基于大数据平台的数据治理思路
大数据治理
范围：涉及数据的整个生命周期， 包括数据的收集、存储、处理、分 析和应用。
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目的：确保数据的合规性、安全性 和可靠性，同时提高数据的利用效 率和价值。
关键要素：包括数据质量管理、数 据隐私保护、数据安全保障、数据 规范化和数据文化等方面。
大数据治理的目标
提高数据质量
提升数据可用性
定义和概念
实践方法：数 据质量管理、 数据安全与隐 私保护、数据 生命周期管理、 数据访问权限 控制、数据治
理框架
应用场景：金 融、医疗、零 售、教育、政 府、制造业等
总结：大数据 治理是组织成 功的关键因素 之一，有助于 提高数据质量、 保护数据安全、 降低风险并提 高业务价值。
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汇报人：
大数据治理的未来趋势
数据安全与隐私保护 标准化和合规性 人工智能和机器学习的应用 区块链技术的集成
总结
大数据治理的重要性和必要性
提高数据质量，确保数据准确性和完整性 保护数据安全，避免数据泄露和非法获取 促进数据共享，提高数据利用效率和价值 规范数据处理，确保数据合法性和合规性
大数据治理的实践方法和应用场景
确保数据合规性
保护数据安全性
大数据治理的框 架和要素
大数据治理的框架
数据战略：明确大数据治理的目标和原则，制定战略计划 数据治理组织：建立专门的数据治理团队，明确职责和权限 数据质量管理：制定数据质量标准和评估方法，确保数据质量 数据安全与隐私保护：制定数据安全政策和隐私保护措施，保护数据安全和隐私 数据架构与数据模型：建立统一的数据架构和数据模型，规范数据管理
题是什么。
数据收集：收 集与问题相关
大数据平台数据管控解决方案
大数据平台数据管控解决方案随着大数据技术的迅速发展，企业和组织积累了大量的数据资源，并且意识到这些数据对于业务决策和创新至关重要。
然而，大数据也带来了一系列的挑战，其中一个重要问题是数据管控。
数据管控是指对大数据平台上的数据进行管理和控制，确保数据的质量、安全和合规性。
下面是一种解决大数据平台数据管控问题的综合方案：1.数据质量管理：数据质量是数据价值和决策的基础。
通过引入数据质量管理工具，对数据进行自动化质量检查和修复。
这些工具可以检测和修复数据的一致性、完整性、准确性和一致性问题，保证数据的高质量。
2.数据安全管理：大数据平台上的数据包含了大量的敏感信息，需要采取安全措施来保护数据的安全性。
这些安全措施包括数据加密、访问控制、身份验证和审计等。
同时，需要定期进行数据备份以应对数据丢失的风险。
3.数据合规管理：根据不同的行业和法规要求，制定数据合规政策和标准，确保数据在采集、存储和处理过程中符合法律法规的要求。
同时，建立数据合规审计机制，对数据操作进行监控和审计，及时发现并纠正不符合合规要求的行为。
4.数据治理：数据治理是指通过制定数据管理规范和流程，对数据进行有效管理和利用。
建立数据治理委员会，负责制定数据管理策略、规范和流程，监督和评估数据管理的执行情况。
同时，采用数据分类和标准化方法，对数据进行分类和标记，方便数据的管理和利用。
5.数据集成和共享：大数据平台上的数据通常来自不同的数据源，需要对数据进行集成和共享。
建立数据集成和共享平台，将不同数据源的数据进行整合和共享。
同时，确保数据的一致性、完整性和安全性。
6.数据备份和恢复：数据备份是保证数据安全和可恢复性的重要措施。
建立数据备份策略，定期对数据进行备份，并建立有效的恢复机制，以应对数据丢失和灾难恢复的需要。
7.数据监控和报警：建立数据监控系统，对数据进行实时监控，并设置报警机制，及时发现和解决数据异常情况。
这可以帮助及时发现数据质量问题、安全漏洞和异常操作。
大数据平台数据管控整体解决方案
大数据平台数据管控整体解决方案目录一、内容描述 (2)二、项目背景与目标 (3)三、解决方案架构概览 (4)四、详细技术方案 (5)4.1 数据采集与整合方案 (7)4.2 数据存储与管理方案 (8)4.3 数据处理与分析方案 (9)4.4 数据安全与隐私保护方案 (10)五、平台功能设计 (12)5.1 数据访问控制模块 (13)5.2 数据处理与挖掘模块 (15)5.3 数据监控与预警模块 (16)5.4 数据质量管理与优化模块 (17)六、实施步骤与时间表安排 (18)6.1 实施准备阶段任务安排 (20)6.2 平台搭建阶段任务安排 (21)6.3 系统测试与优化阶段任务安排 (23)6.4 正式运行与维护阶段安排 (23)七、成本预算与效益分析 (25)一、内容描述大数据平台数据管控整体解决方案旨在为企业在海量数据处理过程中提供全面、高效、安全的数据管理方案。
随着企业数据规模的不断扩大和数据类型的日益复杂，数据管控的难度也在逐渐增大。
本方案旨在通过一系列策略、技术和方法的整合，为企业提供一套完整的数据管控解决方案，以确保数据的准确性、安全性、可靠性和高效性。
