大数据大论-第11章-大数据治理
大数据课程11.安全认证框架Kerberos
课程目录
1 Kerberos简介和工作机制 2 Kerberos的认证原理 3 Kerberos的应用案例
01
PART 01
第一部分
Kerberos简介和工作机制
1.1
问题的引入
问题引入：
➢ Internet安全一个问题在于用户口令明文传输，认证仅限于IP地址和口令。入侵者通过截获可获得口令，IP地址可以伪装，这样可远 程访问系统。
➢ 客户访问 TGS 服务器需要提供的票据，目的是为了申请某一个应用服务器的 “服务许可票据”； ➢ 票据许可票据由 AS 发放； ➢ 用 Tickettgs 表示访问 TGS 服务器的票据； ➢ Tickettgs 在用户登录时向 AS 申请一次，可多次重复使用； ➢ Tickettgs 定义为 EKtgs [ IDC‖ADC‖IDtgs‖TS1‖LT2 ]。
Java大数据开发工程师可以在java源代码中使用“System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","yinzhengjie");”来提权 操作，只要client能够连接上hadoop集群就能或得hadoop集群上“yinzhengjie”这个用户对应的权限。这样做是很不安全的！而 实行Kerberos后，任意机器的任意用户都必须现在 Kerberos 的 KDC 中有记录，才允许和集群中其它的模块进行通信。
2.2
共享密钥
TGS与S共享Ks AS与TGS共享Ktgs AS与C共享Kc
2.3
Kerboros的凭证
票据（ticket）： Ticket用来安全的在认证服务器和用户请求的服务之间传递用户的身份，同时也传递附加信息。用来保证使用ticket的用户 必须是Ticket中指定的用户。Ticket一旦生成，在生存时间指定的时间内可以被client多次使用来申请同一个server的服务。
大数据分析在房地产行业的应用手册
大数据分析在房地产行业的应用手册第1章：大数据与房地产行业概述 (4)1.1 大数据概念与发展 (4)1.2 房地产行业发展背景 (5)1.3 大数据分析在房地产行业的应用前景 (5)第2章：房地产市场数据收集与处理 (5)2.1 数据来源与类型 (5)2.2 数据收集方法与工具 (5)2.3 数据预处理与清洗 (5)第3章：房地产市场数据分析方法 (5)3.1 描述性统计分析 (5)3.2 相关性分析 (5)3.3 预测性分析 (5)第4章：房地产市场需求分析 (5)4.1 房地产市场需求预测 (5)4.2 消费者购房行为分析 (5)4.3 市场细分与目标客户定位 (5)第5章：房地产价格分析 (5)5.1 房地产价格影响因素 (5)5.2 房价时空演变分析 (5)5.3 房价预测与调控 (5)第6章：房地产投资分析 (5)6.1 投资机会识别与评估 (5)6.2 投资风险分析 (5)6.3 投资组合优化 (5)第7章：房地产项目选址与规划 (5)7.1 选址影响因素分析 (5)7.2 选址决策模型与方法 (5)7.3 项目规划与设计优化 (5)第8章：房地产营销策略分析 (5)8.1 营销渠道优化 (5)8.2 营销策略制定与实施 (5)8.3 精准营销与客户关系管理 (6)第9章：房地产项目管理与优化 (6)9.1 项目进度管理 (6)9.2 成本管理与控制 (6)9.3 质量管理与风险控制 (6)第10章：房地产政策与法规分析 (6)10.1 房地产政策概述 (6)10.2 政策对房地产市场的影响 (6)10.3 法规与市场调控策略 (6)第11章：大数据分析在房地产企业中的应用案例 (6)11.1 案例一：某房地产企业市场调研与选址分析 (6)11.2 案例二：某房地产企业营销策略优化 (6)11.3 案例三：某房地产企业投资决策分析 (6)第12章：大数据分析在房地产行业的发展趋势与展望 (6)12.1 技术发展趋势 (6)12.2 房地产行业发展趋势 (6)12.3 大数据分析在房地产行业的未来应用前景 (6)第1章：大数据与房地产行业概述 (6)1.1 大数据概念与发展 (6)1.2 房地产行业发展背景 (6)1.3 大数据分析在房地产行业的应用前景 (7)第2章：房地产市场数据收集与处理 (7)2.1 数据来源与类型 (7)2.2 数据收集方法与工具 (8)2.3 数据预处理与清洗 (8)第3章：房地产市场数据分析方法 (9)3.1 描述性统计分析 (9)3.1.1 频数与频率分布 (9)3.1.2 集中趋势分析 (9)3.1.3 离散程度分析 (9)3.1.4 分布形态分析 (9)3.2 相关性分析 (9)3.2.1 皮尔逊相关系数 (9)3.2.2 斯皮尔曼相关系数 (9)3.2.3 克里金插值法 (9)3.3 预测性分析 (10)3.3.1 时间序列分析 (10)3.3.2 回归分析 (10)3.3.3 神经网络 (10)3.3.4 决策树与随机森林 (10)3.3.5 聚类分析 (10)第4章房地产市场需求分析 (10)4.1 房地产市场需求预测 (10)4.1.1 经济增长与房地产需求 (10)4.1.2 人口增长与房地产需求 (10)4.1.3 城市化进程与房地产需求 (11)4.1.4 政策因素与房地产需求 (11)4.2 消费者购房行为分析 (11)4.2.1 购房动机 (11)4.2.2 购房能力 (11)4.2.3 购房决策过程 (11)4.2.4 影响购房行为的因素 (11)4.3 市场细分与目标客户定位 (11)4.3.1 市场细分 (11)4.3.3 市场细分与目标客户的关系 (12)第5章：房地产价格分析 (12)5.1 房地产价格影响因素 (12)5.1.1 经济因素 (12)5.1.2 政策因素 (12)5.1.3 市场因素 (12)5.2 房价时空演变分析 (13)5.2.1 房价空间分布特征 (13)5.2.2 房价时间演变趋势 (13)5.3 房价预测与调控 (13)5.3.1 房价预测 (13)5.3.2 房价调控 (13)第6章：房地产投资分析 (14)6.1 投资机会识别与评估 (14)6.1.1 房地产市场概述 (14)6.1.2 投资机会识别 (14)6.1.3 投资评估方法 (14)6.2 投资风险分析 (14)6.2.1 房地产投资风险概述 (14)6.2.2 风险识别与评估 (14)6.2.3 风险防范与应对策略 (14)6.3 投资组合优化 (14)6.3.1 投资组合理论 (14)6.3.2 投资组合构建 (14)6.3.3 投资组合优化方法 (14)第7章：房地产项目选址与规划 (15)7.1 选址影响因素分析 (15)7.1.1 政策因素 (15)7.1.2 经济因素 (15)7.1.3 交通条件 (15)7.1.4 环境因素 (15)7.1.5 社会因素 (15)7.1.6 法律法规 (15)7.2 选址决策模型与方法 (15)7.2.1 