大数据平台下的数据治理
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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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。
简述治理的概念(大数据)
大数据平台下的数据治理
数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。
随着Hadoop技术的提升，数据如何进来，如何整合，开展什么样的应用都已经有了成熟的案例，可是，同传统数仓时代一样，垃圾进垃圾出，如何破？相比传统数仓时代，进入Hadoop集群的数据更加的多样、更加的复杂、量更足，这个数仓时代都没有处理好的事情，如何能够在大数据时代处理好，这是所有大数据应用者最最期盼的改变，也是大数据平台建设者最有挑战的难题：数据治理难的不是技术，而是流程，是协同，是管理。
数据治理涉及的IT技术主题众多，包括元数据管理、主数据管理、数据质量、数据集成、监控与报告等。
数据治理是专注于将数据作为企业的商业资产进行应用和管理的一套管理机制，能够消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准，提高组织数据质量，实现数据广泛共享，并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中，发挥数据资产的商业价值。
同时，数据治理将帮助组织更好的遵从内外部有关数据使用和管理的监管法规，如SOX法案，
Basel II协议等。
良好的数据治理必将为信息化时代的企业带来不可替代的竞争优势。
大数据时代下的数据治理之道
大数据时代下的数据治理之道随着互联网技术的不断发展和应用，大数据时代已经到来。
在这个时代中，数据的规模以及复杂性都在不断增加。
面对如此庞大的数据量，如何更好地进行数据治理？这是一个摆在我们面前必须要解决的重要问题。
本文将从多个角度探讨如何在大数据时代下实现数据治理之道。
一、大数据时代下的数据指标在大数据时代，处理数据需要有数据指标的支持。
数据指标是指数据的一种衡量标准，可以应用于数据分类、数据清洗、数据分析和数据决策等多个方面。
为了更好地理解和运用大数据，我们必须要对数据指标有一定的了解。
通常情况下，数据指标可以分为两种类型：数据量指标和数据质量指标。
数据量指标主要是用于描述数据的大小和数量，例如数据库的容量大小、数据更新频率等。
而数据质量指标则是用来描述数据的质量和可信度，例如数据的准确性、一致性、完整性等。
这些指标不仅可以应用于数据本身的管理，还可以为后续的分析和决策提供重要依据。
二、面对大数据时代下的数据安全问题大数据时代下面临的另一大问题是数据安全。
在数据管理过程中，数据的泄漏、篡改和丢失等问题都有可能导致企业和个人重大损失。
因此，进行安全的数据治理是至关重要的。
我们可以从以下几个方面加强数据安全：1. 建立安全的网络和数据中心在大数据管理中建立安全的网络和数据中心是非常重要的。
通过安全的网络与设备进行连接以及建立物理层面和逻辑层面的保护策略来确保数据安全。
2. 管理访问权限数据治理的过程中，对于访问数据的用户必须要进行权限的管控。
这些用户在进行数据访问时必须要经过身份认证并且拥有特定的访问权限。
管理员可以通过授权来控制用户的访问权限，以确保数据的安全。
3. 实时监控企业在数据治理过程中还需要进行实时监控，以便及时发现数据泄漏、篡改等安全风险。
通过数据监控系统，管理员可以查看数据的访问情况、数据传输的状态等。
4. 保证业务的连续性保证业务的连续性是数据安全的重要保障。
在数据治理过程中，管理员需要制定灾难恢复计划以及进行备份，以确保数据在系统灾难等问题发生时能够得到及时恢复。
智慧工商大数据平台数据治理可视化分析综合解决方案
智慧工商大数据平台数据治理可视化分析综合解决方案智慧工商大数据平台是一种能够集成、管理和分析各种企业内外部数据的系统。
数据治理可视化分析综合解决方案是为了帮助企业更好地理解和利用大数据，提供了一套完整的数据治理流程和工具。
以下是智慧工商大数据平台数据治理可视化分析综合解决方案的一些建议和解释。
首先，在智慧工商大数据平台中进行数据治理流程的建立。
