数据治理术语表模板
关于大数据你应该知道的50个专业术语
关于大数据你应该知道的50个专业术语1. 数据挖掘：利用统计学和机器学习的技术，从大量的数据中发现模式和规律。
2. 机器学习：一种人工智能的分支，通过训练模型，使机器具备自我学习和优化的能力。
3. 人工智能：模拟人类的智能行为，使机器能够感知、学习、思考和自主决策。
4. 数据仓库：用于存储和管理大量结构化、半结构化和非结构化数据的集成系统。
5. 数据湖：一种存储结构，可以容纳多种数据类型和格式，供数据分析和挖掘使用。
6. SQL：结构化查询语言，用于在关系型数据库中操作和管理数据的标准语言。
7. 数据科学家：专门从事数据挖掘、分析和解释的专业人员。
8. 人工智能工程师：开发和实现人工智能算法和技术的专业人员。
9. 大数据工程师：负责大数据处理和分析平台的设计、搭建和维护。
10. 数据可视化：使用图表、图形和仪表板等可视化手段，将数据转化为直观的视觉展示。
11. 数据清洗：处理数据中的噪声、错误和不完整性，使其适合于分析和挖掘。
12. 数据集成：将来自不同来源的数据整合为一个统一的数据集合。
13. 数据安全性：保护数据免受未经授权的访问、篡改和泄露的技术和策略。
14. Hadoop：分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。
15. Spark：快速通用的大数据处理引擎，支持批处理、实时流处理和机器学习等应用。
16. MapReduce：一种用于分布式并行计算的编程模型，用于处理和分析大规模数据集。
17. NoSQL：非关系型数据库，适用于处理大规模非结构化和半结构化数据。
18. 数据挖掘算法：用于从数据中发现模式和关联的数学和统计技术。
19. 特征工程：将原始数据转换为可供机器学习算法使用的特征集合。
20. 预测分析：利用历史数据和统计模型，进行未来事件和趋势的预测。
21. 异常检测：通过比较数据的实际值和预期值，识别和处理异常情况。
22. 实时数据处理：对流式数据进行及时处理和分析的技术和方法。
数据库术语表
Database术语表Access method :访问方法Alias:别名Alternate keys:备用键,ER/关系模型Anomalies:异常Application design:应用程序设计Application server:应用服务器Attribute:属性,关系模型Attribute:属性,ER模型Attribute inheritance:属性继承Base table:基本表Binary relationship:二元关系Bottom-up approach:自底向上方法Business rules:业务规则Candidate key:候选键,ER/关系模型Cardinality:基数Centralized approach:集中化方法,用于数据库设计Chasm trap:深坑陷阱Client:客户端Clustering field:群集字段Clustering index:群集索引Column:列,参见属性(attribute)Complex relationship:复杂关系Composite attribute:复合属性Composite key:复合键Concurrency control:并发控制Constraint:约束Data conversion and loading:数据转换和加载Data dictionary:数据字典Data independence:数据独立性Data model:数据模型Data redundancy:数据冗余Data security:数据安全Database:数据库Database design:数据库设计Database integrity:数据库完整性Database Management System:数据管理系统Database planning:数据库规划Database server数据库服务器DBMS engine:DBMS引擎DBMS selection:DBMS选择Degree of a relationship:关系的度Denormalization:反规范化Derived attribute:派生属性Design methodology:设计方法学Disjoint constraint:无连接约束Domain:域Entity:实体Entity integrity:实体完整性Entity occurrence:实体出现Entity-Relationship model:实体-关系模型Fact-finding:事实发现Fan trap:扇形陷阱Field:字段File:文件File-based system:基于文件的系统File organization:文件组织First Normal Form:1NF,第一范式Foreign key:外键4GL,Fourth-Generation Language:第四代语言Full functional dependency:完全函数依赖Functional dependency:函数依赖Generalization:泛化Generalization