多因素综合评价法 (15)7.2.2 AHP（层次分析法） (16)7.2.3 线性规划法 (16)7.2.4 模糊综合评价法 (16)7.3 项目规划与设计优化 (16)7.3.1 土地利用规划 (16)7.3.2 建筑设计优化 (16)7.3.3 景观规划与设计 (16)7.3.4 基础设施规划 (16)第8章：房地产营销策略分析 (16)8.1 营销渠道优化 (17)8.1.1 传统渠道优化 (17)8.1.2 线上渠道优化 (17)8.2 营销策略制定与实施 (17)8.2.1 市场调研 (17)8.2.2 营销策略制定 (17)8.2.3 营销策略实施 (17)8.3 精准营销与客户关系管理 (17)8.3.1 精准营销 (17)8.3.2 客户关系管理 (18)第9章：房地产项目管理与优化 (18)9.1 项目进度管理 (18)9.1.1 项目计划制定 (18)9.1.2 项目进度监控 (18)9.1.3 项目进度调整 (18)9.2 成本管理与控制 (18)9.2.1 成本预算编制 (18)9.2.2 成本控制策略 (18)9.2.3 成本监控与优化 (19)9.3 质量管理与风险控制 (19)9.3.1 质量管理 (19)9.3.2 风险识别与评估 (19)9.3.3 风险应对与监控 (19)第10章：房地产政策与法规分析 (19)10.1 房地产政策概述 (19)10.2 政策对房地产市场的影响 (19)10.3 法规与市场调控策略 (20)第11章：大数据分析在房地产企业中的应用案例 (20)11.1 案例一：某房地产企业市场调研与选址分析 (20)11.2 案例二：某房地产企业营销策略优化 (20)11.3 案例三：某房地产企业投资决策分析 (21)第12章：大数据分析在房地产行业的发展趋势与展望 (21)12.1 技术发展趋势 (21)12.2 房地产行业发展趋势 (21)12.3 大数据分析在房地产行业的未来应用前景 (22)以下是大数据分析在房地产行业应用手册的目录结构：第1章：大数据与房地产行业概述1.1 大数据概念与发展1.2 房地产行业发展背景1.3 大数据分析在房地产行业的应用前景第2章：房地产市场数据收集与处理2.1 数据来源与类型2.2 数据收集方法与工具2.3 数据预处理与清洗第3章：房地产市场数据分析方法3.1 描述性统计分析3.2 相关性分析3.3 预测性分析第4章：房地产市场需求分析4.1 房地产市场需求预测4.2 消费者购房行为分析4.3 市场细分与目标客户定位第5章：房地产价格分析5.1 房地产价格影响因素5.2 房价时空演变分析5.3 房价预测与调控第6章：房地产投资分析6.1 投资机会识别与评估6.2 投资风险分析6.3 投资组合优化第7章：房地产项目选址与规划7.1 选址影响因素分析7.2 选址决策模型与方法7.3 项目规划与设计优化第8章：房地产营销策略分析8.1 营销渠道优化8.2 营销策略制定与实施8.3 精准营销与客户关系管理第9章：房地产项目管理与优化9.1 项目进度管理9.2 成本管理与控制9.3 质量管理与风险控制第10章：房地产政策与法规分析10.1 房地产政策概述10.2 政策对房地产市场的影响10.3 法规与市场调控策略第11章：大数据分析在房地产企业中的应用案例11.1 案例一：某房地产企业市场调研与选址分析11.2 案例二：某房地产企业营销策略优化11.3 案例三：某房地产企业投资决策分析第12章：大数据分析在房地产行业的发展趋势与展望12.1 技术发展趋势12.2 房地产行业发展趋势12.3 大数据分析在房地产行业的未来应用前景第1章：大数据与房地产行业概述1.1 大数据概念与发展信息技术的飞速发展，大数据（Big Data）这一概念逐渐进入人们的视野。
Spark权威指南（中文版）----第11章Datasets（1）
Spark权威指南（中⽂版）----第11章Datasets（1）Datasets是结构化api的基本类型。
我们已经使⽤过DataFrames，它是Row类型的Datasets，可以跨Spark的不同语⾔使⽤。
Datasets是⼀种严格意义上的Java虚拟机(JVM)语⾔特性，仅适⽤于Scala和Java。
使⽤Datasets，您可以定义数据集中每⾏包含的对象。
在Scala中，这将是⼀个case类对象，它本质上定义了⼀个您可以使⽤的模式，在Java中，您将定义⼀个Java Bean。
有经验的⽤户经常将Datasets称为Spark中的“类型化api集”。
有关更多信息，请参见第4章。
在第4章中，我们讨论了Spark的类型，如StringType、BigIntType、StructType 等。
这些特定于Spark的类型映射到每个Spark语⾔(如String、Integer和Double)中可⽤的类型。
当您使⽤DataFrame API时，您不创建strings 或 integers，⽽是通过操作Row对象来为您操作数据。
事实上，如果您使⽤Scala或Java，所有“DataFrames”实际上都是Row类型的Datasets。
为了有效地⽀持特定领域的对象，需要⼀个称为“Encoder”的特殊概念。
编码器将特定于域的类型T映射到Spark的内部类型系统。
例如，给定⼀个Person类有两个字段，name (string)和age (int)，编码器指导Spark在运⾏时⽣成代码，将Person对象序列化为⼆进制结构。
当使⽤DataFrames或“标准”结构化api时，这个⼆进制结构将是Row。
当我们想要创建我们⾃⼰的特定于域的对象时，我们在Scala中指定⼀个case class，或者在Java中指定⼀个JavaBean。
Spark将允许我们以分布式⽅式操作这个对象(代替Row)。
当您使⽤Dataset API 时，对于它所触及的每⼀⾏，域指定类型，Spark将Spark⾏格式转换为您指定的对象(case类或Java类)。
临床医学大数据分析与挖掘—基于Python机器学习与临床决策-第11章-数据挖掘建模平台实现全
大数据挖掘专家
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பைடு நூலகம்
数据源
➢ 【数据源】模块主要用于数据分析工程的数据导入与管理，根据情况用户可选择【CSV文件】或者【SQL 数据库】。【CSV文件】支持从本地导入CSV类型的数据，如图所示。
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数据源
➢ 【SQL数据库】支持从DB2、SQL Server、MySQL、Oracle、PostgreSQL等关系型数据库导入数据，如 图所示。
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TipDM数据挖掘建模平台的本地化部署
➢ 通过开源TipDM数据挖掘建模平台官网（），如图所示。