数据治理是一系列关于数据收集、处理和存储的规则和流程。
在一个综合的数据治理可视化分析解决方案中，首先需要建立一个数据管理委员会，由不同部门的代表组成，负责协调和执行数据治理策略。
然后，需要对数据进行分类和标准化，确保数据的准确性和一致性。
同时，还需要制定相关的数据安全和隐私保护政策，保证数据的安全性和合规性。
接下来，通过智慧工商大数据平台提供的可视化分析工具，对数据进行分析和可视化展示。
通过可视化分析工具，用户可以直观地了解数据的趋势、关联和异常。
这样可以帮助企业管理者更好地理解和利用数据，发现数据中的规律和价值。
同时，还可以将分析结果进行可视化展示，方便用户进行交互和决策。
此外，智慧工商大数据平台还可以提供一些高级的分析功能，如机器学习和预测分析。
通过机器学习算法，可以对大量的历史数据进行训练，从而得出一些预测性的分析结果。
这样可以帮助企业更好地预测市场趋势和用户需求，做出更明智的决策。
最后，智慧工商大数据平台还可以提供一些数据质量控制和数据可视化的功能，帮助企业监控和管理数据质量。
通过数据质量控制功能，可以对数据进行定期的检验和修复，确保数据的准确性和完整性。
同时，通过数据可视化功能，可以直观地展示数据质量的情况，方便用户评估和改进数据治理策略。
综上所述，智慧工商大数据平台数据治理可视化分析综合解决方案是为了帮助企业更好地理解和利用大数据，提供了一套完整的数据治理流程和工具。
通过建立数据治理流程，进行数据分类和标准化，制定数据安全和隐私保护政策，可以保证数据的准确性和安全性。
大数据时代的数据治理
大数据时代的数据治理在当今的数字化时代，数据已成为企业和社会发展的关键资源。
随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，大数据时代已然来临。
在这个时代背景下，数据治理变得至关重要。
什么是数据治理？简单来说，数据治理就是对数据的管理和控制，确保数据的质量、可用性、安全性和合规性。
它涵盖了数据的整个生命周期，从数据的产生、采集、存储、处理、分析到销毁。
数据治理的重要性不言而喻。
首先，高质量的数据是企业做出正确决策的基础。
如果数据不准确、不完整或者不一致，那么基于这些数据做出的决策很可能是错误的，这会给企业带来巨大的损失。
其次，数据的可用性对于业务的顺利运行至关重要。
如果员工在需要数据时无法及时获取，或者获取的数据难以理解和使用，那么工作效率将会受到严重影响。
再者，数据安全是保护企业核心资产和客户隐私的关键。
一旦数据泄露，不仅会给企业带来法律风险，还会损害企业的声誉。
最后，合规性也是数据治理的重要方面。
不同的行业和地区都有相关的数据法规和政策，企业必须确保其数据处理活动符合这些规定。
在大数据时代，数据治理面临着诸多挑战。
首先，数据的来源极其广泛，包括内部系统、外部合作伙伴、社交媒体等。
这些数据的格式、结构和质量各不相同，给数据的整合和管理带来了很大的困难。
其次，数据的增长速度非常快，传统的数据处理和存储技术难以应对。
再者，数据的安全性面临着前所未有的威胁，黑客攻击、数据泄露等事件时有发生。
此外，随着数据法规的日益严格，企业需要投入更多的资源来确保合规性。
为了应对这些挑战，企业需要采取一系列的数据治理策略。
首先，建立完善的数据治理框架是基础。
这个框架应该包括明确的数据治理目标、组织架构、职责分工和流程规范。
其次，加强数据质量管理是关键。
这需要制定数据质量标准，建立数据质量监控机制，并及时进行数据清洗和纠错。
同时，采用先进的技术手段来提升数据治理的效率和效果也是必不可少的。
例如，利用大数据技术进行数据存储和处理，使用数据仓库和数据集市来整合和分析数据，借助数据可视化工具来更直观地展示数据。
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。
数据治理构建高质量的大数据平台
数据治理构建高质量的大数据平台随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据正逐渐成为推动社会进步和创新的重要资源。
构建高质量的大数据平台对于提高数据的可信度、准确性和有效性至关重要。
数据治理是保障数据质量的关键环节，本文将探讨数据治理在构建高质量的大数据平台中的应用。
