数据治理与大数据平台设计教程文件
2023-大数据可视化数据治理平台整体建设方案V3-1
大数据可视化数据治理平台整体建设方案V3大数据是一种值得充分发掘的资产，但需要完备的可视化数据治理平台来开发其潜力。
随着数据量的快速增长，我们迫切需要一个平台来处理、存储并可视化大数据，提供高效准确的数据分析和管理服务。
本文将从整体建设方案出发，逐步阐述大数据可视化数据治理平台的建设步骤。
1.需求分析在构建大数据可视化数据治理平台之前，必须了解需要解决的问题，明确需求并根据需求制定解决方案。
可以考虑以下问题：数据的来源，数据存储位置，数据的精确性和可靠性，数据分析和处理的效率等等。
针对这些问题我们可以设计一个既灵活又实用的平台。
2.架构设计架构设计阶段需要首先明确平台的整体架构，以确保平台具有良好的可扩展性、灵活性和可靠性。
平台的基础架构应该是稳定、具有高可用性和可伸缩性。
同时，还需要考虑支持多种数据源、多种计算模型、不同的批处理和流处理模式，以及数据存储和管理的各种策略。
3.选型实施在架构设计完成之后，需要根据架构设计方案进行选型实施。
根据不同的应用场景，可以选择不同的技术框架和工具。
例如：考虑使用Apache Hadoop生态系统的组件，用于数据存储和处理；如果需要实时流处理，则可以使用Apache Spark Streaming；如果想要更好的可视化效果，可以使用Echarts等多个工具能够很好的处理此类事情。
4.子系统开发在选型实施完成之后，需要逐个开发平台的各个子系统。
包括：数据来源接口、数据存储和管理子系统、数据分析和处理子系统、数据可视化显示子系统等。
这些各自独立的子系统通常可以采用不同的技术，但最终都必须协同工作，以确保平台的高效并发、稳定性和可靠性。
5.测试和上线当所有的子系统都开发完成后，需要进行集成测试和系统测试，以确保各个子系统的协同工作和平台的性能稳定。
最后，当整个平台的发布准备好之后，我们需要做好平台的部署和上线工作。
当上线后，可以根据业务需求进行后续功能的迭代升级。
数据治理与大数据平台设计PPT课件
短信通知
一级检控
确认
业务部门管理员
短信通知
数据仓库
技术主管部门
11/2/2019
32
策略和方法
反面影响和 正面的效果 征得了领导
层关注
改进工作 分布实施， Description of 循序渐进 the contents
强化决策支持
标准规范
组
织 机
访 问
构服
务
主数据管理系统
通知
注册
准入
申请
废弃
审批
维护
管
安 全
理 流
管
程
理
数
数
据 导 入
匹配查重
查 询 数据校验
据
版本管理
分 发
ERP
11/2/2019
CRM
人事
财务
……
28
议程
• 数据治理的背景和现状 • 数据治理策略 • 元数据管理 • 主数据管理 • 数据质量管理 • 大数据平台设计
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主数据类型
当事人
地域
事物
财务和组织
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主数据与参考数据
• 参考数据可以是主数据，但不一定是主数 据
11/2/2019
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为什么要作主数据管理
数据冗余
Why?