数据治理：建立数据治理框架，明确数据所有权和管理职责，制定数据标准和规范，确保数据的准确性和一致性。
建立数据质量监控体系，定期对数据进行质量检查与评估，确保数据的可靠性。
数据集成与整合：通过数据集成技术，实现各类数据的汇聚和整合，打破数据孤岛，提高数据的共享和利用效率。
对数据进行清洗、转换和加载（ETL），确保数据的规范性和可用性。
数据安全与隐私保护：建立完善的数据安全体系，包括数据加密、访问控制、权限管理、审计追踪等，确保数据在采集、存储、处理、传输和共享过程中的安全性和保密性。
制定数据隐私保护政策，遵守相关法律法规，保护用户隐私。
数据分析与挖掘：利用大数据分析技术，对海量数据进行深度分析和挖掘，发现数据中的价值，为企业提供决策支持。
政务大数据平台数据治理解决方案
案例一：某市数据共享交换平台建设
实施步骤 1. 需求分析：梳理各部门数据需求，建立共享清单。
2. 数据清洗：对数据进行清洗和标准化，确保数据质量。
案例一：某市数据共享交换平台建设
3. 数据交换
通过数据接口、数据下载 等方式实现数据共享交换 。
4. 安全保障
设置权限管理，确保数据 安全。
5. 效果评估
目标
通过云计算技术整合全省政务资源，实现政 务服务的在线化、便捷化、移动化。
案例四：某省电子政务云服务平台建设
实施步骤
1. 资源规划：规划并采购所需的云计算资源，包 括服务器、存储设备等。
2. 系统开发：开发电子政务云服务平台的各项功 能模块。
案例四：某省电子政务云服务平台建设
3. 数据迁移
将原有的政务数据进行迁移至云服务平台上。
面的具体要求和评估方法。
加强数据质量监控
通过对数据的实时监控和定期检查，及时发现并解决数据 质量问题，提高数据质量水平。
完善数据质量反馈机制
建立完善的数据质量反馈机制，鼓励用户及时反馈数据质 量问题，促进数据质量的持续改进。
优化数据安全保障体系
加强数据安全防护
01
通过采用加密技术、访问控制等措施，加强数据的保密性和安
制定数据治理规范
根据国家和地方政策要求，结合实际情况，制定政务大数据平台的数据治理规范，包括 数据处理、信息共享、信息安全等方面的具体要求和标准。
强化流程管理和监督
加强对数据治理流程的管理和监督，确保各项流程符合规范要求，提高数据治理工作的 质量和效率。
强化数据质量管理
建立数据质量评估标准
基于国家和地方政策要求，结合实际情况，建立政务大数据平台 的数据质量评估标准，包括数据的准确性、完整性、及时性等方
大数据治理数据支撑平台与数据管控平台建设方案
数据可视化
通过图形和图表将数据呈现给用户，以便更 直观地理解数据。
03
数据管控平台建设
数据质量管理
数据质量评估
通过制定统一的数据质量评估标准，对数据质量进行全面评估，确 保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
数据清洗与整合
通过数据清洗和整合技术，去除重复、无效或错误的数据，确保数 据的准确性和可信度。
数据存储
采用分布式存储系统，实现数据的可靠性和高效存储。
数据管控
通过数据访问控制、数据安全保护和数据质量管理等手段， 确保数据的安全性和合规性。
数据应用
提供数据分析和数据可视化等功能，支持业务决策和数据 分析。
技术实现细节
数据处理技术
使用Hadoop、Spark等数据处 理技术，实现批处理、流处理 和机器学习等数据处理。
04
平台架构与技术实现
总体架构
架构概述
大数据治理数据支撑平台与数据管控平台建设方案采用了 先进的微服务架构，包括数据采集、数据处理、数据存储、 数据管控和数据应用等模块，能够实现高效的数据管理和 控制。
数据采集
通过多种方式采集不同类型的数据，包括结构化、半结构 化和非结构化数据。
数据处理
进行数据清洗、转换和整合，提高数据质量和可用性。
数据处理
批处理
对大规模数据进行批量处 理，如MapReduce。
机器学习和数据挖掘
应用机器学习和数据挖掘 技术对数据进行深入分析。
流处理
对实时数据进行处理，如 Apache Kafka。
数据服务
RESTful API
通过RESTful API向应用程序提供数据服务。
数据查询
提供SQL查询和其他查询工具，允许用户查 询和分析存储的数据。
基于大数据时代政府数据治理的政策分析
Experience Exchange经验交流DCW281数字通信世界2019.03随着云计算和互联网等信息处理手段的不断发展，人类社会已全面进入大数据时代，其中政府控制着社会各个层面的数据。
而大数据技术的实质虽然是一种理工科技术手段，但是在实际应用过程中不能仅仅以理工科的思维去治理政府数据。
因此，我国在颁布政府数据治理相关政策时，加入了一些人文关怀。
现阶段，政府数据治理相关政策大都集中在微观和中观层次，比较侧重于数据开放。
1 加强政府数据多方面实践应用政策现阶段，我国正处于经济快速转型时期，利用大数据技术对政府数据进行治理可以使政府服务更加精细化。
因此，在大数据时代下，我国政府数据治理相关政策中强调加强政府数据多方面实践应用。
主要体现在以下几方面：（1）以人为本的社会治理。
