大数据管理与治理(全文)
学校德育的数字化管理(全文)
学校德育的数字化治理大数据时代，信息技术的普及、互联XX的迅猛进展，改变着人们的学习、工作与生活，同时也给学校治理带来了巨大的挑战与机遇。
学校必须思考如何充分利用现代信息技术的资源和优势，提高德育工作的成效。
一、创新数字治理工具：着眼常规，夯实德育根基常规工作是德育的根基。
互联XX的崛起，打破时空限制、加速信息流转速度、外显跟踪事项进度等给德育常规工作带来极大的便利。
1. 梳理部门职能，科学分工根据学校德育部门具体情况及实际需要，我校对学校德育工作进行重新整合安排，对分管德育的各位教师进行明细分工，设立常规部、生活部、数据部、传媒部、培训部、研发部六个职能部门，搭建德育教学一体化治理平台，在平台内部建立学生基本信息治理系统、学生操行分治理系统、文明班治理系统、学生成绩治理系统、家庭报告书治理系统五大系统，实现德育治理的数字化，同时将学生操行、活动获奖、学业成绩、教师评价等信息汇聚一起，为后期数据分析提供基础。
2. 发挥互联XX优势，加速信息流转德育常规信息具有较强的时效性，学校利用互联XX的优势，加速信息记录、反馈、跟进，在最短的时间内，将每一项常规信息送至班主任那里并让其跟进。
精准的学生坐标是确保数据信息正确有效的前提，我校实行学生宿舍坐标与课室坐标治理两套体系，确保各项常规反馈精确到个体；操行治理系统全时段监控学生操行分的等级，并即时发送“到线”学生跟进消息，协助班主任及时有效地进行个体跟进教育；文明班治理系统汇总全班每一位学生各项操行表现含各类加扣分项目，为班主任营造集体舆论导向提供有力支撑；学生成绩治理系统记录学生入学成绩和各阶段检测成绩，全面记录学生在校成绩动态，为教师指导学生“自我剖析、自拟计划、自我监督、自我成长”提供参考数据；家庭报告书治理系统将为家长提供学生在校某个阶段的学习生活报告，可选择某几次成绩、学生操行、教师评语等作为报告数据内容。
此外，学校还将德育教学一体化治理平台对接学校公众号，方便家长使用移动设备查询学生在校期间学习生活的详细表现，凝聚家庭教育力量，实现家校有效互动。
国务院 《促进大数据发展行动纲要》 全文
国务院：《促进大数据发展行动纲要》-全文大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。
信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。
目前，我国在大数据发展和应用方面已具备一定基础，拥有市场优势和发展潜力，但也存在政府数据开放共享不足、产业基础薄弱、缺乏顶层设计和统筹规划、法律法规建设滞后、创新应用领域不广等问题，亟待解决。
为贯彻落实党中央、国务院决策部署，全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国，特制定本行动纲要。
一、发展形势和重要意义全球范围内，运用大数据推动经济发展、完善社会治理、提升政府服务和监管能力正成为趋势，有关发达国家相继制定实施大数据战略性文件，大力推动大数据发展和应用。
目前，我国互联网、移动互联网用户规模居全球第一，拥有丰富的数据资源和应用市场优势，大数据部分关键技术研发取得突破，涌现出一批互联网创新企业和创新应用，一些地方政府已启动大数据相关工作。
坚持创新驱动发展，加快大数据部署，深化大数据应用，已成为稳增长、促改革、调结构、惠民生和推动政府治理能力现代化的内在需要和必然选择。
(一)大数据成为推动经济转型发展的新动力。
以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。
大数据推动社会生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用，改变了传统的生产方式和经济运行机制，可显着提升经济运行水平和效率。