数据冲突
难亍应变
11/2/2019
阻碍业务
24
如何做好主数据管理
经常遇到的问题
11/2/2019
技术主管部门
技术部门负责数 据集成、使用等 过程中的数据质 量，并对数据质 量报告进行定期 发布。
评审委员会
大数据管理平台建设方案课件
• 数据服务与数据产品
市场分析与企业决策
• 客户行为分析
• 市场趋势预测
• 产品策略制定
运营优化与成本降低
• 营销效果评估
• 客户满意度调查
• 运营流程优化
大数据平台未来发展趋势与展望
大数据平台技术发展趋势
• 分布式计算与云计算
• 人工智能与机器学习
• 物联网与边缘计算
大数据平台应用领域拓展
• 智能城市与公共安全
• 社交媒体与舆情分析
• 教育与科研大数据
大数据平台产业发展的挑战与机遇
• 数据安全与隐私保护
• 政策法规与标准化
• 人才培养与技术创新
XX
谢谢观看
THANK YOU FOR WATCHING
小无名 DOCS
• 数据整合与共享
• 数据处理与分析能力
大数据管理的价值与优势
大数据管理的价值
• 提高决策效率
• 降低运营成本
• 创新商业模式
大数据管理的优势
• 实时数据分析
• 精准客户画像
• 智能决策支持
大数据管理的应用领域
• 金融业
• 医疗健康
• 物联网
⌛️
大数据平台建设的必要性与紧迫性
大数据平台建设的必要性
平台负载均衡与扩展
• 负载均衡策略与算法
• 扩展平台处理能力
• 高可用性与容错性
大数据平台安全策略
数据安全与隐私保护
• 数据加密与脱敏
• 访问控制与权限管理
• 数据审计与溯源
平台安全防护
• 防火墙与入侵检测
• 备份与恢复策略
• 安全事件应对与处置
07
2023-大数据治理平台建设规划方案-1
大数据治理平台建设规划方案
随着信息技术的不断发展，大数据已经成为了现代社会中不可或缺的
一部分。
因此，在大量数据的管理方面建立一套完备的平台显得尤为
重要。
下面将会分步骤阐述大数据治理平台建设规划方案。
一、明确目标
在建设大数据治理平台之前，首先需要明确目标，清楚地知道该平台
所要达到的目的。
比如，可以明确该平台的功能，包括数据采集、数
据存储、数据清洗、数据分析以及数据共享等。
二、制定策略
建设一套大数据治理平台需要制定系统的策略。
策略制定需要针对企
业的实际情况，包括人力资源的调配、预算的安排、防范风险以及应
对紧急情况的应急预案等。
三、构建平台
在明确了目标和制定了策略之后，就可以开始构建大数据治理平台了。
对于平台的选择，需要针对企业实际情况进行选择，既可以采用自主
搭建的方式，也可以选择外购的形式进行建设。
平台的构建需要考虑
到数据的规模，安全性，可扩展性和性能等等。
四、组建团队
建设一套大数据治理平台需要牵涉到数据挖掘、分析、管理等众多领域，因此，需要建立专门的技术团队来进行平台的建设和管理。
团队
需要包括专业的程序员、数据分析师等等。
五、培训人员
建设大数据治理平台的同时，还需要针对每个团队成员进行系统的培训。
这样可以确保团队成员能够更好地了解这个平台，顺利地使用该平台，并且为企业创造更多的价值。
总之，大数据治理平台建设规划方案需要注重目标的明确，策略的制定，平台的构建，团队的组建以及人员的培训。
只有实现了这些步骤的落实，才能保障大数据治理平台在企业中的有效发挥。
大数据治理平台规划设计
大数据治理平台规划设计目录1、大大数据治理平台概述 (3)2、大大数据治理平台需求分析 (4)3、运行管理 (4)4、大数据总线 (5)4.1、资源采集管理 (5)4.2、资源处理管理 (6)4.3、资源共享管理 (6)5、资源目录管理 (6)5.1、资源分类管理 (7)5.2、大数据资源注册 (7)5.3、目录内容发布 (8)5.4、目录检索 (8)5.5、主题库 (8)6、规则管理 (8)7、大数据质量审计 (9)8、监控管理 (9)9、统计分析 (10)10、平台配置 (11)1、大大数据治理平台概述大数据交换平台为智慧湘潭提供信息交换与共享服务，基于成熟的大数据大数据交换中间件，实现业务平台、多部门的点对点、点对多、多对多等的交换方式；满足批量大数据交换、单条大数据查询、大数据请求服务、FTP等多种交换模式；预留接口，适应后续不同的部门的交换接入需求。