政策中规定：利用大数据采集技术，构建社会服务网络化体系，打破传统的分散式政府管理格局，向系统化管理方向转变。
这样可以使政府数据治理更加个性化、细致化、精准化。
社会服务网络化管理体系主要包括六大模块：民生建设保障服务模块、真实客观的公务员评价模块、加强突发事件反应力的应急模块、社区维护预警防控模块、信息网络化模块以及畅通高效的指挥模块等。
这方面的实践应用是以民为本而进行的社会服务，可以为社区、街道提供更好网格化服务和管理。
（2）公共交通中的数据调控治理。
政策中规定：利用大数据采集技术对道路上每一车辆的数据信息进行采集，然后将各类信息进行汇总，使之构成整个城市道路的车辆数量和位置图。
同时利用大数据分析技术对道路拥挤情况进行分析，以此来预测拥堵时间，并及时提醒，方便人们出行。
（3）公共卫生医疗的数据监测。
政策中规定：利用大数据共享技术，构建各个医疗机构相互交流的网络系统，使各个医疗机构能够对患者的各方面信息进行统计，从而对区域人群的易感疾病、健康状况、年龄结构进行提前预测。
此外，还要利用大数据技术对人们日常购买药品情况进行联网分析，从而实时监测传染病的流行程度，有利于及时切断各类疾病的传播途径[1]。
智慧工商大数据平台数据治理可视化分析综合解决方案
对数据进行实时监控，及时发现和处理数据异常，确保数据的稳定性和安全性。
数据质量评估与控制
数据安全与隐私保护
数据备份与恢复
建立完善的数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和完整性。
访问控制与审计
对数据访问进行控制和审计，限制数据访问权限，防止未经授权的访问和篡改。
数据加密与脱敏
采用数据加密和脱敏技术，对敏感数据进行加密处理，避免数据泄露和滥用。
要点三
数据加载
实现可视化模块与数据源的对接，从不同的数据源中加载数据并转换成可视化所需的格式。
可视化图表生成
基于可视化需求分析结果，生成相应的可视化图表，包括表格、饼图、柱状图和折线图等。
可视化交互与控制
实现可视化图表之间的交互和操作，如平移、缩放、筛选和过滤等，同时支持图表的动态更新和扩展。
数据预处理
系统测试与性能评估
05
系统测试方案设计
针对软件各个模块进行单元测试，确保每个模块的功能正常。
单元测试
对所有模块进行集成测试，确保模块之间的接口和通信正常。
集成测试
对系统进行压力测试，检测系统在高负载情况下的性能表现。
性能测试
测试系统在不同操作系统、浏览器和数据库等不同环境下的兼容性。
兼容性测试
对加载的数据进行清洗、过滤和聚合等预处理操作，以满足可视化需求。
可视化模块功能实现
数据治理模块设计
04
数据治理体系构建
明确数据所有权
建立数据所有权归属原则，确定数据所有者、管理者和使用者的责任和权利。
设定数据标准
制定统一的数据标准，包括数据定义、数据分类、数据格式、数据命名等，以便数据的统一管理和使用。
数据治理可视化分析应用案例
大数据平台数据治理规划方案
大数据平台数据治理规划方案目录一、内容描述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与范围 (4)二、大数据平台现状分析 (5)2.1 数据资源梳理 (6)2.2 数据质量评估 (7)2.3 数据存储与管理现状 (9)2.4 数据安全与隐私保护状况 (10)三、数据治理架构设计 (11)3.1 治理组织架构 (12)3.2 数据治理流程设计 (13)3.3 数据质量管理机制 (14)3.4 数据安全保障体系 (15)四、数据治理实施策略 (16)4.1 数据标准与规范制定 (18)4.2 数据采集与整合策略 (19)4.3 数据清洗与校验方法 (20)4.4 数据共享与交换平台建设 (21)4.5 数据备份与恢复策略 (23)五、数据治理保障措施 (24)5.1 组织架构与人员配备 (26)5.2 制度建设与政策支持 (27)5.3 技术培训与人才引进 (28)5.4 监督与评估机制 (30)六、结语 (31)6.1 规划实施步骤 (32)6.2 预期效果与挑战 (33)一、内容描述项目背景与目标：阐述当前企业面临的数据挑战和发展需求，明确数据治理的重要性和迫切性。
确立数据治理的总体目标，包括优化数据管理架构、提升数据质量、确保数据安全等。
数据治理框架与组织架构：构建符合企业特点的数据治理框架，包括数据治理委员会、数据管理团队等核心组织。
明确各部门的职责与协作机制，确保数据治理工作的有效执行。
数据管理策略与流程：制定详细的数据管理策略，包括数据采集、存储、处理、分析、共享和保护等各个环节的标准和流程。
确保数据的全生命周期管理，提高数据流转效率和使用价值。
数据质量标准与评估机制：建立数据质量标准体系，规范数据格式、命名规则等要求。
制定数据质量评估指标和方法，定期进行数据质量检查和评估，确保数据的准确性和可靠性。
数据安全防护与合规性管理：强化数据安全防护体系，制定数据安全政策和措施。
加强数据加密、备份、恢复等关键技术管理。
数据治理平台解决方案
提升数据价值
02