大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。
大数据产业正在成为新的经济增长点，将对未来信息产业格局产生重要影响。
大数据治理系列,第一部分大数据治理统一流程模型概述和明确元数据管理策略
大数据治理系列，第一部分：大数据治理统一流程模型概述和明确元数据管理策略大数据治理的核心是为业务提供持续的、可度量的价值在各行各业中，随处可见因数量、速度、种类和准确性结合带来的大数据问题，为了更好地利用大数据，大数据治理逐渐提上日程。
大数据治理的核心是为业务提供持续的、可度量的价值。
本文主要介绍大数据治理的基本概念和大数据治理统一流程参考模型的前两步：“明确元数据管理策略”和“元数据集成体系结构”。
大数据治理概述（狭义）大数据是指无法使用传统流程或工具在合理的时间和成本内处理或分析的信息，这些信息将用来帮助企业更智慧地经营和决策。
而广义的大数据更是指企业需要处理的海量数据，包括传统数据以及狭义的大数据。
（广义）大数据可以分为五个类型：Web和社交媒体数据、机器对机器（M2M ）数据、海量交易数据、生物计量学数据和人工生成的数据。
•Web和社交媒体数据：比如各种微博、博客、社交网站、购物网站中的数据和内容。
*M2M数据：也就是机器对机器的数据，比如RFID数据、GPS数据、智能仪表、监控记录数据以及其他各种传感器、监控器的数据。
•海量交易数据：是各种海量的交易记录以及交易相关的半结构化和非结构化数据，比如电信行业的CDR、3G上网记录等，金融行业的网上交易记录、corebanking记录、理财记录等，保险行业的各种理赔等。
•生物计量学数据：是指和人体识别相关的生物识别信息，如指纹、DNA、虹膜、视网膜、人脸、声音模式、笔迹等。
•人工生成的数据：比如各种调查问卷、电子邮件、纸质文件、扫描件、录音和电子病历等。
在各行各业中，随处可见因数量、速度、种类和准确性结合带来的大数据问题，为了更好地利用大数据，大数据治理逐渐提上日程。
在传统系统中，数据需要先存储到关系型数据库/数据仓库后再进行各种查询和分析，这些数据我们称之为静态数据。
而在大数据时代，除了静态数据以外，还有很多数据对实时性要求非常高，需要在采集数据时就进行相应的处理，处理结果存入到关系型数据库/数据仓库、MPP数据库、Hadoop平台、各种NoSQL数据库等，这些数据我们称之为动态数据。
数据管理与储存大数据时代的数据治理策略
数据管理与储存大数据时代的数据治理策略随着现代科技的飞速发展，大数据已经成为各行各业的热门话题。
企业、政府和组织纷纷投入大量资源来收集、保存和分析海量的数据。
然而，面对数以亿计的数据，如何高效地进行数据管理和储存成为了一个亟待解决的问题。
在大数据时代，数据治理策略起着至关重要的作用，本文将探讨数据管理与储存大数据时代的数据治理策略。
一、制定明确的数据治理政策和流程为了有效管理和储存大数据，组织应建立明确的数据治理政策和流程。
首先，要确立数据治理的目标和原则，明确数据采集、存储、分析和共享的标准和要求。
其次，要制定数据治理流程，包括数据采集、清洗、标准化、加工、存储和共享的各个环节，并建立相应的管理机制和责任体系。
这些政策和流程的制定将有助于提高数据管理的效率和质量，确保数据的完整性和一致性。
二、建立适配的数据存储系统大数据时代，数据量庞大，不同类型的数据需求也不同，因此建立适配的数据存储系统至关重要。
对于结构化数据，可以使用关系型数据库进行存储和管理；对于非结构化数据，如图像、音频和视频等，可以使用分布式文件系统进行管理。
此外，云存储和分布式存储系统可以提供弹性存储和高可用性，适应不同的数据管理需求。
根据数据类型和规模的不同，选择适当的数据存储系统，有助于提高数据的访问速度和可靠性。
三、构建强大的数据安全保障体系随着大数据的广泛应用，数据安全问题变得尤为重要。
数据的泄露、篡改和丢失可能对个人和组织造成巨大的损失。