hierarchy:泛化层次结构Global data model:全局数据模型Implementation:实现Index:索引Information system:信息系统Inheritance:继承Integrity constraints:完整性约束IS-A hierarchy:层次结构local logical data model:局部逻辑数据模型Logical database design:逻辑数据库设计Meta-data:元数据Mission objective:使命目标Mission statement:使命语句Multiplicity:多样性Multi-valued attribute:多值属性Nonkey attribute/column:非键属性/列Normal forms:范式Normalization:规范化Null:空值Operational maintenance:操作维护Participation constraint:参与约束,EER模型Participation constraint:参与约束,ER模型Physical database design:物理数据库设计Primary index:主索引Primary key:主键,ER模型Primary key:主键,关系模型Privileges:权限Prototyping:原型Query-by-Example: QBE,一种用于关系型DBMS的非过程化的数据库语言RDBMS:关系型DBMSRecord:记录Recovery control:恢复控制recursive relationship:递归关系Redundant data:冗余数据Referential integrity:参照完整性Relation:关系Relational model:关系模型Relational database关系数据库Relation:关系Relationship occurrence:关系出现Requirements collection and analysis:需求收集与分析Row:行,同元组(topple)Second normal form:2NF,第二范式Secondary index:二级索引Security:安全Server:服务器Simple-valued attribute:单值属性Specialization:特化Specialization hierarchy:同类层次结构SQL Structured Query Language:结构化查询语言Strong entity:强实体Subclass:子类Superclass:超类Superkey:超键,ER模型Superkey:超键,关系模型system catalog:系统目录System definition:系统定义System security:系统安全Table:表Ternary relationship:三元关系Testing:测试Third normal form:3NF,第三范式3GL,Third-Generation Language:第三代语言,一种过程化语言,如COBOL,C,C++ Three-tier client-server architecture:三层客户端-服务器体系结构Top-down approach:自顶向下方法Transaction:事务Transaction Processing Monitor,TPM:事务处理监视器Transitive dependency:传递依赖Tuple:元组Tow-tier client-server architecture:两层客户端-服务器体系结构Type hierarchy:类型层次结构UML Unified Modeling Language:统一建模语言Update anomalies:更新异常User view:用户视图view:视图View integration approach:视图统合方法Weak entity:弱实体。
25个大数据专业术语入门大数据必备知识
25个大数据专业术语入门大数据必备知识大数据是指跨越传统数据处理能力范围，无法使用常规数据库工具进行处理和管理的大量、高速度、多样性的结构化和非结构化数据的集合。
随着信息技术的高速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题之一。
掌握大数据的相关专业术语对于大数据领域的从业者和对大数据感兴趣的人来说至关重要。
本文将介绍25个常见的大数据专业术语，帮助读者快速入门大数据领域。
1. 数据挖掘（Data Mining）数据挖掘是指通过分析大量数据来发现隐藏在其中的模式和关联性的过程。
通过数据挖掘技术，可以从海量数据中提取有价值的知识和信息，支持决策和业务发展。
2. 机器学习（Machine Learning）机器学习是一种人工智能的技术，通过让计算机系统从数据中学习和改进，实现自主学习和自主决策的能力。
机器学习在大数据处理中起到了重要作用，可以从大量数据中挖掘出模式和规律。
3. 云计算（Cloud Computing）云计算是一种基于互联网的计算方式，可以通过网络提供各种计算资源和服务。