通过对数据进行有效管理和整合，挖掘数据的潜在价值，为企
业和组织创造更多的商业机会。
保障数据安全
03
建立完善的数据安全管理体系，降低数据泄露和安全事件的风
险，保护企业和组织的数据安全和隐私。
数据治理的挑战
技术难度
数据治理需要技术实力强的平台和工具，同时需要专业的技术人员进行实施和维护，技术 难度较大。
成功案例介绍
某大型银行
该银行通过数据治理平 台，整合了不同部门和 系统的数据，提高了决 策的效率和准确性，增 加了收益
某城市交通管理局
该管理局通过数据治理 平台，整合了不同来源 的交通数据，提高了交 通管理和运营的效率和 安全性
某电子商务企业
该企业通过数据治理平 台，整合了商品、交易 、用户等数据，提高了 用户体验和销售额
数据安全与隐私保 护
随着企业对数据安全和隐私保护 的需求不断增加，未来的数据治 理平台将更加注重数据的安全性 和隐私保护，采用更加先进的数 据加密和隐私保护技术数据的质量管理，通过采用更加 全面的数据质量管理流程和技术 手段，确保数据的准确性和完整 性。
THANK YOU.
05
应用场景与案例分析
应用场景概述
企业内部数据治理
企业内部的数据治理包括数据的整合、清洗、分类、存储、备份 等，以提高数据的质量和一致性，实现数据驱动的决策
公共服务数据治理
公共服务机构需要整合和管理大量数据，包括医疗、教育、交通 、金融等，以提高公共服务的效率和透明度
跨企业数据治理
在供应链、物流等领域，跨企业数据治理需要协调和整合不同企业 之间的数据，以实现更高效的数据管理和协同工作
集中式管理
通过数据治理平台，可以实现数据的集中式管理，从而 更好地掌控数据资产。
如何利用大数据推动精准环境治理
如何利用大数据推动精准环境治理在当今数字化时代，大数据已成为推动各领域发展和创新的重要力量。
对于环境治理而言，大数据的应用更是为实现精准、高效和可持续的治理目标提供了前所未有的机遇。
首先，我们要明白大数据是什么。
简单来说，大数据就是大量的、多样化的、高速生成的数据集合。
这些数据来源广泛，包括但不限于环境监测站点、卫星遥感、物联网设备、社交媒体以及企业和政府的相关记录等。
它们涵盖了各种环境相关的信息，如空气质量、水质、土壤状况、气候变化、能源消耗等等。
那么，大数据如何助力精准环境治理呢？其一，大数据能够实现更全面和精准的环境监测。
传统的环境监测往往依赖于有限的监测站点，难以覆盖广阔的区域和复杂的环境状况。
而借助卫星遥感、传感器网络等技术手段，可以实时获取大范围、高精度的环境数据。
例如，通过卫星图像可以监测森林覆盖的变化、土地利用的情况，以及大气污染物的分布；物联网传感器可以安装在工厂、河流、城市道路等地方，实时收集污染物排放、水质参数等信息。
这些丰富的数据能够帮助我们更准确地了解环境状况的时空变化，及时发现潜在的环境问题。
其二，大数据有助于深入分析环境问题的成因和影响。
通过对海量数据的挖掘和分析，可以揭示环境问题与各种因素之间的复杂关系。
比如，分析气象条件、交通流量、工业生产活动等对空气质量的影响，从而找出主要的污染源和污染传播途径。
同时，还可以利用大数据模拟不同政策和措施对环境的潜在影响，为决策提供科学依据。
例如，预测某项减排政策实施后，空气质量可能的改善程度，或者某一地区开发建设对周边生态系统的潜在威胁。
其三，大数据能够提升环境治理的决策效率和科学性。
基于准确、实时的大数据分析，决策者可以更迅速地制定针对性的治理策略。
不再依赖于经验和直觉，而是依据数据驱动的结论做出决策。
比如，当某个区域出现突发的环境污染事件时，通过大数据快速分析污染源、扩散趋势等，能够及时采取有效的应急措施，最大程度减少环境危害和社会影响。
调研报告：基于政务大数据提升政府治理能力的思考
基于政务大数据提升政府治理能力的思考近年来，伴随着人类社会数据种类和规模指数级的增长，大数据的概念应运而生，并深度地影响政府、社会和企业的运行方式，数据将逐渐实现战略化、资产化和社会化，将大数据运用到政府治理的诸多领域，必将革命性地推动政府治理走向现代化。
一、以大数据提升政府治理能力的背景及必要性（一）以大数据提升政府治理能力的背景随着以云计算、物联网、移动互联网为代表的新一代信息技术与经济社会的交汇融合，引发了数据量的迅猛增长，数据已成为社会经济的重要生产要素和国家基础性战略资源。
我国高度重视大数据发展，将大数据作为推动经济转型发展、重塑国家竞争优势、提升政府治理能力的重要突破口。
2015年8月，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，作出“全面推进大数据发展和应用，加快建设数据强国”的战略部署；同年11月，党的十八届五中全会首次将大数据写入全会公报，提出要实施“国家大数据战略”，标志着大数据正式上升为国家战略。
而作为互联网经济强省，浙江省早在2015年初，就把以互联网为核心的信息经济列为七大支撑未来发展的万亿级产业之首，积极推动包括全国云计算产业中心、全国大数据产业中心在内的“七中心一示范区”建设。