因此，在数据管理与储存过程中，必须构建强大的数据安全保障体系。
这包括对数据进行加密、权限控制和数据备份等措施。
同时，还需要制定数据安全策略和应急处理预案，及时应对各种安全威胁。
四、采用先进的数据分析工具和技术数据管理和储存的最终目的是为了获取有价值的信息和洞察。
因此，在大数据时代，采用先进的数据分析工具和技术是不可或缺的。
例如，机器学习、人工智能和数据挖掘等技术可以帮助组织从数据中发现潜在的模式和趋势，提炼出有价值的信息。
大数据时代下的社会管理与治理
大数据时代下的社会管理与治理在大数据时代的社会管理与治理中，信息和数据的驱动力量在不断增强。
随着互联网的快速发展和技术的不断创新，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
同时，大数据的广泛应用也给社会管理和治理带来了诸多挑战和机遇。
首先，大数据为社会管理和治理提供了全面准确的信息基础。
在过去，政府部门的决策和政策制定往往依赖于有限的数据样本和传统的统计方法。
然而，大数据的出现打破了这一现状。
通过对海量数据的收集和分析，政府可以更好地了解社会经济状况、人口分布以及各行业的发展趋势等重要信息，为决策提供科学依据。
其次，大数据使社区治理更加精细化和个性化。
在过去，社区治理往往采用统一的政策和措施，对于社区居民的个性需求和差异化问题没有做出针对性的解决。
然而，大数据的应用使社区治理可以基于居民的需求和行为数据来制定相应的政策和服务。
通过对居民的行为数据进行分析，政府可以更好地了解居民的生活方式、用电用水情况等，从而提供更加个性化的社区服务。
第三，大数据在城市管理中发挥了重要作用。
随着城市化进程的加快，城市管理面临着越来越多的挑战，如交通拥堵、环境污染等问题。
而大数据的应用可以帮助城市管理部门更好地分析城市的交通流量和环境状况等数据，从而制定相应的城市规划和管理措施。
例如，通过对交通数据的分析，可以合理规划交通路线，减少交通拥堵现象，提高城市交通效率；通过对环境数据的分析，可以制定相应的环境保护措施，改善城市环境质量。
此外，大数据在公共安全领域也发挥着重要作用。
通过对公共安全事件和相关数据的收集和分析，可以预测和防范潜在的安全风险。
例如，通过对历史犯罪数据和人群流动数据的分析，可以预测和预防潜在的犯罪事件，提高社会安全水平。
同时，大数据的应用还可以加强公共安全事件的处置和响应效率，提高突发事件的处理能力。
当然，在利用大数据进行社会管理和治理的过程中，也面临着一些挑战和问题。
首先，数据隐私和安全问题是一个重要的考虑因素。
2024版大数据时代的数据治理ppt课件
2023REPORTING 大数据时代的数据治理ppt课件•数据治理概述•大数据时代下的数据挑战•数据治理的关键技术•数据治理的实施步骤•数据治理的实践案例•数据治理的未来展望目录20232023REPORTINGPART01数据治理概述数据治理的定义与重要性定义数据治理是一种组织范围内的数据管理策略，旨在确保数据质量、安全性和有效利用，以满足组织战略和业务目标。
重要性随着大数据时代的到来，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。
数据治理能够确保数据的准确性、一致性和可靠性，提高数据价值，降低数据风险，从而为企业创造更多商业机会。
以数据管理为主，关注数据存储、备份和恢复等基础设施层面的问题。
初级阶段数据管理逐渐演变为数据治理，关注数据的全生命周期管理，包括数据质量、安全、隐私等方面。
发展阶段数据治理成为企业战略层面的重要议题，与业务战略紧密结合，实现数据驱动的企业决策和优化。
成熟阶段确保数据质量保障数据安全促进数据利用遵守法规要求通过建立数据质量标准和检测机制，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