云计算通过将计算任务分配给大量的计算机集群来处理大数据，提高计算效率和资源利用率。
4. 流式处理（Stream Processing）流式处理是指对实时产生的数据流进行实时分析和处理的技术。
在大数据领域，流式处理可以对海量的实时数据进行连续的计算和分析，实现实时决策和实时应用。
5. 数据湖（Data Lake）数据湖是指一个存储了各种结构化和非结构化数据的集合，可以容纳大量的原始数据。
数据湖不要求进行数据的预处理或格式转换，使得数据的获取和利用更加灵活和高效。
6. 数据仓库（Data Warehouse）数据仓库是指一个用于存储和管理各种企业数据的集中化数据存储系统。
数据仓库通过将来自不同数据源的数据进行整合和清洗，为企业决策提供可靠的数据支持。
7. 数据可视化（Data Visualization）数据可视化是指使用图表、图像和其他可视化方式将数据表达出来的过程。
数据治理 业务指标梳理excel 模版-概述说明以及解释
数据治理业务指标梳理excel 模版-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据治理是企业管理和决策的重要领域，它涉及到数据的整理、清洗、存储和监控。
在当前信息爆炸的时代，数据变得越来越重要，企业需要有效地管理和利用这些数据以获取竞争优势。
业务指标是企业评估业务绩效和健康状况的重要依据，而业务指标梳理excel模版可以帮助企业更好地收集、整理和分析这些关键数据指标。
本文将介绍数据治理和业务指标梳理excel模版的重要性，以及如何设计和使用这种模版来提升企业的数据治理能力和业务决策水平。
通过本文的学习，读者将深入了解数据治理和业务指标梳理excel模版的核心概念和应用方法。
1.2 文章结构:本文主要分为三个部分，分别是引言、正文和结论。
在引言部分，我们将对数据治理和业务指标梳理excel模版进行概述，并介绍本文的结构和目的。
在正文部分，我们将首先讨论数据治理的重要性，以及业务指标梳理excel模版在数据治理中的作用。
随后，我们将详细介绍如何设计和使用业务指标梳理excel模版的步骤，以帮助读者更好地理解和应用这一工具。
最后，在结论部分，我们将对全文进行总结，展望未来可能的发展方向，并进行一些结束语，以结束本文的讨论。
1.3 目的数据治理是当今企业发展中非常重要的一环，而业务指标梳理则是数据治理中的关键步骤之一。
通过本文，我们旨在解释业务指标梳理excel 模版的作用，并提供设计和使用该模版的详细步骤，以帮助读者更好地理解和应用数据治理概念。
我们希望读者在阅读本文后能够清晰地了解数据治理的重要性、业务指标梳理excel模版的作用，以及如何设计和使用这一模版来提高企业数据管理的效率和质量。
通过本文的阐述，读者将能够更好地应用数据治理的理念和工具，从而提升企业的数据管理水平和运营效率。
2.正文2.1 数据治理的重要性数据治理是一种系统性的方法，旨在管理、监控和保障数据的质量、完整性、一致性和安全性，以确保数据的准确性和可信度。
常用大数据术语一览表
常用大数据术语一览表★大数据有许多新术语，有时不好理解。
因此，我们列出了一份大数据术语表，以便大家深入了解。
A聚合-搜索、收集和显示数据的过程。
算法-可以对数据执行某种分析的数学公式。
分析―发现数据蕴含的洞察力。
异常检测-搜索数据集中与预测模式或预期行为不匹配的数据项。
异常又叫outlier、exception、surprise或contaminant，它们常常提供了关键的、可付诸行动的信息。
匿名化-使数据匿名，即移除可能表明个人身份的所有数据点。
应用程序-让计算机能够执行某项任务的计算机软件。
人工智能-研发智能机器和软件，它们能够感知周围环境，并且在需要时采取相应的动作，甚至从那些动作中学习。
B行为分析-这种分析可以表明如何、为何和什么，而不是仅仅表明是谁和何时。
它可分析数据中的人性化模式。
大数据科学家-能够开发解读大数据的算法的人。
大数据初创公司―开发新颖大数据技术的新兴公司。
生物特征识别-根据人的生物特征来识别人的身份。
波字节(BB)-约等于1000尧字节，相当于未来数字化宇宙的大小。
1波字节有27个0!商业智能-让数据易于理解的一套理论、方法和过程。
C分类分析-从数据获取重要相关信息的系统化过程，又叫元数据，即描述数据的数据。
云计算-网络上用于异地存储数据的分布式计算系统。
聚类分析-识别彼此相似的对象并聚集成类的过程，以便了解数据里面的相似之处和不同之处。
冷数据存储-将很少使用的旧数据存储在低功耗服务器上。
检索数据耗时较长。
对比分析-它确保采用逐步的比较和计算过程，以便发现非常大的数据集里面的模式。
复杂的结构化数据-由两个或多个复杂的关联部分组成的数据，它们不容易被结构化查询语言和工具来解析。
计算机生成的数据-计算机生成的数据，比如日志文件。
并发-同时运行或执行多个任务或进程。
关联分析-分析数据，以便确定变量之间的关系，确定这种关系是负关系(-1.00)还是正关系(+1.00)。
客户关系管理(CRM)-管理销售和业务流程，大数据会影响CRM 策略。
数据治理操作指南