我市积极响应国家互联网+、大数据战略，以智慧城市、信用城市建设等为载体，全面贯彻“运用大数据促进经济发展、完善社会治理、提升政府服务管理能力、服务改善民生”的思路理念，通过抢抓大数据发展历史机遇、推动大数据开发应用、发展大数据产业，将数据资源转化为经济发展的动力，对于推进XX经济社会跨越发展，强化社会治理能力提升，重塑XX城市核心竞争力优势，具有重大的现实意义和深远的战略意义。
（二）以大数据提升政府治理能力的必要性1、政府管理决策的现实需求。
社会管理技术基础的改变，要求政府治理能力现代化做出调整，要求政府管理通过创新进行自我适应。
不断涌现的工作新内容和管理新难题给政府治理能力带来全新的挑战，它要求社会管理决策快速准确，社会异常发现做到快速定位，重大危机事件能够预警预判，部门协同共享可以及时到位，公共服务供给精准有效，社会良性互动积极充分。
大数据可视化数据治理技术解决方案
要点二
数据整合解决方案
建立统一的数据管理平台，实现数据的集中存储、管理和 整合。同时，采用ETL（Extract, Transform, Load）等工 具，实现数据的抽取、转换和加载，将不同来源的数据整 合到一起，形成统一的数据视图。
数据安全挑战与解决方案
数据安全挑战
大数据环境下，数据的安全保护至关重要， 如何确保数据不被泄露、损坏和篡改成为一 大挑战。
电商行业大数据可视化数据治理案例
总结词
电商行业通过大数据可视化数据治理技术，能够更好 地了解消费者需求、优化产品推荐和提升营销效果， 增强电商平台的竞争力。
详细描述
在电商行业大数据可视化数据治理案例中，通过对电 商数据的收集、整合和标准化，实现数据的可视化展 示。这有助于电商平台更好地了解消费者购物行为、 偏好和需求，优化产品推荐和个性化营销策略。同时 ，也有助于电商平台提升用户体验、增强品牌影响力 和提高市场竞争力。
政府决策
政府机构可以利用大数据可视化来提高决策的科 学性和透明度。
ABCD
科学研究
在科研领域，大数据可视化可以帮助科学家更好 地理解复杂的数据和现象。
媒体报道
媒体可以利用大数据可视化来呈现复杂的数据和 趋势，提高报道的可读性和影响力。
02
数据治理技术
数据治理的定义与重要性
数据治理的定义
数据治理是对数据资产进行管理和控制的框架，确保数据的准确性、可靠性、安全性及一致性。
特点
数据量大、速度快、类型多样、价值 密度低、真实性难以保证。
大数据可视化的念
定义
大数据可视化是指通过图形化手段，将大数据呈现出来，帮助人们理解和分析数据。
目的
提高数据洞察力、增强数据可读性和易用性。
大数据平台数据管控整体解决方案
数据管控体系建设原则 大数据平台数据管控整体解决方案
业务驱动
•以业务的现实需求 为首要前提来确定 数据治理平台的重 点
结合现实
•实施难度、影响范 围 •实施成本、实施风 险
循序渐进
•不可能齐头并进， 一蹴而就 •先易后难
数据管控系统实施步骤 大数据平台数据管控整体解决方案
目录
1
数据管控概述
2
元数据管理
数据 标准 定义
▪分类 ▪信息模型
数
据
标 准
数据 ▪主题数据项 映射 数据映射说明书
• 定义主题的概念、本质与内涵，明确开行对此类主题的定义。 • 描述主题的识别原则。 • 定义主题分类原则。 • 定义主题分类及产品清单。 • 定义主题信息项 • 定义主题各类信息项的业务属性、技术属性及信息项所有者
整合不同系统的元数据 整合不同来源的元数据 整合不同类型的元数据 统一可维护的元数据存储
元数据管理-数据地图
统一的全局视图
大数据平台数据管控整体解决方案
元数据解决方案-元数据应用 信息
大数据平台数据管控整体解决方案
功 说能 说明明
➢在查看报表的同时辅以文字 化的术语说明； ➢提供统一、清晰的业务定义 和口径； ➢是业务人员理解数据的好帮 手。
• 推动数据标准在全企业的执行落地，规范化管理构成数据平 台的业务和技术基础设施，包括数据管控制度与流程规范文 档、信息项定义等。
数据质量问题定位分析
• 全方位管理数据平台的数据质量，提升数据可访问性、可用 性、正确性、一致性等，实现可定义的数据质量检核和维度 分析，以及问题跟踪。
数据关系脉络化
• 提升统一有序的业务系统和MIS系统的管理数据能力，实现 对数据间流转、依赖关系的影响和血缘分析，增加有效工作 时间用于分析数据，减少用于在复杂企业数据环境中搜索数 据的时间
大数据技术对社会治理的影响与改善
大数据技术对社会治理的影响与改善随着信息技术的快速发展，大数据技术逐渐成为社会治理的重要工具。
大数据技术以其强大的数据处理能力和深度分析能力，对社会治理产生了深远的影响，并为社会治理的改善提供了新的思路和方法。
本文将从以下几个方面探讨大数据技术对社会治理的影响与改善。
一、大数据技术提升了社会治理的效率大数据技术的出现，使得政府和相关部门能够更加高效地获取和处理大量的数据。
传统的社会治理方式往往需要耗费大量的人力物力，而大数据技术的应用可以大大提高社会治理的效率。
例如，在城市交通管理方面，通过大数据技术可以实时监测交通流量、分析交通拥堵状况，从而优化交通信号灯的配时，提高交通运行效率。
