[全]大数据治理解决方案(含数据架构图)
企业大数据架构图网络拓扑
数据表现层
图表呈现
数据监控
报表推送
数据分析层
元数据
语义层
OLAP引擎
存储计算层 数据来源层
实时计算 [Spark]
数据仓库 [Hive]
并行计算 [MapReduce]
数据计算 [Mahout]
海量存储 [HBase]
分布式文件系统 HDFS
抽取
转换
结构化数据
非结构化数据
查询服务 数据挖掘
大数据分析网络示意图
Web Servers
核心交换层 汇聚层 接入层
FW+LB
产线数据来源区
Hadoop Servers SqlServer DB Cloud storage
大数据处理中心
三Pt
流式计算 [Storm]
清洗
实时数据
WEB服务器群
FW+LB
DB服务器群 共享存储
大数据分析网络示意图
Web Servers
核心交换层 汇聚层 接入层
FW+LB
产线数据来源区
Hadoop Servers SqlServer DB Cloud storage Cloud Servers
大数据处理中心
大数据分析处理架构图结构化数据数据来源层分布式文件系统hdfs存储计算层海量存储hbase并行计算mapreduce实时计算spark流式计算storm数据仓库hive数据计算mahout非结构化数据数据分析层元数据语义层olap引擎数据挖掘图表呈现数据监控报表推送查询服务数据表现层实时数据抽取转换清洗db服务器群fwlbweb服务器群共享存储fwlbwebservershadoopserverssqlserverdbcloudserverscloudstorage大数据处理中心产线数据来源区核心交换层汇聚层接入层大数据分析网络示意图fwlbwebservershadoopserverssqlserverdbcloudstorage大数据处理中心产线数据来源区核心交换层汇聚层接入层大数据分析网络示意图3pt
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
2 3 4 5 6
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；
专12-2-数据治理之数据模型管控方案_郑保卫
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
Ⅳ
提供可视化和共享知识库的数据治理系统
模型视图
可视化
综合分析
API
数据标准 数据模型 BI / OLAP
REST API
其他元数据信息
共 享 知 识 库
25 25
恩核（北京） 信息技术有限公司
Ⅱ. 数据治理成功的核心要素
数据标准化的自自动校验及应用用
词素解析及校验
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
Ⅳ
属性名校验
单词 标 准 词 典 员工 职员 入职 服务员
方案1
成功案例
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
Ⅳ
实施人人员必须具备丰富项目目经验，提供可落落地方方案
具有丰富的项目成功实施经验
项目名称
某央企
项目内容
• 元数据管理，数据模型管控，影 响度分 析， 数据 质量，血源关系分析，信息资源 目录管 理。 • 数据标准化，数据模型管控。 • 元数据管理，数据标准化，数据 模型管 控， 影响 度分析。 • 数据模型管控，数据标准化，元 数据管 理。
应用 影响度
DB 目录
应用 影响度
DB 目录
26
恩核（北京） 信息技术有限公司
Ⅲ. 数据模型管控
1. 数据模型管控必要性及问题分析 2. 数据模型管控解决方案 3. 数据模型管控核心价值
Ⅲ.数据模型管控- 数据模型管控必要性及问题分析
Ⅰ
Ⅱ
Ⅲ
Ⅳ
数据模型变更缺乏事前审计、事中监控、事后管理等体系化的管控措施，致使数据模型逐渐变成“黑盒 子”，给系统建设和数据应用带来严重影响。
逻辑模型 DDL 物理模型
DDL
DDL
分析
设计
大数据治理思维导图分享
大数据治理开篇大数据治理概述特征体量大速度时间敏感性多样性多格式化价值经济有效性定义广义信息治理计划的一部分关乎政策制定数据优化元数据大数据类别信息数据质量管理信息生命周期管理隐私保护数据变现跨功能的自然冲突框架大数据类型Web和社交媒体数据机器对机器的数据大体量的交易数据生物计量学数据人工生产的数据信息治理准则组织元数据隐私数据质量业务流程整合主数据整合信息生命周期管理产业与功能市场营销风险管理客户服务信息安全信息技术人力资源成熟度评估目标业务成果关键业务关联方财务收益量化支持要素组织结构和认识管理人员数据风险管理政策核心准则数据质量管理信息安全与隐私信息生命周期管理支持准则数据架构分类和元数据审计信息日志和报告路线图大数据治理准则大数据治理的组织Responsible应负责方Accountable最终负责方Consulted咨询方Informed被告知方新角色和既有角色的适当组合大数据主管大数据责任混合式信息治理组织元数据定义产品特征最佳实践创建词库理解持续支持业务定义Apache Hadoop标记敏感大数据保留技术元数据数据血统和影响分析链接数据源业务词库运营元数据监测大数据的流动数据血统和影响分析非结构化文件支持企业搜索扩展元数据角色业务词库管理者元数据管理者数据血统管理者数据主观数据架构师数据科学家大数据隐私识别敏感的大数据对元数据库中的敏感大数据进行标记管理个人数据跨国界流动的情况监控特权用户对敏感大数据的访问大数据质量业务流程整合建立关键活动的流程图。