一、数据治理的概念和意义数据治理是指对数据进行全面的管理和控制，确保数据在整个生命周期内保持高质量。
数据治理能够解决数据不准确、数据难以共享、数据管理成本高等问题，提升数据的价值和利用率。
在构建高质量的大数据平台中，数据治理起到关键的作用。
二、数据治理的流程数据治理的流程可以分为数据收集、数据整合、数据存储和数据分析四个阶段。
1. 数据收集数据收集是指获取并记录数据的过程，包括数据的源地址、采集时间、采集方式等信息。
在大数据平台中，需要收集来自各种数据源的数据，例如传感器、社交媒体、企业内部系统等。
在数据收集阶段，应该确保采集到的数据准确、完整。
2. 数据整合数据整合是将各种数据源的数据进行合并和清洗的过程。
在数据整合阶段，需要解决数据格式不统一、数据冗余、数据重复等问题，确保数据的一致性和完整性。
同时，还需要进行数据清洗，去除噪声数据和异常数据，提高数据的质量。
3. 数据存储数据存储是将整合后的数据进行持久化保存的过程。
在数据存储阶段，需要选择合适的数据库和存储技术，确保数据的安全、可靠和高效。
同时，还需要考虑数据的备份和恢复策略，以应对数据丢失或损坏的情况。
4. 数据分析数据分析是从大数据中提取有价值的信息和知识的过程。
在数据分析阶段，需要使用各种数据分析算法和工具，对数据进行挖掘和分析，发现数据中隐藏的规律和趋势。
同时，还需要将分析结果可视化，以便决策者进行有效的决策。
三、数据治理的关键要素数据治理的关键要素包括数据质量管理、数据安全管理、数据共享管理和数据合规管理。
1. 数据质量管理数据质量管理是保证数据准确、可靠和一致性的关键环节。
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大数据平台的数据治理目标
数
数 据 治 监控 理
据 采 集 不 使
用
建立数据标准 制订数据管理流程 形成平台不工具
数据治理平台与周边系统关系
数据治理—元数据系统
应 辅劣业务应用 用
业务术语应用
报表需求复用
报表使用情况管理
辅劣开发运维
辅劣需求调研
辅劣系统开发
辅劣系统运维
接口服务
数据访问 权限集成
分析服务 二次开发
设置 指标
公共 代码
调用指标统计 指标统计
检核对象
调用ETL程序
生成规范文件
放到指定目录
获取解析文件
存储检核结果
元数据—数据地图
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元数据—数据分析（血缘分析，影响分析）
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大型银行数据治理实践 —“摸清家底优化管理”
国家开发银行-数据治理方案
平台建设
平台实施
平台应用
制度流程
元 数 据 功 能
大数据平台的数据治理关键问题
系统 规模
几百个业务系统 几万张数据库表 几十万个字段
存储 复杂
关系型数据库 文本文件 内存对象 K-V结构NoSQL 列模式数据仓库 基亍Hadoop的 分布式文件系统
采集 复杂
基亍SQL 存储过程 Perl/Python脚 本 Java语言 MapReduce幵 行采集
数据治理平台现状
平台建设
平台实施
平台应用
制度流程
元 •一级功能6项，二级功能17项
数
•核心功能：元数据采集、元 数据分析、版本管理、变更管
据 理、数据地图、视图管理等
数 •一级功能5项，二级功能15项
据
•核心功能：数据质量问题发 现、数据质量问题分析、数据
质
质量提升、数据质量度量规则 、 数据质量考核、综合查询等
检核调度 检核手工调度
系
角色管理
统
管 理
用户管理
检核自劢调度
基亍ETL调度检核
采集
权限管理 日志管理
参数管理 配置管理
ETL质量问题采集
密码管理 在线用户
数据治理平台—元数据建立
数据源类型
EXCEL文件方 式
XML XML文件方式 DB直连方式
API直连方式
系统管理员
元数据采集
模板 映射
创建 数据 源
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 统
角色管理
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
数据治理—数据质量系统
应 数据质量提升
数据质量考核
接口服务
用
质量提升方案提交
数 考核指标度量规则 报告数据导入及清除 据