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TipDM数据挖掘建模平台的本地化部署
➢ 进入Github或码云开源网站，如图所示，同步平台程序代码到本地，按照说明文档进行配置部署。
➢ 在TipDM数据挖掘建模平台上配置医疗保险的欺诈发现案例的总体流程如图所示。
数据来源
数据获取
数据准备
特征工程
模型训练
数
数据源
据 获
取
描述性统计
修改列名
绘制保险条 款类别饼图
新增列 分组聚合
表堆叠 表连接 缺失值处理 数据编码化 数据标准化
基于K-Means 的投保人聚类
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总体流程
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首页
➢ 登录平台后，用户即可看到【首页】模块系统提供的示例工程（模板），如图所示。
【模板】模块主要用于常用数据分析与建模案例的快速创建和展示。通过【模板】模块，用户可以创建一个 无须导入数据及配置参数就能够快速运行的工程。同时，用户可以将自己搭建的数据分析工程生成为模板， 显示在【首页】模块，供其他用户一键创建。
第1章 移动互联网安全入门
1.1.2 移动互联网的组成 移动互联网由三部分组成：移动互联网终端、移动通信网和互联网。
1.1.2 移动互联网的组成
移动互联网终端： 移动互联网终端是指通过无线通信技术接入互联网的终端设备，例如智能手 机、平板电脑等，其主要功能是移动上网。常见的移动互联网终端有移动手 机终端和平板电脑终端，移动手机终端主要以苹果公司的iPhone系列手机和 Android系统的手机为主，平板电脑主要以iPad系列平板与Android系统的平板 为主，这两种类型的终端也代表了当前移动互联网终端的发展趋势和方向。 移动通信网： 人们熟知的移动互联网接入网络有GPRS、Wi-Fi、3G、4G和5G等 互联网： 互联网，是网络与网络之间串连形成的互联网络。这些网络以一组通用的协 议相连，形成逻辑上单一而巨大的全球性网络，在这个网络中有交换机、路 由器等网络设备、各种不同的连接链路、种类繁多的服务器和计算机终端。
移动性 个性化 私密性 融合性
1.1.3 移动互联网的特点
移动终端体积小、重量轻、便于随身携带，并且 可以随时随地接入互联网。
对于不同用户群体和个人的不同爱好和需求，为 他们量身定制出多种差异化的信息，并通过不受 时空地域限制的渠道，随时随地传送给用户。
移动通信与互联网的结合使得每个用户可以在其 私有的移动终端上获取互联网服务，因此移动互 联网业务也具有一定的私密性。
1.2.2 移动互联网的关键技术
IPv4和IPv6协议： 互联网采用的是TCP/IP协议簇，IP作为TCP/IP协议簇中的网络层协议，是整个协 议簇中的核心协议。IPv4是网际协议开发过程中的第四个版本，也是第一个被广 泛部署的版本。IPv4是互联网的核心，也是最广泛的网际协议版本。IPv6是IETF （The Internet Engineering Task Force，国际互联网工程任务组）设计的用于替 代现行IPv4协议的下一代IP协议。IPv6简化了报文首部格式，加快了报文转发， 提高了吞吐量；身份认证和隐私保护是IPv6的主要特性，而且IPv6允许协议继续 增加新的功能，使之适应未来的技术发展。 智能终端技术： 移动智能终端搭载各种操作系统，同时拥有接入互联网的能力，可以根据用户的 需求定制各种功能。人们可以自行在移动终端上安装所需的应用软件、游戏等第 三方服务商提供的程序，通过此类程序来不断对手机的功能进行扩充，并可以通 过移动通信网络来实现无线网络接入，用户可以随时随地访问互联网获取所需的 资源。
大学计算机基础(Office2016)第2版 第11章 计算机新技术及应用
计算机新技术及应用
11.2.1 大数据的定义
大数据是指无法在一定时间范围内用常规 软件工具（IT技术和软硬件工具）进行捕捉、 管理、处理的数据集合，对大数据进行分析不 仅需要采用集群的方法获取强大的数据分析能 力，还需研究面向大数据的新数据分析算法。
大学计算机基础（Windows 10+Office 2016）（第2版）
第11章
计算机新技术及应用
11.3.3 人工智能的发展
1956年夏季，以麦卡赛、明斯基、罗切斯特和申农等为首的一批年轻科学家一起聚 会，共同研究和探讨用机器模拟智能的一系列有关问题，并首次提出了“人工智能” 这一术语，它标志着“人工智能”这门新兴学科的正式诞生。
第11章
计算机新技术及应用
11.2.2 大数据的发展
在大数据行业火热的发展下， 大数据几乎涉及到所有行业的发展， 国家相继出台的一系列政策更是加 快了大数据产业的落地。
大学计算机基础（Windows 10+Office 2016）（第2版）
第11章
计算机新技术及应用
11.2.3 大数据的主要结构与运用
云安全是云计算技术的重要分支，在反病毒领域获得了广泛应用。云安全技术可 以通过网状的大量客户端对网络中软件的异常行为进行监测，获取互联网中木马和恶 意程序的最新信息，自动分析和处理信息，并将解决方案发送到每一个客户端。
“云安全”系统的建立并非轻而易举，要想保证系统的正常运行，不仅需要海量 的客户端、专业的反病毒技术和经验、大量的资金和技术投入，还必须提供开放的系 统，让大量合作伙伴加入。
第11章
计算机新技术及应用
11.1.1 云计算的定义
云计算模式如同单台发电模式向集中供电模式的转变，它将计算任务分布在由大 量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。与传 统的资源提供方向相比，云计算主要具有以下特点。
大数据导论教学大纲
大数据导论课程教学大纲
XMU Undergraduate Course Syllabus
厦门大学本科课程大纲填写说明(Notes)
1．须同时填写课程大纲中文版和英文版。
2．课程名称必须准确、规范。
3．课程代码：非任课教师填写。
该课程在教务系统生成后，由学院代为填写。
4．授课对象填写专业。
5．适用年级填写可修读本课程的时间，如本科三年级第一学期。
6．课程类型指公共基本课程、通识教育课程、学科通修课程、专业（或专业方向）课程、其他教学环节。
7．课程课型指理论课、实验课、技能课、实践课。
8．总学时=授课学时+讨论学时+实验学时+上机学时+其他学时
9．先修课程是与该课程具有严格的前后逻辑关系，非先修课程则无法学习该课程。
10.培养目标不少于150字。
11.考核方式包括成绩登记方式、成绩组成、考核标准等。
成绩登记方式包括百分制、
通过/不通过等。
成绩组成指各种考核方式占比。
考核标准指衡量各项考评指标得分的基准。
12.选用教材和主要参考书要求注明作者、书目、出版社、出版年份。
例如，“丹利维
尔：《民主、官僚制组织和公共选择》，中国青年出版社，2001年。