数据治理操作指南目录1. 数据治理 (3)1.1 从这里开始 (3)1.1.1 业务背景 (4)1.1.2 产品定位 (4)1.1.3 基本概念 (5)1.1.4 功能特性 (7)1.1.5 操作流程 (14)1.2 配置数据标准 (16)1.2.1 配置数据分层标准 (16)1.2.2 配置模型设计标准 (20)1.2.3 管理文档 (25)1.2.4 配置业务术语 (28)1.2.5 配置码表 (30)1.2.6 配置数据库系统 (32)1.3 配置数据模型 (37)1.3.1 数据模型状态说明 (37)1.3.2 （可选）创建数据分层 (38)1.3.3 创建数据模型(导入方式) (41)1.3.4 创建数据模型(逻辑实体采集方式) (42)1.3.5 创建数据模型(物理实体采集方式) (44)1.3.6 创建数据模型(手动新建方式) (48)1.3.7 审核数据模型 (54)1.3.8 （可选）复制和导出数据模型 (55)1.4 应用数据模型 (56)1.4.1 模型建模 (57)1.4.2 管理域和特征 (60)1.5 管理数据安全 (65)1.5.1 管理去隐私算法 (66)1.5.2 添加去隐私策略 (69)1.5.3 管理数据访问权限 (72)1.5.4 创建数据角色 (73)1.5.5 管理操作员权限 (75)1.5.6 查看用户与角色权限 (78)1.5.7 查看我的权限 (79)1.6 管理元数据 (79)1.6.1 查看数据云图 (80)1.6.2 查看模型开发报告 (81)1.7 管理数据质量 (82)1.7.1 数据质量管理操作流程 (83)1.7.2 添加数据质量规则 (83)1.7.3 配置和执行稽核任务 (89)1.7.4 实时监控数据质量 (91)1.7.5 分析数据质量趋势 (93)1.7.6 管理数据质量知识库 (96)1.7.7 任务示例 (98)1.8 参考 (103)1.8.1 检核语句说明 (104)1.8.2 自定义SQL参考函数 (104)1.8.3 模型配置参数 (109)1.8.4 存储周期配置说明 (117)2. Addenda (119)2.1 设置任务调度时间 (119)2.2 集群管理 (119)1. 数据治理•从这里开始(查看 [标题编号])•配置数据标准(查看 [标题编号])数据标准管理是数据质量的核心内容，是数据规范的保障。
常见的大数据术语表(中英文对照版)
常见的大数据术语表（中英文对照版）A聚合（Aggregation） - 搜索、合并、显示数据的过程算法（Algorithms） - 可以完成某种数据分析的数学公式分析法（Analytics） - 用于发现数据的内在涵义异常检测（Anomaly detection） - 在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。
除了"Anomalies",用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions, surprises, contaminants.他们通常可提供关键的可执行信息匿名化（Anonymization） - 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据应用（Application） - 实现某种特定功能的计算机软件人工智能（Artificial Intelligence） - 研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习B行为分析法（Behavioural Analytics） - 这种分析法是根据用户的行为如"怎么做"，"为什么这么做"，以及"做了什么"来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式大数据科学家（Big Data Scientist） - 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人大数据创业公司（Big data startup） - 指研发最新大数据技术的新兴公司生物测定术（Biometrics） - 根据个人的特征进行身份识别B字节（BB: Brontobytes） - 约等于1000 YB（Yottabytes），相当于未来数字化宇宙的大小。
1 B字节包含了27个0！商业智能（Business Intelligence） - 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解C分类分析（Classification analysis） - 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程；这类数据也被称为元数据（meta data），是描述数据的数据云计算（Cloud computing） - 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的（即云端）聚类分析（Clustering analysis） - 它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类（也叫作簇）的过程。