质量提升工作总结报告
探
数据访问 分析服务
数据治理—数据标准系统
应 标准执行监控
用
标准执行情况概况
模型执行情况分析
标准执行情况统计 代码执行情况分析
辅劣标准执行
标准执行情况探查 辅劣系统标准执行
接口服务
数据访问 权限集成
分析服务 二次开发
功 能
标准体系浏览
基础类数据标准
公共代码
标准综合查询
数据标准发布查询 数据标准变更查询
标准综合管理
数据标准需求
？
生产数据
分析数据
历叱数据
大数据治理面临的挑战——异种数据和复杂数据
➢大数据的最大特点就是非结构化， ➢通常传统的数据治理是面向结构化
如文档、报表、GIS信息、NoSQL 或者可以定义的非结构化数据，管理
等。
的是同类型属性的数据集，或者是连
续的，或者是分类的。
➢大数据存储幵非在一个站点，或 归属一个单位，数据的所有权不地 理分布属亍多个机构的资源中。
把修改 的结构 导入到 元数据
系统
手劢修改影响的 结构和ETL
下游基亍 修改的结 构和ETL 去开发或 自劢生成 代码
IT系统日常变更的元数据采集和检核流程
基于ETL事中+事后建立数据质量审核
源系统
ODS
STA
ODS
EDW
应用
临时匙
基础匙汇总匙DM源自应用ETL调度 ETL 数据质量 元数据 数据标准
数 据 质 量 功 能
数 据 标 准 功 能
电 子 流 程 功 能
元 数 据 实 施
数 据 质 量 实 施
数 据 标 准 实 施
电 子 流 程 实 施
元 数 据 应 用
数 据 质 量 应 用
数 据 标 准 应 用
电 子 流 程 应 用
元 数 据 流 程
数 据 质 量 流 程
数 据 标 准 流 程
电 子 流 程 流 程
采集到元 数据系统
元数据系 统探查到 变更
基准库和 对象库比 对
2 手劢检 核模式
元数据系 统自劢发 邮件
发现差异
下游接口 人员接收 邮件
通知下游 接口人员
和
上 游 确 讣 变
变 更元系数统据中
影响分 析
更
丌变更
丌做修改
在分析结 果中按原 模板导出 受影响的 结构和ETL
在 Excel 中修改影 响的结构 和ETL
功 元数据基础管理
能
元数据维护
元数据导出
视图管理
元数据检索 版本管理 数据地图
元数据统计 变更管理
元数据关联
元数据分析服务
影响分析 血统分析 元数据检核
采 集
元数据采集管理
采集模板管理
采集适配器管理
元模型管理
元数据映射管理
系 统
角色管理
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
量 功能
数 •一级功能3项，二级功能10项
据
•核心功能：基础类数据标准 浏览、公共代码浏览、数据标
标
准需求、数据标准发布、数据 标准变更、数据标准执行、综
准 合查询等
电
•一级功能6项，二级功能14项
子 •核心功能：报表需求管理流
流
程、数据交换管理流程、数据 变更管理流程、数据模型管理
程 流程等
•元数据类别：表、字段、报表、 表级映射、字段级映射、表到报 表映射 •涉及系统：12个业务生产类系 统、9个管理分析类系统、3个业 务支持类系统、ODS、RDM、 中间表集市和财务集市
大数据平台下的数据治理
目录
• 大数据平台下的数据治理 • IT大集中下的数据治理案例
大数据平台下的数据治理
大数据平台下的数据生命周期
热点
活跃
历叱
归档
内存数据库
实时 交易
业务数据库
主数据 ODS
业务交易系统
企业 数据仓库
海量数据分析平台
分析型系统
离线存储
数据治理的关键场景
管理仪表盘 数据不准确
辅劣数据纠正
考核指标手劢执行
分支机构与项考核
查
权限集成 二次开发
功 度量规则管理 能
基础类度量规则
基础类检核方法
度量规则分类管理
质量问题发现
质量问题提交 质量检核结果 质量问题汇总 质量问题报告
质量问题分析
质量问题分析管理 质量提升需求提交 质量提升需求报告
数据质量概况
综合查询
度量规则查询 质量问题查询 质量提升查询 其他考核查询
配置 采集 任务
立刻 启劢 采集
执行 元数 据采 集
数据分析员/开发人员/运维人员
元数据应用
上游 模型 变更 预警
影响 分析
辅劣 下游 变更
下游 应用 问题 反馈
血统 分析
辅劣 问题 定位
通过元数据的检测建立数据变更流程
上游模型变更预警
辅劣变更导致的开发
模型 变更
1 自劢通 知模式
基准库变更 订阅