”
13.其它信息指课堂规范要求等，如课上禁止使用手机、缺勤要求等。
14.课程英文类别代号:。
MySQL数据库技术与应用(慕课版)课后习题答案
第1章数据库概述1.填空题（1）Oracle（2）U 1U 2U 4U（3）体积小、安装成本低、速度快、源码开放（4）Memcached、Redis、mongoDB（5）大、中、小型网站中2.选择题（1）A（2）B（3）A（4）A（5）D3.简答题（1）常见的关系型数据库有MySQL、Oracle、SQL Server和Access数据库。
MySQL数据库主要应用在广泛地应用到互联网上的大、中、小型网站中；Oracle数据库主要应用在传统大企业、政府机构、金融机构、证券机构等；SQL Server数据库主要应用在部分电商和使用Windows 服务器平台的企业；Access数据库早期应用于小型程序系统ASP + Access、系统留言板、校友录等。
（2）关系型数据库按照结构化的方法存储数据，具备纵向扩展能力，采用结构化查询语言，强调ACID规则，强调数据的强一致性，可以控制事务原子性细粒度，并且一旦操作有误或者有需要，可以回滚事务。
非关系型数据库不需要固定的表结构，一般情况下也不存在对数据的连续操作。
不同点：关系型数据库使用表结构，非关系型的数据库格式灵活。
关系型数据库支持SQL语言，支持事务，非关系型数据库不提供SQL语言，无事务处理。
相对于关系型数据库，非关系型数据库在大数据存取上具备无法比拟的性能优势。
（3）应该注意MySQL的版本和开发人员使用的版本。
第2章环境的安装与基本配置1.填空题（1）Ubuntu CentOS Red Hat（2）RPM包二进制包源码包（3）仅主机模式NAT模式桥接模式（4）数据库语言（5）Mysqladmin、mysqldump等命令2.选择题（1）A（2）B（3）B（4）D（5）D3.简答题（1）在企业中应该使用源码编译方式安装MySQL，使用源码安装在编译安装过程可以设定参数，按照需求，进行安装，并且安装的版本，可以自己选择，灵活性比较大。
（2）VMware虚拟平台提供3种网络模式。
物联网导论(概论)
教学安排
4学时
1.1 物联网的概念与定义
1.1.1 物联网的起源
1.1.2 物联网的概念与定义
1.1.3 物联网的特征
1.1.1 物联网的起源
1991年：美国麻省理工学院Kevin Ashton教授，首次提出物联网的概念。 1995年：比尔．盖茨在《未来之路》一书中也曾提及物联网。 1999年：美国麻省理工学院建立了Auto-ID，提出“万物皆可通过网络互联”。 2005年：ITU互联网报告2005：物联网》。报告中提出：通过一些关键技术， 用互联网将世界上的物体都连接在一起，使世界万物都可以上网。
2. 源信息处理
一般来说采集的源信息需要经过一定的处理才能通过通信系统的传输 传送出去。这是因为传感器采集的信息一般是一个电压或电流信号，而这 样一个信号不能直接由通信系统传送，需经过一定的处理、编码、变换才 能传送。
3.信息传送
信息传送就是将经过处理的源信息通过通信系统传送到信息处理与应用部分。 它主要由通信系统组成，包括有线与无线通信系统。最简单的传输系统是两根导 线。
1.3.2 物联网应用
*智能物流 *智能交通 *智能家居 *环境监测 *金融与服务业 *智慧医疗 *智慧农业 *智慧工业 *智能电网 *国防军事
1.4 物联网涉及的主要学科及其知识体系
一级学科
二级学科
电子、通信与自动控制技术 电子技术 信息处理技术 通信技术 自动控制技术
计算机科学技术 计算机科学技术基础 人工智能 计算机系统与结构 计算机软件 计算机工程
欧盟定义：将现有的互联的计算机网络扩展到互联的物品网络。
国际电信联盟(ITU)的定义 物联网主要解决物品到物品( Thing to Thing, T2T)，人到物品(Human to Thing，H2T)，人到人(Human to Human，H2H)之间的互连。
大数据处理与云计算教学大纲
大数据处理与云计算教学大纲Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】《大数据处理与云计算》教学大纲课程类别：专业教育课课程名称：大数据处理与云计算开课单位：信息与通信工程学院课程编号：N03050703总学时：40学分：2.5适用专业：信息工程专业先修课程：无一、课程在教学计划中的地位、作用大数据处理与云计算是信息工程专业高年级学生开设的一门专业教育课。
本课程主要学习大数据处理和云计算的相关原理和技术，根据实际需求，构建相应的大数据处理和云计算平台框架。
通过本课程学习，使学生掌握大数据的采集、传输、处理和应用的技术，了解Hadoop基础架构，掌握HDFS和MapReduce技术。
了解、、、、Pig等相关大数据技术，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台。
教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展现状，促进大数据相关教学改革。
二、课程教学内容、要求及学时分配第一章大数据与云计算概况1、了解大数据概念2、了解大数据的产生、应用和作用3、了解云计算技术的概述4、了解云计算的特点及技术分类5、了解大数据与云计算、物联网之间的关系第二章大数据处理与云计算的关键技术1、理解大数据处理的基本流程2、掌握大数据的关键技术3、理解大数据的处理工具4、了解大数据面临的挑战5、理解云计算及关系型数据库第三章Hadoop1、了解Hadoop概述2、了解Hadoop发展简史3、理解Hadoop的功能与作用4、了解Hadoop的优缺点5、了解Hadoop的应用现状和发展趋势6、掌握Hadoop项目及其结构7、掌握Hadoop的体系结构8、掌握HDFS的体系结构第四章MaReduce1、理解分布式并行编程2、理解MapReduce模型概述3、掌握Map和Reduce函数4、掌握MapReduce工作流程5、掌握并行计算的实现6、掌握新的MapReduce框架：Yarn7、理解新旧HadoopMapReduce框架的对比第五章HDFS1、理解HDFS的假设与目标2、理解HDFS的相关概念3、掌握HDFS体系结构4、掌握HDFS命名空间5、掌握HDFS存储原理6、掌握通讯协议7、理解数据错误和异常8、理解从HDFS看分布式文件系统的设计需求第六章Zookeeper1、了解Zookeeper简介2、掌握Zookeeper的工作原理3、理解Zookeeper的数据模型第七章HBase海量实时处理实战技巧1、理解HBase简介和架构2、掌握HBase核心知识点3、掌握HBase高级应用4、理解HBase应用场景5、理解HBase常用接口和SQL引擎层实战6、理解基于HadoopV1和V2使用HBase的异同第八章基于HadoopV2的Hive/Pig开发技巧1、理解Hive和Pig架构和理论基础2、理解Hive的作用和原理说明3、掌握Hadoop仓库和传统数据仓库的协作关系4、理解Hadoop/Hive仓库数据数据流5、理解基于HadoopV1和V2使用Hive和Pig等工具的异同6、HQL基本语法第九章实时流框架StormonYARN（HadoopV2）实战技巧1、理解实时流计算的概念2、理解Storm的概念、核心组件、特性3、理解Storm核心概念和数据流模型4、了解运行基于Storm的编程实例第十章内存计算框架SparkonYARN（HadoopV2）实战技巧1、理解Spark核心架构2、掌握在YARN上安装Spark3、理解Spark集群配置介绍4、理解Spark多语言编程第11章云数据库1、了解云数据库概述2、了解云数据库的特性及其需求3、理解云数据库与传统的分布式数据库4、了解云数据库产品5、理解数据模型6、理解数据访问方法及编程模型三、实验四学时分配。