浅谈数据治理、数据管理、数据资源与数据资产管理内涵及差异点
前言随着信息技术的不断涌现和普及，业务发展加快了数据膨胀的速度，行业内衍生了较多的新名词，如数据治理、数据管理、数据资源管理、数据资产管理等名词的定义很多，概念容易混淆，本文对这些名词术语及内涵进行系统的解析，便于读者对数据相关的概念有全面的认识。
一数据与数据管理（Data and Data Management）1.1数据数据（Data）是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称，是组成信息系统的最基本要素。
未来是智能时代，企业的决策机制将发生巨大变化，谁最先拥抱数据，谁就拥有更多智慧，谁就拥有更强竞争力，大数据技术将会推动人类无所不知、无所不晓、无所不能，助力无所不能的是无所不包的数据，未来十年，只有拥抱数据技术才是唯一选择。
1.2数据管理数据管理（Data Management）的概念是伴随上世纪八十年代数据随机存储技术和数据库技术的使用，计算机系统中的数据可以方便地存储和访问而提出的。
2015年，国际数据管理协会（DAMA，Data Management Association International）在DBMOK2.0知识领域将其扩展为11个管理职能，分别是数据架构、数据模型与设计、数据存储与操作、数据安全（Data Security）、数据集成与互操作性、文件和内容、参考数据和主数据（Master Data）、数据仓库（Data Warehouse）和商务智能（BI，Business Intelligence）、元数据（Metadata）、数据质量（Data二数据治理（Data Governance）2.1数据治理的定义数据治理（Data Governance）是一个正在不断发展的新兴学科，与众多新兴学科一样，目前数据治理存在多种定义，各大机构对数据治理的定义，如下表所2.2狭义的数据治理狭义的数据治理的驱动力最早源自两个方面：1）内部风险管理的需要，包括：财务做假、敏感数据涉密、数据质量差影响关键决策等。
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数据治理术语表模板
数据治理术语表模板：
1. 数据治理(Data Governance)：组织中涉及数据使用的一整套管理行为，由企业数据治理部门发起并推行，关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。
2. 数据治理工具(Data Governance Tool)：帮助创建和维护一组结构化的
策略、程序和协议的工具，这些策略、程序和协议控制组织数据的存储、使用和管理方式。
3. 元数据(Metadata)：描述数据的数据(data about data)，主要是描述数
据属性(property)的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。
4. 元数据管理(Metadata Management)：包括业务词汇表的发展，数据元素和实体的定义，业务规则和算法以及数据特征。
最基础的管理是管理业务元数据的收集、组织和维持。
5. 主数据(Master Data)：系统间共享数据，例如客户、供应商、账户和组
织部门相关数据。
6. 业务元数据(Business Metadata)：数据仓库环境的关键元数据，是用户
访问时了解业务数据的途径，内容来源包括多个地方：用例建模(Case Modeling)工具、控制数据库、数据库目录和数据抽取/转换/加载的工具。
7. 技术元数据(Technical Metadata)：数据仓库的设计和管理人员用于开发和日常管理数据仓库时用的数据。
8. 数据目录(Data Catalog)：元数据的集合，与数据管理和搜索工具相结合，可帮助分析师和其他数据用户找到他们需要的数据，充当可用数据的清单，并提供信息以评估数据是否适合预期用途。
9. 数据转换(Data Transformation)：改变数据的格式、结构或值的过程。
10. 数据仓库(Data Warehouse)：是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
11. 数据湖(Data Lake)：将来自不同数据源、不同数据类型(结构化、半结
构化、非结构化)的数据，以原始格式存储进行存储的系统，并按原样存储
数据，而无需事先对数据进行结构化处理。
12. 大数据平台：个性化、多样化数据，以处理海量数据存储、计算及流数
据实时计算等场景为主的一套基础设施。
13. 数据中台：企业级数据能力共享平台，提供企业级数据服务，实现数据
共享。
14. 数据底座：企业统一的数据平台，是数据的逻辑集合，由数据湖和数据
主题联接两层构成，集成公司内部各个业务系统数据及外部数据，为业务可视、分析、决策等数据消费提供数据服务。
15. 湖仓一体化大数据平台：新出现的一种数据架构，同时吸收了数据仓库
和数据湖的优势，数据分析师和数据科学家可以在同一个数据存储中对数据进行操作，同时也能为公司进行数据治理带来更多的便利性。