集团企业大数据分析数据治理平台建设方案
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。
大数据平台数据治理整体解决方案 大数据可视化平台建设方案
大数据可视化平台建设方案目录第1章前言 0第2章XXX大数据现状分析 (1)2.1、基本现状 (1)2.2、总体现状 (1)2.2.1、行领导 (1)2.2.2、业务人员 (1)2.3、数据架构方面 (2)2.3.1、业务表现 (2)2.3.2、问题 (2)2.4、数据应用难题 (3)2.4.1、缺少统一的应用分析标准 (3)2.4.1.1、业务表现 (3)2.4.1.2、问题 (3)2.4.2、缺少统一的基础数据标准 (4)2.4.2.1、业务表现 (4)2.4.2.2、问题 (5)2.4.3、缺少反馈机制 (5)2.4.3.1、业务表现 (6)2.4.3.2、问题 (6)2.5、数据应用现状总结 (6)第3章XXX大数据治理阶段目标 03.1、数据平台逻辑架构 (1)3.2、数据平台部署架构 (1)3.3、建设目标 (2)3.3.1、建设大数据基础设施，完善全行数据体系架构 (2)3.3.2、开发大数据资源，支撑全行经营管理创新 (2)3.3.3、培养大数据人才队伍，建立大数据分析能力 (2)3.4.1、发现数据质量问题，推动大数据治理工作的开展，建立数据质量检核系统.. 33.4.2、分析、梳理业务系统，推动数据标准的建立，统一全行口径 (3)3.4.3、建立数据仓库模型框架，优化我行数据架构，建设稳定、可扩展的数据仓库33.5、目标建设方法 (4)3.5.1、建设内容 (4)3.5.2、工作阶段 (4)3.5.2.1、源系统分析阶段 (4)3.5.2.1.1、工作内容 (4)3.5.2.1.2、工作依据 (4)3.5.2.1.3、工作重点 (5)3.5.2.2、数据质量问题检查阶段 (5)3.5.2.2.1、工作内容 (5)3.5.2.2.2、工作依据 (5)3.5.2.2.3、工作重点 (6)3.5.2.3、数据质量问题分析阶段 (6)3.5.2.3.1、工作内容 (6)3.5.2.3.2、工作依据 (6)3.5.2.3.3、工作重点 (6)3.6、预期建设效益 (6)3.6.1、实现数据共享 (6)3.6.2、加强业务合作 (7)3.6.3、促进业务创新 (7)3.6.4、提升建设效率 (7)3.6.5、改善数据质量 (7)第4章XXX大数据建设总体规划 04.1、功能需求 04.1.1、个人和企业画像 04.1.3、为金融业提供风险管控 (3)4.1.4、运营优化 (4)4.2、XXX大数据应用架构远景 (4)4.2.1、XXX需要从“坐商”转型为“行商” (5)4.2.2、客户下沉 (5)4.2.3、与“互联网金融”进行差异化竞争 (5)4.3、XXX大数据平台应用架构 (6)4.4、XXX大数据平台架构 (7)4.5、XXX大数据支撑平台 (7)4.5.1、大数据虚拟化平台 (7)4.5.1.1、设计原则 (8)4.5.1.2、虚拟化平台设计 (10)4.5.1.3、硬件基础设施层 (10)4.5.1.4、虚拟化存储 (11)4.5.1.5、虚拟化计算 (11)4.5.1.6、平台管理 (12)4.5.1.7、数据存储系统设计 (12)4.5.1.8、高性能SAN存储系统 (14)4.5.1.9、存储方案优势 (15)4.5.2、大数据分析管理平台 (16)4.6、大数据分析处理平台 (16)4.6.1、分布式内存分析引擎 (17)4.6.2、数据挖掘引擎 (17)4.6.3、分布式实时在线数据处理引擎 (18)4.6.4、流处理引擎 (18)4.6.5、大数据分析支撑系统 (18)4.6.6、大数据分析节点群 (24)4.6.7、软硬件配置 (25)4.6.8、虚拟化平台关键特性 (27)4.7、安全保障系统 (30)4.7.1、设计原则 (30)4.7.2、总体设计 (31)4.7.3、物理安全设计 (31)4.7.4、网络安全设计 (33)4.7.4.1、外网边界安全 (33)4.7.4.2、网络基础设施安全 (34)4.7.5、主机安全设计 (35)4.7.6、应用安全设计 (35)4.7.7、数据库安全设计 (36)4.7.8、安全制度与人员管理 (37)4.7.9、安全管理体系建设 (37)4.7.10、安全运维 (38)4.7.11、安全人员管理 (39)4.7.12、技术安全管理 (39)4.7.13、安全保障系统配置 (40)4.8、计算机网络系统 (40)4.8.1、设计原则 (40)4.8.2、系统设计 (42)4.8.3、计算机网络系统配置 (45)4.9、基础支撑软件 (45)4.9.1、地理信息软件 (45)4.9.2、操作系统软件 (47)4.9.3、数据库管理软件 (48)4.9.4、机房建设方案 (49)4.9.5、基础支撑系统软硬件配置 (52)第5章系统架构设计 (56)5.1、总体设计目标 (56)5.3、案例分析建议 (58)5.3.1、中国联通大数据平台 (58)5.3.2、项目概述 (58)5.3.2.1、项目实施情况 (60)5.3.2.2、项目成果 (67)5.3.2.3、项目意义 (68)5.3.3、恒丰XXX大数据平台 (68)1.1.1.1项目概述 (69)1.1.1.2项目实施情况 (73)1.1.1.3项目成果 (80)1.1.1.4项目意义 (81)5.3.4、华通CDN运营商海量日志采集分析系统 (83)5.3.5、项目概述 (83)5.3.5.1、项目实施情况 (84)5.3.5.2、项目成果 (89)5.3.5.3、项目意义 (89)5.3.6、案例总结 (90)5.4、系统总体架构设计 (91)5.4.1、总体技术框架 (91)5.4.2、系统总体逻辑结构 (95)5.4.3、平台组件关系 (98)5.4.4、系统接口设计 (104)5.4.5、系统网络结构 (109)第6章系统功能设计 (111)6.1、概述 (111)6.2、平台管理功能 (112)6.2.1、多应用管理 (112)6.2.2、多租户管理 (116)6.2.3.1、Hadoop集群自动化部署 (119)6.2.3.2、Hadoop集群性能监控 (121)6.2.3.3、Hadoop集群资源管理 (125)6.2.3.4、图形界面方式多租户管理 (128)6.2.3.5、系统巡检信息收集 (132)6.2.3.6、系统性能跟踪 (134)6.2.3.7、与集团运维监控平台对接 (135)6.2.4、作业调度管理 (139)6.3、数据管理 (141)6.3.1、数据管理框架 (141)6.3.1.1、结构化数据管理框架 (142)6.3.1.2、半/非结构化数据管理框架 (143)6.3.2、数据采集 (144)6.3.3、数据交换 (147)6.3.4、数据存储与管理 (149)6.3.4.1、数据存储管理功能 (152)6.3.4.2、数据多温度管理 (154)6.3.4.3、生命周期管理 (156)6.3.4.4、多索引模式 (157)6.3.4.5、多数据副本管理 (158)6.3.4.6、数据平衡管理 (159)6.3.4.7、在线节点管理 (160)6.3.4.8、分区管理 (161)6.3.4.9、数据导入与导出 (162)6.3.4.10、多级数据存储 (163)6.3.4.11、多种数据类型支持 (165)6.3.4.12、多种文件格式支持 (167)6.3.4.13、数据自定义标签管理 (171)6.3.4.14、数据读写锁处理 (171)6.3.4.16、表压缩 (172)6.3.5、数据加工清洗 (172)6.3.6、数据计算 (174)6.3.6.1、多计算框架支持 (174)6.3.6.2、并行计算与并行处理能力 (176)6.3.6.3、PL/SQL存储过程 (180)6.3.6.4、分布式事务支持 (184)6.3.6.5、ACID测试案例 (186)6.3.7、数据查询 (196)6.3.7.1、OLAP函数支持 (196)6.3.7.2、分布式 Cube (197)6.3.7.3、SQL兼容性 (200)6.3.7.4、SQL功能 (217)6.4、数据管控 (222)6.4.1、主数据管理 (222)6.4.2、元数据管理技术 (224)6.4.3、数据质量 (227)6.5、数据ETL (235)6.6、数据分析与挖掘 (238)6.6.1、数据分析流程 (241)6.6.2、R语言开发环境与接口 (242)6.6.3、并行化R算法支持 (243)6.6.4、可视化R软件包 (247)6.6.5、编程语言支持 (249)6.6.6、自然语言处理和文本挖掘 (249)6.6.7、实时分析 (250)6.6.8、分析管理 (251)6.6.8.1、需求管理 (252)6.6.8.2、过程管理 (253)6.6.9、分析支持 (256)6.6.10、指标维护 (256)6.6.11、分析流程固化 (257)6.6.12、分析结果发布 (257)6.6.13、环境支持 (257)6.7、数据展现 (258)6.7.1、交互式报表 (260)6.7.2、仪表盘 (267)6.7.3、即席查询 (268)6.7.4、内存分析 (269)6.7.5、移动分析 (270)6.7.6、电子地图支持 (271)第7章技术要求实现 (272)7.1、产品架构 (272)7.1.1、基础构建平台 (277)7.1.2、大数据平台组件功能介绍 (278)7.1.2.1、Transwarp Hadoop分布式文件系统 (278)7.1.2.2、Transwarp Inceptor内存分析交互引擎 (280)7.1.2.3、稳定的Spark计算框架 (282)7.1.2.4、支持Memory+SSD的混合存储架构 (283)7.1.2.5、完整SQL功能支持 (283)7.1.2.6、Transwarp Discover机器学习引擎 (289)7.1.2.7、并行化统计算法库 (291)7.1.2.8、机器学习并行算法库 (293)7.1.2.9、Transwarp Hyperbase列式存储数据库 (300)7.1.2.10、智能索引 (311)7.1.2.11、全局索引 (312)7.1.2.12、全文索引 (313)7.1.2.14、图数据库 (315)7.1.2.15、全文数据处理 (316)7.1.2.16、Transwarp Stream数据实时处理分析 (318)7.1.2.17、分布式消息队列 (322)7.1.2.18、流式计算引擎 (323)7.1.2.19、流式SQL执行 (324)7.1.2.20、流式机器学习 (325)7.1.3、系统分布式架构 (325)7.2、运行环境支持 (328)7.2.1、系统操作支持以及环境配置 (328)7.2.2、与第三方软件平台的兼容说明 (329)7.3、客户端支持 (330)7.3.1、客户端支持 (330)7.3.2、移动端支持 (331)7.4、数据支持 (331)7.5、集成实现 (333)7.6、运维实现 (336)7.6.1、运维目标 (336)7.6.2、运维服务内容 (337)7.6.3、运维服务流程 (340)7.6.4、运维服务制度规范 (342)7.6.5、应急服务响应措施 (343)7.6.6、平台监控兼容 (344)7.6.7、资源管理 (345)7.6.8、系统升级 (348)7.6.9、系统监控平台功能 (348)7.6.9.1、性能监控 (348)7.6.9.2、一键式收集 (352)7.6.9.3、系统资源监控图形化 (354)7.6.9.5、消息队列监控 (355)7.6.9.6、故障报警 (356)7.6.9.7、告警以及统巡检以及信息收集 (356)7.7、平台性能 (358)7.7.1、集群切换 (358)7.7.1.1、主集群异常及上层业务切换 (358)7.7.1.2、从集群异常及上层业务切换 (359)7.7.2、节点切换 (360)7.7.3、性能调优 (361)7.7.3.1、图形化性能监控 (361)7.7.3.2、图形化调优工具 (362)7.7.3.3、调优策略 (366)7.7.4、并行化高性能计算 (367)7.7.5、计算性能线性扩展 (370)7.8、平台扩展性 (372)7.9、可靠性和可用性 (374)7.9.1、单点故障消除 (374)7.9.2、容灾备份优化 (375)7.9.2.1、扩容、备份、恢复机制 (375)7.9.2.2、集群数据容灾优化 (377)7.9.2.3、数据完整性保障和方案 (378)7.9.2.4、主集群异常及上层业务切换 (380)7.9.2.5、从集群异常及上层业务切换 (380)7.9.3、系统容错性 (381)7.10、开放性和兼容性 (383)7.10.1、高度支持开源 (388)7.10.1.1、PMC-HaoyuanLi (388)7.10.1.2、Committor-AndrewXia (390)7.10.1.3、Committor-ShaneHuang (392)7.10.1.5、Committor-JasonDai (397)7.10.1.6、Committor-WeiXue (400)7.10.2、操作系统支持以及软件环境配置 (401)7.10.3、兼容性与集成能力 (402)7.11、安全性 (404)7.11.1、身份鉴别 (404)7.11.2、访问控制 (405)7.11.3、安全通讯 (413)7.12、核心产品优势 (413)7.12.1、高速运算、统计分析和精确查询 (413)7.12.1.1、Spark引擎结合分布式内存列存提供高性能计算 (413)7.12.1.2、多种索引支持与智能索引 (415)7.12.2、有效的资源利用 (416)7.12.3、高并发、低延迟性能优化 (417)7.12.4、计算资源有效管控 (418)7.12.5、API设计和开发工具支持 (420)7.12.6、友好的运维监控界面 (422)7.12.7、扩容、备份、恢复机制 (427)7.12.8、集群自动负载均衡 (429)7.12.9、计算能力扩展 (429)7.13、自主研发技术优势 (430)7.13.1、高稳定、高效的计算引擎Inceptor (430)7.13.2、完整的SQL编译引擎 (432)7.13.3、高性能的SQL分析引擎 (433)7.13.4、SQL统计分析能力 (433)7.13.5、完整的CURD功能 (435)7.13.6、Hyperbase高效的检索能力 (436)7.13.7、基于Hyperbase和SQL引擎的高并发分布式事务 (438)7.13.8、Hyperbase非结构化数据的支持 (440)7.13.9、机器学习与数据挖掘 (440)7.13.10、Transwarp Stream (445)7.13.11、内存/SSD/磁盘混合存储 (448)7.13.12、MR/Spark/流处理统一平台 (450)7.13.13、多租户支持能力 (452)7.13.14、多租户安全功能 (453)7.13.15、标准JDBC与ODBC接口 (454)第8章系统性能指标和测试结果说明 (455)8.1、性能测试报告 (455)8.1.1、测试目标 (455)8.1.2、测试内容 (455)8.1.3、测试环境 (456)8.1.4、测试过程和结果 (457)8.2、TPC-DS测试报告 (460)8.2.1、测试目标 (460)8.2.2、测试内容 (461)8.2.3、测试环境 (463)8.2.4、测试过程和结果 (464)8.3、量收迁移验证性测试报告 (465)8.3.1、测试目标 (465)8.3.2、测试内容 (465)8.3.3、测试环境 (466)8.3.4、串行执行情况 (467)8.3.5、并行执行情况 (469)8.3.6、生产表数据规模 (471)8.3.7、测试结果 (475)8.4、某XXX性能测试报告 (475)8.4.1、测试目标 (475)8.4.2、测试内容 (475)8.4.4、测试过程和结果 (477)第9章系统配置方案 (491)9.1、硬件系统配置建议 (491)9.1.1、基础Hadoop平台集群配置规划 (491)9.1.2、数据仓库集群配置规划 (494)9.1.3、集群规模综述 (496)9.1.4、开发集群配置建议 (497)9.1.5、测试集群配置建议 (498)9.2、软件配置建议 (498)9.3、软硬件配置总表 (500)9.4、网络拓扑 (503)第10章系统测试 (504)10.1、系统测试方法 (504)10.2、系统测试阶段 (505)10.3、系统测试相关提交物 (507)第11章项目实施 (508)11.1、项目实施总体目标 (508)11.2、项目管理 (509)11.3、业务确认 (510)11.4、数据调研 (511)11.5、系统设计阶段 (512)11.6、集成部署阶段 (513)11.7、ETL过程设计 (513)11.8、ETL开发与测试 (515)11.9、系统开发阶段 (516)11.10、系统测试阶段 (516)11.11、系统上线及验收 (518)11.13、系统的交接与知识转移 (523)第1章前言随着信息化程度的加深，以及移动互联网、物联网的崛起，人们产生的数据急剧膨胀，传统的数据处理技术难以支撑数据大量的增长和处理能力。
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。
THANKS
谢谢您的观看
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
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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。
大数据平台数据治理体系建设和管理方案
XXX企业级省大数据平台数据治理子系统的建设和管理方案目录1.范围 (5)2.规范性引用文件 (5)3.术语、定义和缩略语 (17)4.总体说明 (23)4.1.概述 (23)4.2.目标 (23)4.3.原则 (24)5.数据治理体系 (25)5.1.总体框架 (25)5.2.组织架构 (26)5.2.1.组织构成 (27)5.2.2.角色职责 (27)5.3.系统架构 (29)5.3.1.系统功能框架 (29)5.3.2.系统模块流程 (32)5.4.系统边界 (33)5.4.1.与企业级省大数据平台关系 (34)5.4.2.与对外能力开放平台关系 (34)5.4.3.与平台运维系统关系 (35)6.数据治理核心模块 (35)6.1.数据标准管理 (35)6.1.1.背景 (35)6.1.2.目标及原则 (37)6.1.3.业务分类和定义 (38)6.1.4.技术功能要求 (46)6.1.5.本期建设范围及内容 (51)6.1.6.实施要求 (52)6.2.元数据管理 (52)6.2.1.背景 (52)6.2.2.元数据运营模式 (55)6.2.3.元模型标准 (55)6.2.4.元数据运维 (62)6.2.5.本期重点建设内容 (63)6.3.数据质量管理 (64)6.3.1.与传统经营分析系统的区别 (64)6.3.2.范围和原则 (66)6.3.3.与其它功能模块的关系 (67)6.3.4.本期数据质量功能需求 (70)6.3.5.本期数据质量运维要求 (72)6.4.数据资产管理 (73)6.4.1.数据资产概述 (73)6.4.2.数据资产范围 (75)6.4.3.与其它功能模块的关系 (77)6.4.4.本期数据资产功能需求 (77)6.4.5.本期建设内容 (81)6.5.数据安全管理 (81)6.5.1.数据安全概述 (81)6.5.2.建设原则 (82)6.5.3.建设内容 (82)6.5.4.边界关系 (83)6.5.5.技术功能 (84)6.5.6.管理要求 (85)7.数据治理场景 (91)7.1.背景描述 (91)7.2.场景一：银行伪卡交易判别 (92)7.2.1.背景介绍 (92)7.2.2.场景描述 (93)7.3.场景二：银行手机贷业务 (94)7.3.1.背景介绍 (94)7.3.2.场景描述 (94)8.附录 (96)附录一：数据标准框架 (96)附录二：数据标准体系定义内容示例 (97)前言本规范的制订是为了更好地实现XXX企业级省大数据平台数据治理子系统的建设和管理，为省大数据平台上的各类基础技术和应用提供支撑，加强省大数据平台上数据的管控力度，增强数据治理子系统自身管理能力。
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贷款余额
客户…信..息
客户信息
…..
客户…信.. 息
客户信息
…..