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲
《Hadoop大数据技术原理与应用》课程教学大纲课程编号：3250578学分：4学分学时：72学时（其中：讲课学时36上机学时：36）先修课程：《Linux基础》、《关系数据库基础》、《程序设计基础》、《Java面向对象编程》后续课程：Spark,《Python编程基础》、《Python数据分析与应用》适用专业：大数据应用技术一、课程的性质与目标《大数据应用开发》本课程是软件技术专业核心课程，大数据技术入门课程。
通过学习课程使得学生掌握大数据分析的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对Hadoop平台应用与开发的一般理论有所了解，如分布式数据收集、分布式数据存储、分布式数据计算、分布式数据展示。
开设本学科的目的是让学生掌握如何使用大数据分析技术解决特定业务领域的问题。
完成本课程学习后能够熟练的应用大数据技术解决企业中的实际生产问题。
二、教学条件要求操作系统：CenterOSHadoop版本：Hadoop2.7.4开发工具：Eclipse三、课程的主要内容及基本要求第I章初识Hadoop第3章HDFS分布式文件系统本课程为考试课程，期末考试采用百分制的闭卷考试模式。
学生的考试成绩由平时成绩（30%）和期末考试（70%）组成，其中，平时成绩包括出勤（5%）、作业（5%）、上机成绩（20%）o六、选用教材和主要参考书本大纲是参考教材《Hadoop大数据技术原理与应用》所设计的。
七、大纲说明本课程的授课模式为：课堂授课+上机，其中，课堂主要采用多媒体的方式进行授课，并且会通过测试题阶段测试学生的掌握程度；上机主要是编写程序，要求学生动手完成指定的程序设计或验证。
大学计算机基础-11-计算机的新技术简介
1983年，太阳电脑提出“网络是电脑”;
2006年3月，亚马逊推出弹性计算云（Elastic Compute Cloud；EC2）服务; 2007年10月 Google与IBM开始在美国大学校园推广云计算的计划;
2008年1月30日，Google宣布在台湾启动“云计算学术计划”;
2008年2月1日，IBM宣布将在中国无锡太湖新城科教产业园为中国的软件公司建立全球第一个云计算 中心 2008年7月29日，雅虎、惠普和英特尔宣布一项涵盖美国、德国和新加坡的联合研究计划，推出云计 算研究测试床，推进云计算。 2008年8月3日，美国专利商标局网站信息显示，戴尔正在申请“云计算”商标 2010年3月5日，Novell与云安全联盟（CSA）共同宣布一项供应商中立计划，名为“可信任云计算计划 2010年7月，美国国家航空航天局和包括Rackspace、AMD、Intel、戴尔等支持厂商共同宣布“Open Stack”开放源代码计划 2011年2月，思科系统正式加入Open Stack，重点研制Open Stack的网络服务
11.1.1.3云计算平台 1.云计算的基本原理
通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据
中心的运行将更与互联网相似。 2.云计算的资源迁移
从外部看，云计算只是将计算和存储资源从企业迁出，并迁入到云中。
3.云计算基本框架 云计算的基本框架是一个分层的结构，低层为上层提供服务，同时上层使用低层提供的 服务。从下向上每一层都通过虚拟化技术为上层提供服务。在不同的层次采用相应的虚拟化 技术，通过这些虚拟化技术，上层就会更容易的使用服务。
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这些来 自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一 些简单的清洗和预处理工作。 3.统计/分析 统计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分 析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求。
《大数据导论》-课程教学大纲
《大数据导论》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：20110073课程名称：大数据导论英文名称：Introduction to Big-data课程类别：专业课学时：48学分：3适用对象:针对大数据管理及应用专业本科生。
考核方式：考查先修课程：无二、课程简介“大数据导论”是大数据管理及应用专业本科生的一门专业课程，也是该专业的导入课程，以引导学生对数据科学与大数据技术与应用有一个全面和概括性的了解。
该导论课程不仅应介绍与数据科学与大数据技术相关的内容，也应介绍一些与计算机科学与技术相关的内容。
主要包括数据科学与大数据本科专业知识体系，数据科学与大数据技术应用概况，大数据硬件环境，数据通信与计算机网络，程序、软件与系统，数据采集与存储，数据统计与分析，图形学、图像处理与可视化，人工智能，数据安全，大数据平台、框架及工具。
对该专业相关课程的主要内容进行简单介绍，适度介绍数据科学研究现状、大数据产业的未来及其在各领域的应用。
内容包括数据科学和大数据技术应用两个方面的内容，引导学生分别向数据科学家和数据工程师方向发展。