在环境保护方面，大数据技术可以帮助监测和分析空气质量、水质状况等环境指标，及时发现问题并采取相应的措施。
这些都为社会治理的高效运行提供了有力支持。
二、大数据技术提供了更准确的决策依据社会治理需要科学的决策依据，而大数据技术的应用可以提供更加准确、全面的数据支持。
通过对大数据的分析，政府和相关部门可以更好地了解社会状况、民意动态等信息，从而制定更科学、更合理的政策和措施。
例如，在公共安全领域，通过对大数据的分析可以预测犯罪发生的可能性和犯罪模式，从而有针对性地加强巡逻和防范措施。
在教育领域，通过对学生学习数据的分析可以更好地了解学生的学习情况和需求，从而制定个性化的教育方案。
这些准确的决策依据有助于提高社会治理的科学性和精准性。
三、大数据技术促进了社会治理的创新大数据技术的应用为社会治理带来了创新的思路和方法。
通过对大数据的分析，政府和相关部门可以发现问题、解决问题的新途径。
例如，在城市管理方面，通过对大数据的分析可以发现城市交通拥堵的瓶颈，从而提出新的交通管理方案。
在社会福利领域，通过对大数据的分析可以发现社会救助的漏洞，从而改进社会救助制度。
这些创新的思路和方法为社会治理的改善提供了新的思路和路径。
四、大数据技术增强了社会治理的透明度大数据技术的应用可以增强社会治理的透明度，提高政府和相关部门的公信力。
基于大数据环境的高校数据治理平台设计
数据库与信息管理本栏目责任编辑：王力基于大数据环境的高校数据治理平台设计潘银芳（浙江工贸职业技术学院，浙江温州325003）摘要：随着高校大数据技术的应用与推广，数据治理的问题逐步凸显：很多高校没有整体数据标准，缺乏数据校验，问题数据不断沉积，造成大数据分析对领导决策的支持功能失灵甚至错误。
同时，在智慧校园环境下应用系统微服务化、移动化增多，数据共享交换平台中数据交换的压力呈指数增长，数据管理部门对数据交换管理的难度和工作量迅速上升，利用传统的数据交换共享平台进行数据交换管理已经越来越不适应新的业务需求。
该文作者对高校现有业务系统大数据进行分析，通过构建恰当的数据治理模型，制定高校数据标准和工作规范，提出了高校数据治理委员会等机构的设立和功能建设，采用可视化设计方案设计数据治理平台，提出全生命周期数据治理概念，覆盖了数据对象动态发展的全过程，进而建立数据治理体系，在此过程中高校中信息化涵盖的边界得到重塑，信息化与高校核心业务实现进一步融合。
关键词：数据治理；高校；全生命周期中图分类号：TP311.13文献标识码：A文章编号：1009-3044(2020)36-0029-03开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：The Design and Implementation of Data Governance in Big Data Environment PAN Yin-fang(Zhejiang Industry&Trade Vocational College,Wenzhou 325000,China)Abstract:With the application and promotion of big data technology in colleges and universities,the problem of data governance has gradually emerged:many colleges lack a school-wide overall plan for data standards and implement them in accordance with the plan,lack a data verification mechanism,and continue to deposit problematic data,resulting in big data analysis for supporting leadership decision-making malfunctioned or even wrong.At the same time,in the smart campus environment,application systems have become more micro-services and mobile,and the pressure of data exchange in the data sharing and exchange platform has in⁃creased exponentially.The difficulty and workload of data exchange management by the data management department has in⁃creased rapidly,using traditional data exchange.The traditional sharing platform for data exchange management has become in⁃creasingly