大数据平台数据治理体系建设和管理方案
大数据平台数据治理体系建设和管理方案目录一、内容概览 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与范围 (4)1.3 关键术语定义 (6)二、数据治理体系架构 (7)2.1 组织架构 (9)2.2 数据治理原则 (10)2.3 数据治理流程 (11)三、数据治理基础设施建设 (13)3.1 数据存储与管理 (14)3.2 数据安全与隐私保护 (15)3.3 数据备份与恢复 (17)四、数据治理流程设计 (18)4.2 数据清洗与标准化 (21)4.3 数据质量监控 (22)4.4 数据共享与交换 (24)五、数据治理工具与技术 (26)5.1 数据质量管理工具 (27)5.2 数据安全管理工具 (29)5.3 数据可视化分析工具 (31)六、人员组织与培训 (32)6.1 组织架构与角色分配 (34)6.2 培训计划与实施 (35)6.3 绩效评估与激励机制 (36)七、监督与审计 (38)7.1 监督机制建立 (39)7.2 审计流程设计 (41)一、内容概览数据治理现状分析：分析当前数据治理体系存在的不足，明确改进需求和方向。
数据治理需求分析：通过用户访谈、数据分析等方法识别出数据在采、存、管、用等各环节的需求。
数据治理体系框架：构建大数据平台数据治理框架，包括数据治理的目标、原则、角色与职责等。
技术架构设计：描述数据治理所需的技术架构，包括数据仓库、数据湖、数据质量管理工具、数据共享门户等。
数据治理流程设计：详细规划数据采集、存储、处理、共享和销毁等环节的数据治理流程。
数据标准和质量管理：建立统一的数据标准体系，并制定数据质量管理策略。
数据治理组织和机制：明确数据治理组织架构，包括职责分工、监督和保障机制。
数据治理工具和服务：选型和定制数据治理工具，以及提供相应的数据服务。
实施计划：制定详细的项目实施计划，包括里程碑、责任分配和风险管理。
监控和持续改进：建立持续的数据治理监控机制，以及定期的评估和改进计划。
数据治理实施方案模板
数据治理实施方案模板一、背景。
随着大数据和人工智能技术的快速发展，数据在企业中的重要性日益突显。
然而，随之而来的是数据管理和治理方面的挑战。
数据治理是指企业对数据进行规范、管理和监控的过程，以确保数据的质量、安全和合规性。
因此，制定一套完善的数据治理实施方案对企业来说至关重要。
二、目标。
本数据治理实施方案的目标是确保数据的准确性、一致性、可靠性和安全性，提高数据的可用性和可信度，为企业决策和业务发展提供有力支持。
三、原则。
1. 依法合规，遵守相关法律法规和政策，保护用户隐私和数据安全。
2. 透明开放，建立开放、透明的数据管理机制，促进数据共享和交流。
3. 责任到人，明确数据管理的责任人和责任部门，建立健全的数据管理机制。
4. 精细管理，对数据进行精细化管理，确保数据的质量和完整性。
5. 持续改进，不断优化数据治理流程和机制，适应企业发展的需求。
四、实施步骤。
1. 制定数据治理策略，明确数据治理的目标和原则，制定数据治理的长期规划和短期目标。
2. 建立数据管理组织，成立数据治理委员会，明确数据管理的组织结构和职责分工。
3. 制定数据标准和规范，建立统一的数据标准和规范，包括数据命名规范、数据格式规范、数据采集规范等。
4. 数据采集和整合，建立数据采集和整合的机制，确保数据的完整性和一致性。
5. 数据安全保障，加强数据安全管理，建立完善的数据安全保障体系，包括数据加密、访问控制、数据备份等措施。
6. 数据质量监控，建立数据质量监控机制，定期对数据进行质量检查和评估，及时发现和解决数据质量问题。
7. 数据使用和共享，建立数据使用和共享的机制，促进数据的合理利用和共享，提高数据的价值和效益。
8. 数据治理培训，开展数据治理培训，提高员工数据管理和治理意识，提升数据管理和治理能力。
五、实施效果评估。
1. 数据治理效果评估，定期对数据治理的实施效果进行评估，包括数据质量、数据安全、数据使用效率等指标。
2. 数据治理问题整改，根据评估结果，及时发现和解决数据治理中存在的问题，持续改进数据治理机制和流程。
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大数据治理解决方案（含数据架构图）
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五个方面，现状分析、治理理念、治理策略、发展计划、运行机制。
现状分析
•
数据源头不统一
•
系统分散建设
•
基础数据不同
治理理念
治理概念、治理目标、治理规范、分析应用
治理策略
数据的生命周期
数据生成--数据存储--数据处理--数据应用--数据销毁
数据标准
数据质量标准、数据交换标准、数据元标准、数据字典标注、数据分类编码标准，
五大标准合力，形成数据标准“底座”。
数据质量
正确性--完整性--一致性--时效性
数据安全
使用安全--隐私安全--权限安全--审计安全--流程安全--应用安全。
运行机制
数据架构图
数据架构图一
数据架构图二
治理效益分析