通过合理的数据共享和交换机制，推动数据在组织内部的充分利用，提高数据价值。
制定和执行数据安全策略，防止数据泄露、篡改和损坏，确保数据的机密性、完整性和可用性。
确保数据处理活动符合相关法律法规和行业标准的要求，降低合规风险。
2023REPORTINGPART02大数据时代下的数据挑战随着互联网、物联网等技术的普及，数据产生速度呈指数级增长，给数据存储和处理带来巨大压力。
数据产生速度加快数据存储成本上升数据管理难度增加大规模数据的存储需要庞大的存储空间，导致存储成本不断攀升。
海量数据的管理和维护变得异常复杂，需要高效的数据管理技术和工具。
030201数据量的爆炸式增长03数据语义丰富数据的含义和背景信息千差万别，需要深入挖掘和理解数据的内在含义。
01结构化数据与非结构化数据并存除了传统的结构化数据外，非结构化数据如文本、图片、视频等日益增多，给数据处理和分析带来挑战。
大数据分析与管理详述
1.数据加密：在数据存储和传输过程中，使用加密算法对数据进行加密，确保数据的安全性。 2.隐私保护：通过数据脱敏、数据匿名化等技术，保护用户隐私不被侵犯。 ---
大数据存储与处理技术
▪ 大数据的趋势与前沿技术
1.人工智能与机器学习：结合人工智能和机器学习技术，大数据分析可以更加精准 和高效，为各种应用提供更深入的洞察。 2.边缘计算：随着IoT设备数量的增加，边缘计算将在大数据分析中发挥越来越重要 的作用，实现更高效的数据处理和实时响应。 以上内容仅供参考，如有需要，建议您查阅相关网站。
数据挖掘与机器学习应用
▪ 数据挖掘与机器学习在医疗行业的应用
1.数据挖掘与机器学习在医疗行业的应用概述：数据挖掘和机 器学习技术在医疗行业有广泛的应用，如疾病诊断、药物研发 、健康管理等。 2.疾病诊断的应用：数据挖掘和机器学习技术可以用于疾病诊 断，通过对医疗数据的分析，提高医生对疾病的诊断准确性。 3.药物研发的应用：数据挖掘和机器学习技术可以用于药物研 发，通过对大量药物化合物的筛选和分析，加速药物的研发进 程。
大数据分析与管理
大数据安全与隐私保护
大数据安全与隐私保护
▪ 大数据安全与隐私保护的挑战
1.随着大数据的快速发展，数据安全与隐私保护面临着前所未 有的挑战。 2.大数据环境下的安全与隐私问题包括但不限于：数据泄露、 数据篡改、数据滥用等。 3.这些挑战需要采取有效的技术和管理措施来应对，以确保大 数据的安全使用和隐私保护。
数据挖掘与机器学习在金融行业的应用
1.数据挖掘与机器学习在金融行业的应用概述：数据挖掘和机器学习技术在金融行业有广泛的应用 ，如信用评分、欺诈检测、投资决策等。 2.信用评分的应用：数据挖掘和机器学习技术可以用于信用评分，通过对客户的历史信用记录进行 分析，预测客户的未来信用风险。 3.欺诈检测的应用：数据挖掘和机器学习技术可以用于欺诈检测，通过对交易数据的分析，识别出 异常交易行为，防止欺诈行为的发生。
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大数据治理——为业务提供持续的、可度量的价值目录大数据治理——为业务提供持续的、可度量的价值 (1)概述 (2)大数据治理系列 (2)第一部分：大数据治理统一流程模型概述和明确元数据管理策略 (2)第二部分：元数据集成体系结构 (15)第三部分：实施元数据管理 (25)第四部分：大数据治理统一流程参考模型的第四步到第九步 (36)第五部分：定义度量值和主数据监管 (53)第六部分：大数据监管和信息单一视图监管 (67)第七部分：分析监管、安全与隐私管理和信息生命周期监管 (80)概述面对我们身边每时每刻迅速增长的庞大数据，因为其数量大、速度快、种类多和准确性的特征，如何更好地利用大数据创造出有意义的价值，一直是我们探索的重要话题。
而在这之前，就需要用科学正确的方法策略对大数据进行治理。