unsuitable for new business needs.The author of this article analyzes the big data of the existing business systems in col⁃leges,and by constructing an appropriate data governance model,formulating university data standards and work specifications,proposing the establishment and functional construction of institutions such as the university data governance committee,and adopting a visual design plan to design data governance.The platform puts forward the concept of full life cycle data governance,covering the entire process of the dynamic development of data objects,and then establishing a data governance system.In this pro⁃cess,the boundaries covered by informatization in colleges and universities are reshaped,and informatization is further integrated with the core business of colleges and universities.Key words:data governance;colleges and universities;full life cycle1引言近年来，随着大数据技术的推广应用，高校信息化建设进一步发展，在原有业务系统信息化的基础上，利用其产生的海量数据以及其他外部数据，进行挖掘和分析，通过建立分析模型，开发出了很多诸如行为画像、與情监控预警、就业指导建设、消费分析等大数据应用。
大数据背景下的数据治理模式
大数据背景下的数据治理模式__ □张杰青海油田勘探开发研究院数据中心T 互联网+应用___________________________________________Internet Application【摘要】 目前现代化为主流，是大数据时代，各个行业每个个体之间都是依靠着数据进行交流和协作。
在当前大数据背景之下，数据治理被应用在各个领域里，整合各方面的信息，便于人们交流，其中应用最广泛的是政府和企业。
大数据时代中，数据治理成 为了不可或缺的一部分，成为企业政府智能化决策的关键材料，帮助企业在竞争激烈的环境下占领一席之地。
数据治理能够快速处 理大量的数据信息，在此基础上，本篇以企业数据为研究内容，描述大数据背景下的数据治理模式的现状以及会出现的问题，并且 提出改正的建议，希望具有现实意义。
【关键词】大数据背景数据治理模式引言：数据时代，带给我们全新的世界，让生活节奏变快，也 让时代发展更加迅速。
而数据治理也因此而产生，数据治理 被应用在各个领域，尤其是在政府和企业。
数据治理在企业 中发挥着重要的作用，成为了不可或缺的一部分，它可以帮 助企业智能化的决策事情，处理大量复杂的数据，帮助企业 在竞争力激烈的现状中占有一地。
接下来通过企业当前的数 据为基础，展开对大数据背景下的数据治理模式的分析和探 讨。
一、数据治理模式的内容当前信息时代，由于科技不断地发展，互联网技术在不 断的普及，深入到人们的日常生活中，让数据无处不在。
也 由于数据时代的大背景下，人们获取收集信息的手段和来源 也不断地增多。
而时代快速发展带动着各行各业的发展，也 带动着人们的生活层次，这也导致了数据的爆炸式增长，因 此我们的时代被称为大数据时代。
不过大数据时代虽然可以 使得信息得以整合，但是如果没有良好的数据管理模式也是 无法将其效用发挥到最大的。
接下来来论述数据治理模式的 相关内容。
1.1数据治理的概念虽然数据管理的实践起步较早，不过在理论研究中，学 术界尚未对数据管理有一个准确的定义，各行各业的学术家 对数据管理也有不同的理解和定义。
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基于大数据平台的数据治理思路
摘要数据治理是指将数据作为资产而展开的一系列具体化工作，是对数据的全生命周期管理。
本文从前期准备、实施路线、相关重要事项等方面阐述了基于大数据平台的数据治理思路，最后，对基于大数据平台的数据治理进行了展望。
关键词大数据；数据资产；主数据；数据标准；数据治理
引言
数据资源对于企业管理至关重要，保证高质量高可靠的运营数据，是企业经营获得成功的关键因素。