Introduction to big data is a professional course for undergraduates majoring in big data management and application, as well as an introduction course for the major, so as to guide students to have a comprehensive and general understanding of data science and big data technology and application. The introduction course should not only introduce the contents related to data science and big data technology, but also some contents related to computer science and technology. It mainly includes data science and big data undergraduate professional knowledge system, data science and big data technology application overview, big data hardware environment, data communication and computer network, program, software and system, data acquisition and storage, data statistics and analysis, graphics, image processing and visualization, artificial intelligence, data security, big data platform, framework and tools. This paper briefly introduces the main contents of relevant courses of this major, and moderately introduces the current situation of datascience research, the future of big data industry and its application in various fields. The content includes data science and big data technology application, which guides students to develop towards data scientists and data engineers respectively.三、课程性质与教学目的本课程的重点是要求学生了解数据科学与大数据技术的学科体系，主要课程结构，大致了解主要课程的内容，掌握相关课程中的一些基本概念，为其下步的学习做好准备。
大数据对政府治理的影响及挑战
大数据对政府治理的影响及挑战作者：唐斯斯时间：2014-11-04摘要：政府治理是一个动态的过程，受社会经济、政治结构、技术变革、文化环境等多因素的综合影响。
技术变革是政府治理现代化的重要推动力量，大数据作为一种新技术，推动全球进入一个将数据当作核心资产的新时代，推动社会朝着更加开放、权力更分散和网状大社会方向发展。
文章从政府治理理念、政府治理范式、政府社会管理三个方面分析了大数据对政府治理所带来的影响；同时，对大数据时代政府治理可能面临的数据治理难、数据匮乏、数据驱动力不足、公众参与“悖论”等挑战进行了说明。
关键词：大数据；政府治理；公共服务；社会管理大数据时代是一个将数据当作核心资产的时代，数据呈现出战略化、资产化和社会化等特征。
随着数据作为国家战略资产意识的增强，以及越来越多的国家将数据管理上升到战略层面，大数据势必会以更加积极的姿态进入到公共管理和政府治理范畴内。
无论是把大数据单纯作为一种技术，还是一种抽象理念，或者是一个时代背景，它都将对政府治理理念、治理范式、治理内容、治理手段等产生不同程度的影响。
本文试图将大数据这一新概念与政府治理有机结合起来，阐述大数据时代背景下的政府治理将会发生什么新变化，面临哪些机遇和挑战。
一、“大数据”概念的界定（一）“大数据”概念的提出与发展2008年9月4日《自然》（Nature）刊登了一个名为“BigData”的专辑，首次提出大数据（BigData）概念，该专辑对如何研究PB级容量的大数据流，目前正在制订的、用以最为充分地利用海量数据的最新策略进行了探讨。
[1]2011年5月，EMC（全球最大的外置存储硬盘供应商）举办了主题为“云计算相遇大数据”的大会，首次抛出了“大数据”（Big Data）的概念。
紧随其后，IBM、麦肯锡等众多国外机构发布了“大数据”的相关研究报告，2011年6月麦肯锡全球研究所发布研究报告——《大数据的下一个前沿：创新、竞争和生产力》（Bi g data: The Next Frontier for Innovation, Competition, and Productivity）[2]，首次提出“大数据时代”来临。
数据伦理课程大纲-网络
《数据伦理》课程大纲（2016年春季）（清华大学“大数据方向”证书项目和硕士学位研究生公共课）一、课程目标通过原理讲授、案例分析、交流研讨、撰写报告等多种教学形式，介绍工程伦理基本思想和大数据实践情况，帮助学生发展对大数据创新中伦理问题的普遍性和重要性的认知。
进一步，引导学生使用适当的社会道德和技术伦理原则分析正在发展中的大数据技术在数据获取、分享、挖掘、呈现等过程中所能引起人们社会生活层面广泛而深刻的影响，以及所引发的新伦理困境，如由大量网络应用、个人信息使用进而带来的身份混淆、隐私泄露、权利模糊、风险社会与治理难点等。
最后，希望志在从事大数据科学研究、技术发明、商业创新、公共管理等工作的高素质人才知道其应承担的社会责任和伦理义务，能够用技术与伦理交融的思维方式观察现状、预测变化，了解大数据创新领域内的伦理原则和道德规范，并能在今后的学习和职业生涯中选择符合数据伦理的技术、商务和政务行动。
二、课程概况课程名称：数据伦理，Data Ethics课程教师：张佐研究员（自动化系，工学博士）基本设置：1学分，16学时。
2学时*8次学时分配：讲授8学时，论坛、案例分析、引导讨论与汇报交流8学时三、教材、参考书与资料1. [EBD2012] Karl Davis, Doug Patterson. Ethics of Big Data: Balancing risk and innovation. O’Reilly, USA, 2012（分次复印下发）.2. [工程2016] 李正风主编. 工程伦理. 北京：清华大学出版社，2016年3月（计划）：第11章信息与大数据伦理问题（作者：张佐）（见网络学堂）.3. [伦理2012]马克思主义理论研究与建设工程重点教材《伦理学》编写组. 伦理学.北京：高等教育出版社、人民出版社，2012年5月.（图书馆必读书目架）4. [工程2011] 张永强主编，姚立根，杨纪伟副主编. 工程伦理学. 北京：北京理工大学出版社，2011年8月.（图书馆）5. [赛博2010]（荷）西斯·J·哈姆林克著作，李世新译. 赛博空间伦理学.北京：首都师范大学出版社，2010年.6. Google、腾讯（含微信）、百度、知乎、果壳等企业等关于企业责任、数据采集使用相关行为的声明（各种网络资源）.7. 推荐阅读论文、资料等，将随时在网络学堂和教师新浪博客“杏坛微风”上加以补充.四、教学安排第一讲大数据时代的伦理问题（2月22日晚，讲授）1、案例引入（快播案审理：“技术本身并不可耻！”然后呢？；棱镜门）2、信息与大数据技术的社会影响3、工程伦理基本原理阅读作业（截止2月29日）写作作业（2月28日20点前提交到网络学堂，每人独立完成，29日带到课上供发言讨论用）1、伦理学基础：[伦理2012]导言、第一、第二章2、工程伦理原理：[工程2016]第一章3、数据伦理：[工程2016]第11.1和11.2节；[EBD2012]第一、第二章基于阅读和思考，提一个数据伦理问题，并用自己所经历、观察或检索得到的一个实际案例简要说明。