大数据治理是指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，是传统信息治理的延续和扩展，也是大数据分析的基础，还是连接大数据科学和应用的桥梁，因此大数据治理是大数据再创高峰的“必修课”。
下面我们将与您分享新鲜出炉的大数据治理方案。
大数据治理系列本系列共分为七个部分，围绕大数据治理统一流程参考模型，并结合实际业务问题和IBM相应的产品解决方案展开叙述。
第一部分：大数据治理统一流程模型概述和明确元数据管理策略为了更好地帮助企业进行大数据治理，笔者在IBM数据治理统一流程模型基础上结合在电信、金融、政府等行业进行大数据治理的经验，整理出了大数据治理统一流程参考模型。
本文主要介绍了大数据治理的基本概念，以及结合图文并茂的方式讲解了大数据治理统一流程参考模型的前两步：“明确元数据管理策略”和“元数据集成体系结构”内容。
大数据治理概述（狭义）大数据是指无法使用传统流程或工具在合理的时间和成本内处理或分析的信息，这些信息将用来帮助企业更智慧地经营和决策。
而广义的大数据更是指企业需要处理的海量数据，包括传统数据以及狭义的大数据。
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大数据管理与治理（全文）胡经国本文作者的话：本全文由已在百度文库发表的本文2篇连载文档汇集而成。
特此说明。
一、大数据管理与Hadoop1、Hadoop概述Hadoop是大数据分布式处理框架，是一项开源技术，是当今与大数据应用最为息息相关的数据管理平台。
它主要由Yahoo创建于2006年；一部分基于由Google在一些技术论文中所阐述的思想。
它创建不久，不少互联网公司采用该技术并开始对其自身的发展贡献力量。
在过去几年，Hadoop已经演变成一种有着基础设施组件和相关工具的复杂生态系统；而且它被各家供应商打包在一起成为商业Hadoop发行版本。
对于高级分析活动来说，在集群服务器上运行的Hadoop，为建立一个高性能、低成本的大数据管理架构提供了途径。
随着人们逐渐意识到其能力的提升，Hadoop的应用蔓延到了其他行业，包括对混合有传统结构化数据和新型非结构化数据以及半结构化数据的应用程序的报告和分析。
其中包括：网络点击流数据、在线广告信息、社交媒体数据、医疗记录以及来自制造设备的传感器数据和源于互联网设备的数据。
2、Hadoop核心组件Hadoop包含了大量开源软件组件。
这些组件拥有用于计算、处理、管理和分析大量数据的核心模型，而这些数据则由各种各样的支撑技术所包围。
这些核心组件包括：⑴、HDFSHDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop分布式文件系统。
它支持传统的分级目录和文件系统；而传统的分级目录和文件系统则是将文件分布于Hadoop集群中的存储节点上，例如DataNodes（数据节点）。
⑵、MapReduceMapReduce是可以对批量应用程序进行并行处理的编程模型和执行框架。
⑶、YARNYARN（Yet Another Resource Negotiator）是负责管理任务调度。
它为运行中的应用程序分配集群资源，并在可用资源出现争用时进行仲裁。
它同时还对正在处理中任务的进展进行追踪和监控。
⑷、Hadoop CommonHadoop Common是由不同组件使用的一组库和工具。
3、Hadoop的开发管理和应用在Hadoop集群中，那些核心部分和其他软件模型，是分层于计算和数据存储硬件节点集合之上的。
这些节点通过高速内网连接，以形成高性能并行分布式处理系统。
作为一个开源技术的集合，Hadoop并不受控于任何一个单独的供应商；相反的是，它的开发是由Apache Software Foundation（Apache软件基金会）进行管理的。
Apache为用户提供Hadoop使用许可；基本上可以让用户免费、无版税地使用该软件。
开发人员可以直接从Apache的网站下载并自行构建Hadoop 环境。