信息系统之间存在的数据标准不统一、数据质量不规范、数据格式互不相容等问题，制约了数据的共享和使用。
1 大数据平台数据治理内容概述
数据治理是指将数据作为资产而展开的一系列具体化工作，是对数据的全生命周期管理。
也是对数据资产的实际管理和控制的过程。
数据资产往往分散分布在不同的部门。
需要梳理汇总，并建立起数据资产的整体视图，或者说数据资产目录。
数据资产目录是以元数据为核心，按照分类、主题、应用多个角度对数据进行管理、识别、定位、发现、评估、共享的数据组织管理工具。
2 基于大数据平台开展数据治理[1]
数据治理需要通过有连续性的计划和持续性的过程来实现。
具体分为如下三部分内容：
2.1 前期准备
（1）对数据治理现状进行评估，梳理存在的问题。
只有找到问题，才能解决问题。
通过对数据治理现状进行评估，可以识别、量化存在的问题和状态。
2.2 实施路线
大数据平台的规划是要搭建一个高质量、易于分析的数据集市，集中各业务系统数据，并搭建数据资产目录框架，在此基础上展开各现有接入系统数据的清洗、规范、治理等工作。
目前数据治理流程包括下面的内容：
（1）剖析、探查数据
要控制数据，就要理解数据。
要对现有的数据进行治理，就必须要剖析、探查数据，并形成文档，只有了解现有的数据，才能让数据治理更紧密地贴合业务数据的实际情况。
（2）制定数据标准、计划和实施数据清洗
数据标准是对数据的技术和业务定义统一的规范，包含国际、国家、行业、公司几个层级。
它也是数据资产目录的核心，数据资产目录通过数据标准进行分类聚集，数据质量通过数据标准进行设定，数据安全通过数据标准进行分级。
（3）搭建数据资产目录，梳理接入数据
数据资产目录为使用者提供统一的数据资产定位服务，实现数据资产共享交换和数据服务的管理体系。
大数据平台的数据资产目录模型包括如下几个部分：数据资产目录；数据标准和数据质量；各类数据资产，包括结构化数据、非结构化数据、数据接口、报表和模型；数据资产的业务描述；数据资产轮廓、数据资产状态、数据资产安全、数据资产脱敏和数据资产生命周期等。
数据资产目录是数据统一管理体系的核心，涵盖了数据管理体系的元数据管理、数据质量管理和数据安全管理等功能。
主数据分散存储在企业各系统内，是对企业至关重要的核心业务实体的数据，比如客户、供应商、员工等。
治理主数据是一种持续的实践，企业通过制定准则、策略、流程、业务规则和度量指标来管理主数据的质量。
元数据是关于数据的数据。
它是有关数据项的特征的信息，如技术名称、业务名称、位置、重要性、与企业中其他数据项的关系等。
元数据可以用来记录数据血缘关系，跟踪和记录数据血緣有利于数据源的追溯和查找数据存在的问题。
数据质量管理是数据管理中的一项关键的支撑流程，包括数据质量分析、识别数据异常和定义业务需求相关规则。
大数据平台的目标是为了对内支撑，对外应用，而这两个核心目标的基础是数据质量。
而数据的可信需要持续的数据质量稽核，大数据平台的质量管理包含从制定规则、定期检查、反馈问题、修正数据多个稽核流程[2]。
（4）建立数据模型，优化数据分析
搭建分类数据模型可以提高数据分析的效率。
参考行业模型和基础数据标准，在大数据平台上搭建数据分类模型，然后在数据模型的基础上进行数据整合，可以减少后续数据整合难度，也可以避免数据方面的歧义，更好的保证数据一致性，使业务、技术、系统之间的沟通更有效；数据的分类可以为系统间的数据分布提供依据，减少不一致和冗余，以便于数据共享，减少数据重复录入、存储和加工。
2.3 数据治理的重要事项
（1）争取领导和相关部门的支持
数据治理计划失败的根源通常是缺少与业务的关联。
技术部门只是数据的保管者，支持和提供必要的业务部门的数据。
得到领导和相关部门的支持对数据治理工作的开展非常重要。
（2）自始至终关注安全与隐私管理
数据的安全至关重要，数据泄露意味着数据资产的流失。
大数据平台的基础是数据的汇聚，而汇聚的数据来自于各个业务部门，各个业务部门在各自业务平台上对这些数据的安全负责，在汇聚到大数据平台之后，如何保证这些数据在使用过程中的安全，是数据使用的必要条件，而数据管控的基础也正是数据安全。
高度重视数据安全工作，确保数据的可用性、完整性、机密性。
建立健全数据安全管理制度和措施。
（3）数据生命周期管理
信息的生命周期从数据创建开始，结束于它从生产环境中被删除和不复存在。
数据包含多个阶段，每个时间段都有变化，并根据这些变化设定不同的存储、使用策略，这是数据生命周期的核心目标。
大数据平台数据生命周期管理覆盖数据生命周期各个阶段，包括数据创建、加工、使用、变更、转储、归档和删除。
并处理与信息生命周期相关的问题。
3 基于大数据平台的数据治理展望
大数据平台不仅仅实现技术领域所关注的海量数据采集、存储、分布式计算、突发事件应对等，而且也将具备对各种格式、类型的数据进行加工、处理、识别、解析等能力。
为将来经营者能够及时掌握全面的经营状况，迅速做出科学决策提供平台支持。
参考文献
[1] 桑尼尔·索雷斯. IBM 數据治理统一流程[D].北京：清华大学出版社，2010.
[2] 高伟.数据资产管理[D].北京：机械工业出版社2016.。