人民大2024数字经济学-PPT课件第11章 数字产业发展
产业数字化产业的占比不断提高 数字产业化产业的主导产业为软件和信息技术服务业 产业数字化产业目前正处于由迅速扩张（2018年之前）到成熟
发展（2018年之后）的阶段转换。 中国的数字产业已经不再是依赖于某一特定领域或行业的单
一结构，而是包含了多个领域和行业。
10.4 中国数字产业发展绩效与政策
（3）区域发展结构
中心城市在数字产业发展中占据了领先地位。 一些沿线城市在数字经济发展中也呈现出协同发展的特点。 数字产业化产业的区域极核模式较为明显。
10.4.2 中国数字产业发展政策
2003年工信部发布《两化深度融合专项行动计划（2013-2018 年）》
2015年国务院发布“互联网+”行动计划 2017年国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工
应用场景和终端用户、投资者和风险资本、研发机构； • 市场体系：完备的要素市场体系、自由竞争的产品市场 • 数字治理体系：国家监管法规、政府监管者、治理制度（产权、
安全、竞争、税收、跨境流动等）、创新发展政策。
10.2 数字产业化发展
10.2.4典型案例：中国大数据产业发展
在大数据产业链中，上游是基础支撑层，包括网络设备、计算机设备、 存储设备等硬件供应，以及云计算资源管理平台、大数据平台等基础设施
40
35
30
24.9
25
21
20
17.4
15
10 5.2
6.2
6.4ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
5
0 2016
2017
2018
数字产业化（万亿元）
37.2
31.7 28.8
7.1
7.5
8.4
熟悉大数据处理技术——大数据的处理模式
映射 合并 分区
洗牌和排序 归约
映射任务
归约任务
数据在合并阶段的变化
二、批处理模式——2. Map和Reduce任务
（3）分区。在这个阶段，当使用 多个归约模块时，MapReduce模型 就需要把映射模块或合并模块 （如果该MapReduce引擎指明调用 合并功能）的输出分配给各个归 约模块。在此我们把分配到每个 归约模块的数据叫做一个分区， 也就是说，分区数与归约模块数 是相等的。图中描述了数据在分 区阶段的变化。
02
02 11.2 服务器端生成 JSON 数据
11.2.2 jsonserver 工程主要代码
JsonServlet 的 doGet 方法调用了 doPost 方法，在 doPost 方法中，根据 HTTP 请求参数 action_flag 的不同，而调用 JsonTool 的不同实参的 createJsonString 方法，以在返回页面输出 JSON。
如：{“name”:“jackson”, “age”:100 } 如：{"studengs":[{"name":"jackson","age":100},{"name": "michael", "age": 51}]}
01 11.1 JSON 简介
2. JSON 数据格式的特点
Demo: JSON 表示一个对象 {
03 11.3 在手机客户端解析JSON
Android 客户端用 GET 方式分别获取服务器端返回的 JSON 数据，并将 4 种不同的 JSON 数据解析成 4 种不同的结果类 型（(Person，List<Person>，List<String>， List<Map<String, Object>>)，用 Intent 方式由 MainActivity 传递给 ResultActivity，在 ResultActvity 中显示解析的结果。
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11.4.4流程管理
流程管理包括流程目标、流程任务、流程分级。具体流 程的建立，需要以数据治理的内容作为依据，并且要做 到严格遵循本单位数据治理的规章制度。 流程管理的具体工作包括：
做好事前预防 01
02 加强事中监测
进行事后评估和整改 03
《大数据导论（通识课版）》
11.4.5技术应用
（1）建立数据资产管理系统，统一管理数据资产，包括元数据、 数据模型、数据标准以及其他重要的数据资产，并提供可视化 的数据查询和展示功能，从而支持数据资产的方便快捷查询。 （2）建立数据质量管理系统，落实数据质量问题的治理工作， 实现数据质量问题的发现、跟踪、治理、评价的全流程闭环管 理。同时，需要落实数据生命周期管理机制，在必要的时候， 可以考虑搭建数据生命周期管理平台。 （3）建设统一的数据仓库平台，持续整合各个生产系统和业务 系统的基础数据，在组织层面提供一个统一的数据视图，满足 前台营销、统计分析、决策支持、风险管理和新资本协议等多 种需求。 （4）加强各系统间的互联互通，努力消除信息孤岛，促进数据 在各部门、各系统之间的自由流通，充分发挥数据的最大价值。
《大数据导论（通识课版）》
11.1.4大数据治理的基本概念
2.中观层 在中观层，大数据治理的概念表现在三个层面： （1）第一个层面是管理机制。在很大程度上，大数据治理 是一种组织行为，完善的管理机制，可以作为数据治理的行 动依据和指导方针，为实现“用数据说话、用数据决策、用 数据管理、用数据创新”提供一套规范管理的路径。 （2）第二个层面是信息治理计划，包括新兴的管理方法、 技术、流程和实践，能够促成对大量的、有隐私的、有成本 效益的结构化和非结构化数据的快速发现，并对其进行收集、 运行、分析、存储和可保护性的处理。 （3）第三个层面是数据全面质量管理的部署。大数据治理 全面管理包括数据的可获得性、可用性、完整性和安全性的 全生命周期和全面质量管理，尤其关注使用数据时的安全性 和数据完整性。
据 治
理
政
策
景
& 原
则 隐
数 制
愿理 治 据 数
机 任 责
私
与
安
数
全
政
策
构
结 据治理
律 法
《大数据导论（通识课版）》
11.4大数据治理保障机制
