如何将现实世界的准则应用到大数据治理中的。公司设计了精致的企业资产管理计划，对机器、飞机、交通工具和其他资产进行 妥善管理。与对实物资产进行登记类似，组织必须对大数据进行如下优化：