但是，由Hadoop供应商提供带有基本功能的预构建社区版本。
该版本同样可以免费下载，并能在各种硬件平台上进行安装。
同时，还有市场商业版和企业版：Hadoop发行版根据维护和支持服务的不同等级来打包软件。
在某些情况下，供应商也会基于Apache的技术，提供性能和功能方面的增强。
例如，通过提供附加的软件工具来简化集群配置和管理；或是与外部平台的数据整合。
这些商业产品，让各种规模的公司对Hadoop的接纳度越来越高。
这是非常有价值的。
尤其是当商业公司供应商的支持服务团队，可以启动一家公司Hadoop基础设施的设计和开发，并且能够引导工具的选择和高级功能的集成，以快速部署高性能分析解决方案来满足新兴业务需求。
4、典型Hadoop软件栈组件当你拿到一份商业版本的Hadoop时，你能从中真正获得什么呢？除了核心组件，典型的Hadoop发布版本会包含（但不限于）以下内容：⑴、替代数据处理和应用程序执行管理器诸如Tez和Spark之类的替代数据处理和应用程序执行管理器。
它们可以在YARN之上运行，或是与YARN并行，以提供集群管理、缓存数据管理、以及其他改善处理性能的方法。
⑵、列式数据库管理系统Apache HBase是一款列式数据库管理系统。
它模仿的是运行在HDFS之上Google的Big Table项目。
⑶、SQL-on-Hadoop工具诸如Hive，Impala，Stinger，Drill以及Spark SQL之类的SQL-on-Hadoop 工具。
这些工具为直接查询存储在HDFS中的数据提供了与SQL标准不同程度的兼容性。
⑷、开发工具诸如Pig之类的开发工具，可以帮助开发人员构建MapReduce项目。
⑸、配置管理工具诸如ZooKeeper或是Ambari之类的配置管理工具，可以用来进行监控和管理。
⑹、分析环境诸如Mahout之类的分析环境，可以为机器学习、数据挖掘和预测分析提供分析模型。
由于Hadoop是开源的，因此对于Hadoop发行版你无需付费。
相反的是，供应商则售卖有不同水平服务协议（SLAs）的年度支持订阅版本。
虽然每家供应商都会对自家的附加组件进行提升，如此一来也作为Hadoop发布版的一部分为Hadoop社区做出了贡献。
所有的供应商都会积极参与到Apache Hadoop 社区中来。
5、Hadoop大数据管理环境的管理在Hadoop系统之外获得所需性能，需要一个熟悉IT专业的协调团队。
该团队致力于架构计划、设计、开发、测试和部署，以及运行中操作和维护方面的工作，以确保获得最佳性能。
意识到这一点是非常重要的。
对于这样的IT团队通常会有以下要求：需求分析师，基于运行于Hadoop环境中的应用程序类型来评估系统性能需求。
系统架构师，评估性能需求并设计硬件配置。
系统工程师，对Hadoop软件栈进行安装、配置和调优。
应用程序开发人员，设计并实现应用程序。
数据管理专家，做数据整合、创建数据布局并执行其他管理任务。
系统管理员，进行操作管理和维护。
项目管理人员，监督各级栈和应用程序开发工作的实现。
项目经理，负责Hadoop环境和优先级、应用程序开发和部署的实现。
6、Hadoop软件平台市场从本质上讲，作为一个可行的大规模数据管理生态系统，Hadoop的演化已经创造了一个新的软件市场。
它正在转变商业智能和分析行业。
这已经从两方面进行了扩展，即：用户企业可以运行的分析应用程序，以及可以作为这些应用程序一部分加以收集并进行分析的数据类型。
在Hadoop中，该市场包括三个独立的专业供应商以及其他提供Hadoop发行版或功能的公司。
对那些提供Hadoop发行版本的供应商进行评估，需要理解所供产品两个方面的异同。
首先是技术本身：发行版中包含有哪些不同之处；它们支持什么样的平台；而且，最为重要的是，个体供应商集成了什么样的特定组件？其次是服务和支持模型：对于每类订阅级别都提供什么样的支持和SLAs以及不同的订阅费用？二、数据治理与大数据平台设计本文议程：数据治理的背景和现状；数据治理要素和策略；元数据管理；主数据管理；数据质量管理；大数据平台设计。