11.4.1大数据治理战略目标 11.4.2大数据治理组织 11.4.3制度章程 11.4.4流程管理 11.4.5技术应用
《大数据导论（通识课版）》
11.4.1大数据治理战略目标
《大数据导论（通识课版）》
11.3.3数据治理螺旋模型
Mustimuhw Information Solutions是加拿大一家计算机软件 公司，该公司研究发现，随着时间的推移，人们的需求和能 力会不断变化和发展，治理模型也将随之而扩张和改进，不 断迭代循环、发展壮大。因此，该公司认为数据治理应以螺 旋模型呈现，以反映模型的动态和不断演变的性质
《大数据导论（通识课版）》
11.1.2数据治理的基本概念
表“数据治理”代表性观点
机构
定义
DAMA
数据治理是指对数据资产管理行使权力和控制 的活动集合（计划、监督和执行）
数据治理是包含信息相关过程的决Байду номын сангаас权及责任
DGI
制的体系，根据基于共识的模型执行，描述谁 在何时何种情况下采取什么样的行动、使用什
么样的方法
《大数据导论（通识课版）》
11.1.4大数据治理的基本概念
3.微观层 在微观层，大数据治理的概念包括三个层面： （1）第一个层面是具体的经济有效的管理策略和过程，包括组织结 构上的实践、操作上的实践和相关的实践。组织结构上的实践主要 是识别出数据拥有者及其角色和责任；操作上的实践主要是组织执 行数据治理的手段；相关的实践主要指改善政策有效性和用户需求 之间的联系。 （2）第二个层面是大数据治理是使用传统的数据质量维度的方法来 测评数据质量和数据的可用性，这些维度包括精确性、完整性、一 致性、实效性、单值性。 （3）第三个层面是技术工具应用的大数据治理行为，涉及5个重要 因素，包括：以关注人为基础的治理理念、以政府为主体的治理主 体、以多种数据为客体的治理客体、以法律和计算机等软硬件为主 的治理工具、以对大数据价值为主要发掘对象的治理目标。
(2)理解数据治理的职能。从决策的角度，数据治理的职能是“决定 如何做决定”，因此，数据治理必须回答决策过程中所遇到的问题， 即为什么、什么时间、在哪些领域、由谁做决策，以及应该做哪些 决策；从具体活动的角度，数据治理的职能是“评估、指导和监 督”，即评估数据利益相关者的需求、条件和选择，以达成一致的 数据获取和管理的目标，通过优先排序和决策机制来设定数据管理 职能的发展方向，然后根据方向和目标来监督数据资产的绩效与是 否合规。
数据治理 制度体系
政策
制度
数据治理规划
元数据 管理办法
细则
规范
元数据管理 实施细则
元素据 技术规范
信息标准管理 政策
数据质量 管理办法
数据质量管理 实施细则
数据质量 技术规范
数据质量管理 政策
数据生命周期 管理办法
数据生命周期 管理细则
数据生命周期 技术规范
图 数据治理制度体系
《大数据导论（通识课版）》
《大数据导论（通识课版）》
11.1.3数据治理与数据管理的关系
•治理负责对管理活动进行评估、指导和监督，而管理 根据治理所作的决策来具体计划、建设和运营。治理的 重点在于，设计一种制度架构，以达到相关利益主体之 间的权利、责任和利益的相互制衡，实现效率和公平的 合理统一，因此，理性的治理主体通常追求治理效率。
《大数据导论（通识课版）》
11.1.6大数据治理的重要意义和作用
促进服务创新 和价值创造
01
提高数据质量，
增强数据可信度， 03
降低成本
02
提升数据管理 和决策水平
04
提高合规监管和 安全控制，降低风险
《大数据导论（通识课版）》
11.2 大数据治理要素
管控风险
目标要素
实现价值
促成要素
需
组织结构
政策与策略
求
相关责任人
提
核心要素
高
大数据质量管理
大数据生命周期
大数据安全与隐私
支
持
支持要素
大数据架构
主数据
元数据
流程与活动
图 大数据治理要素
《大数据导论（通识课版）》
11.3大数据治理模型
11.3.1 ISACA数据治理模型 11.3.2 HESA数据治理模型 11.3.3数据治理螺旋模型
《大数据导论（通识课版）》
《大数据导论（通识课版）》
11.1.2数据治理的基本概念
(3)把握数据治理的核心。数据治理关注的焦点问题是， 通过何种机制才能确保所做决策的正确性。决策权分配 和职责分工就是确保做出正确有效决策的核心机制，因 而也就成为数据治理的核心。 (4)抓住数据治理的本质。对机构的数据管理和利用进 行评估、指导和监督，通过提供不断创新的数据服务， 为其创造价值，这是数据治理的本质
现和管控风险
企业外部的大数据治理强 数据治理强调企业内部经营
调所有权分配；企业内部 权分配
的大数据治理强调经营权
分配
权责安排，即决策权归属 权责安排，即决策权归属和
和责任担当
责任担当
有哪些决策；由谁来作决 有哪些决策；由谁来作决策；
策；如何作出决策；如何 如何作出决策；如何对决策
对决策进行监控
进行监控
监督 监控反馈
监控
图 数据治理与数据管理的关系
《大数据导论（通识课版）》
11.1.4大数据治理的基本概念
大数据治理 （针对性）
宏观层 中观层
概念体系
体系框架
管理机制 计划 部署
微观层
程序 工具
图 大数据治理3大层次
《大数据导论（通识课版）》
可信决策 绩效提升 创新管理理念和 治理模式
风险管理 安全合规 隐私保护
提纲
11.1 概述 11.2 大数据治理要素 11.3 大数据治理模型 11.4 大数据治理保障机制
《大数据导论（通识课版）》
11.1 概述
11.1.1为什么需要数据治理 11.1.2数据治理的基本概念 11.1.3数据治理与数据管理的关系 11.1.4大数据治理的基本概念 11.1.5大数据治理与数据治理的关系 11.1.6大数据治理的重要意义和作用
11.3.1 ISACA数据治理模型
国际信息系统审计与控制协会(Information Systems Audit and Control Association，ISACA)是全球公认的信息科技 管理、监控领导组织。ISACA从行政资助、文化、管理指 标、培训与意识培养四个角度出发，构建了数据治理模型 (简“ISACA模型”)
《大数据导论（通识课版）》
11.3.2 HESA数据治理模型
高等教育统计局是英国收集、分析和传播高等教育定量信 息的官方机构，提出了数据治理模型(简称“HESA模型”)。 该模型数据治理的范围包括： •确保数据安全，确保组织面临的风险可控； •防止和纠正数据错误，从而不断完善数据治理计划； •衡量数据质量并提供检测和评估数据质量的改进框架； •记录数据及其在组织内的使用情况，作为数据相关问题和 具体决策的参考。
数据价值创造 数据质量
数据处理能力
11.1.4大数据治理的基本概念
•在宏观层，大数据治理的概念包括两个方面：概念体系 和体系框架。 •（1）概念体系包括明确目标、权力层次、治理对象以 及解决问题四个方面。 •（2）体系框架是实现大数据治理，进行大数据管理、 利用、评估、指导和监督的一整套解决方案，其构成要 素包括制定战略方针、建立组织架构和明确职责分工等。