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
应用系统建 设
实现
智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务数平据台整管体理解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
支撑
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
数据战略与规划
保障机制
数据组织与职责
数据制度与管理流 程
填报数据：直报SR
2.设备数据
4.互联网数据
大数据治理意义、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
作用
• 确定了一系列岗位角色和相应的责任及管理流程 • 保证了智业慧务小区数云据服在务平采台集整、体解集决中方、案智转慧换小、区云存服储务平、台应整用体解整决个方过案智程慧中小的区云完服整务性平台、整准体确解决性方、案一致性和时效性
系统 SIS
大数据治理概述
某行数据现状及问题
目录
大数据治理阶段目标
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成效和特点
数据管理系统建设情况
第一 部分
大数据治理概述
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访问与搜索 发布与订阅 传送与链接 报表
发布
监管
归档与更新 变更管理 目录资源 事件与政策
集团大数据应用之数据汇聚—各类数采集
四大采集工具：
数据分析平台
企业大数据
经营数据：聚数IDI
1.经营数据
内部数 据
外部数 据
3.填报数据
设备数据：Storm
HR
CRM
ERP
网络数据智：慧d小r区o云Da服t务a平台整体解决方案智慧小区云服SR务M 平台整OA 体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
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
行领导
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
贷款余额
客…户信.. 息
价值
• 企业进行大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
大数据治理框架
数据战略
促进
数据服务管 理
数据应用与服务
数据需求管 理
数据服务
数据架构
数据源
数据平台
数据服务
内部数据
贴源层
整合层
基 汇总层 础
业务系统
数
数据集市
据
平
数据结构化转换
台
数据交换平 台
大数据分析计算
大
数据接口
数
据
智慧其小他区系云统服务平台整体解决方案智慧小区分分云布布服式式务文平数件台据系整库统体解决方案智慧平台小区云服务平台数整据体切解分决方案
数据应用
统计 报表
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 。
第二
部分
某行数据现状及问 题
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数据 挖掘
高管 驾驶 舱
外部数据 互联网
物联网
数据调度与处理 数据生命周期管理 数据质量检核 元数据管理
数据传输
数据 管理 平台
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。
集团大数据应用四步法
集团大数据应用之路
数据梳理
数据汇聚
互联互通
数据利用
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第一步
建立数据资源目录全 集，理清组织数据家 底，理清数据之间的 关系
第二步
借助数据交换平台， 以物理+逻辑的混合 汇聚模式形成组织大 数据中心
第三步
借助语义表述与语 义关联等技术，实 现各类数据融合联 通
第四步
借助大数据分析平台 实现数据共享、开放、 引导全员发掘数据应 用价值
集团大数据应用之数据梳理
现状分析
应用现状分析
价值能力蓝图
业务战略
信息架构
企业数据架构
数据现状分析
价值能力愿景
数据资源规划
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工业宏观调控
减排
……
输电
成本
交易结
集团云 智慧小区云服经环务济境平台整能数体源据解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服数务据平台整算体电上解量网决方案 数据
互联 网数
据
企业
相关 部门
数据中心
上网 电量
数据 法人
地理
பைடு நூலகம்
数据
信息 数据
用能 数据
财务 系统
手工 填报
资金
企业 内部 数据
计算
生产 上网量
技术现状分析
BIO 最佳实践
支撑系统改进建议
企业现状图
分析价值能力图
数据支持能力图
集团大数据应用之数据汇聚—数据标准化
导入工作台 数据辨识与匹配 数据源历史 整合记录
汇集
清洗
标准化 匹配与去重 补充 验证
浪潮
MDM 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台整体解决方案
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。
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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 。
2019
集团企业大数据分析数 据治理平台建设方案
XXX集团数据分析综合服务平台
政府部门
能源云监管中心
大数据分析应用
XXX集团
大数据决策中心
辅助决策支持
行业分析服务
上下游产业
能源云综合服务中心
金融机构
数据开放服务
能源统计与能效分析
产业发展布局
生产监控指挥
专业领域服务
……
用户评价/用户画像 能源交易服务