1、数据治理背景⑴、大数据时代凸现数据治理重要性；⑵、数据治理是大数据的基础；⑶、信息孤岛现象严重；⑷、数据质量问题严重；⑸、数据应用未得到有效管理；⑹、数据安全问题日益严峻。
2、数据治理现状⑴、意识到了问题的严重；⑵、“维持”代替“管理”；⑶、历史“包袱”沉重；⑷、相关方面利益交织，协调困难；⑸、方案规划容易落地困难；⑹、过度依赖技术工具；⑺、对于数据没有明确区分。
3、数据治理要素组织（Organization）；流程、活动与机制（Process & Activities & Mechanism）；技术平台与工具（Platform & Tools）；计划、制度与标准规范（Plan & Rule & Standards）。
4、数据治理策略获得支持；引入外援；找到“痛点”；确定“起点”；责任到人；持之以恒；绩效评估。
5、经验总结标准先行，实事求是，使用工具，确定方法，奖惩机制，做好绩效。
6、实施建议质量：数据质量提升是目标；主数据：主数据管理是关键；元数据：元数据管理是基础。
7、元数据管理⑴、元数据的定义包括：技术元数据、业务元数据、操作元数据。
⑵、为什么要进行元数据管理？①、数据的参考框架；②、解决数据模糊性；③、可视化数据流动；④、影响和血缘分析；⑤、推进标准化建设；⑥、规范化数据审计。
⑶、经验分享①、标准领先；②、全局治理；③、尽快见效；④、高层支持；⑤、业务参与；⑥、奖惩机制。
⑷、数据定义标准体系标准单词；标准用语；标准体系；标准域。
8、数据模型标准化⑴、模型设计标准①、结构实体、属性、关系、主键，范式化等；命名规则、用语词典、标准域等。
②、管理数据管理政策、方针等；配置管理、版本管理等。
③、质量准确性、完整性、实时性、一致性。
④、应用查询结果的准确性、使用便利性、查询结果的迅速性。
⑵、实施路线模型诊断→模型优化→设计规范→设计指南。
按照模型设计规范和指南统一设计企业内部数据模型。
⑶、标准化体系（数据定义和模型设计）⑷、元数据管理工具的选择①、元模型易于扩展；②、界面友好；③、安全和系统管理；④、配置管理；⑤、发布、查询、报表功能；⑥、平台开放；⑦、提前试用。
9、主数据管理⑴、什么是主数据？企业主数据是分散存储在企业各系统内、对企业至关重要的核心业务实体的数据，比如客户、合作伙伴、员工等。
其特点是：关键、分散、缓慢、共享。
⑵、主数据类型当事人；地域；事物；财务和组织。
⑶、主数据与参考数据参考数据可以是主数据，但不一定是主数据。
⑷、为什么要做主数据管理？数据冗余；数据冲突；难于应变；阻碍业务。
⑸、如何做好主数据管理？①、经常遇到的主数据问题业务不关心，业主很难找，语义不统一。
②、做好主数据管理要点分析生命周期：整理并分析主数据的生命周期；识别相关方：识别并管理主数据相关方；识别含义类型：识别主数据含义、上下文、类型。
⑹、主数据实施流程①、数据梳理②、主数据识别③、项目实施项目实施要点：选择工具；定制开发；制定标准规范；确定组织架构。
④、运行维护10、数据质量管理数据质量问题体现在以下几个方面：⑴、数据值域；⑵、数据定义；⑶、数据完整性；⑷、数据有效性；⑸、业务规则；⑹、结构完整性；⑺、数据转换；⑻、数据流。
11、组织架构设计业务与技术部门各司其职，共同做好数据质量管理工作。
⑴、业务部门统计部门（业务部门）负责业务规则的制定，在业务层面统管数据质量和安全。
⑵、技术主管部门技术主管部门负责数据集成、使用等过程中的数据质量，并对数据质量报告进行定期发布。
⑶、评审委员会技术部门设置评审委员会，对数据方面的变更进行管控，具有技术方案否决权。
12、数据质量治理流程⑴、策略和方法①、策略反面影响和正面效果征得了领导层关注；改进工作分布实施，循序渐进；数据质量报告定期发布。