基础架构、核心内容、关键技术和基本功能的要求，满足大数据的采集、同步、处理、传输等需求，同时也充分考虑用户权限，安全审计等方面的需求。
2、大大数据治理平台需求分析➢支持常见关系型大数据库、支持ODBC大数据源、支持常用文件格式、支持常见协议、支持常见接口方式，支持大数据转换；➢支持自由设定采集大数据表、字段，支持行过滤，支持多任务并行采集；支持大数据库存储过程及函数的调用；➢支持对采集的大数据按投标方自己设计的大数据字典标准进行转换；➢对于大数据交换的运行策略，要求能够定义绝对时间和相对时间；➢支持实时和定时调度机制；➢提供图形可视化监控与管理工具；➢支持大数据交换过程（双向的，包括大数据采集和共享）的实时可视化监控；➢支持大数据完整性校验；➢支持断点重传或续传；➢支持节点程序绿色安装；➢支持网络环境对用户透明；➢交换过程与大数据质量可视化；➢平台大数据交换高性能。
3、运行管理运行管理是对整个大数据资源交换所运行的所有IT实体，包括服务器、接入交换节点信息以及交换流程等软件模块进行管理，其中包括对平台服务管理、交换中心控制管理和交换流程管理。
大数据治理及数据治理平台的设计
大数据治理及数据治理平台的设计随着信息技术的不断发展，大数据已经成为了人们生活和工作中不可或缺的重要资源。
然而，随之而来的海量数据的处理和分析工作也变得愈发地困难。
为了更好地实现大数据管理和应用，数据治理成为了重要的课题。
数据治理是指将数据的获取、加工、存储、分析和管理过程进行规范化和标准化，以确保数据的质量、安全和及时性。
在数据治理中，数据治理平台的设计是至关重要的环节。
在数据治理平台的设计中，考虑到各方面的因素，包括数据来源、数据存储、数据分析和数据管理等。
数据治理平台需要具备功能完善、易用性强、可扩展性强和数据安全等特点，让用户在使用数据治理平台的时候能够更加便捷和高效地完成各项操作。
一、大数据治理的必要性大数据治理是指对各种数据类型的收集、处理、管理和解析。
这些数据通常来自于客户、员工、供应商、合作方等各个渠道，而这些数据来源复杂、类型多样，要想进行灵活的数据操作，必须先要对数据进行翻译、整理和清洗，才能够实现数据的可操作性。
此外，随着数据量的不断增加，数据管理也变得愈发困难。
大数据治理成为企业在数据管理方面面临的重要课题，通过数据治理，可以使数据更好地实现管理和检索，方便企业进行决策分析。
大数据治理可以使数据更好地实现管理和检索，进而推动企业运营的发展。
二、数据治理平台的基本功能数据治理平台是大数据治理中重要的组成部分。
数据治理平台需要具备一系列强大的功能来满足数据治理需求。
1.数据质量管理数据的质量不好可能会造成企业决策出现大的错误。
数据治理平台需要具备数据质量管理的功能，来诊断数据问题并改进数据，提高数据质量和可靠性。
在进行数据质量管理时，还需要进行数据验证、数据映射和数据转换等操作。
2.数据安全管理数据安全是信息领域的重中之重。
数据治理平台需要具备数据安全管理功能，来保护数据的机密性和完整性，防止数据泄露和安全事故。
数据的安全性包括数据的存储安全、传输安全、身份认证和授权管理等方面。
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方案_2
安全急平台。
大数据平台下的数据治理
3
大数据平台下的数据生命周期
热点
活跃
历叱
归档
睿利而行、郎丰利、专注于智慧城市、一网统管、企业数字化转型、大数据治理、大数据可视化、数字乡村、智慧园区、智慧楼宇、智慧政务、智慧校园、智慧教探 育寻 、公 区共块安 链全 、解 人决工之 智道 能， 、数借助据中先台 进技、新术基 ，建 提升、应 数急 字管 孪理 生能 、力 智。 慧以 医“ 疗国、内 智慧领先医， 院国 等际行先 业进 方” 案为宗旨，构建城市应急平台体系，打造一张图可视化公共安全应急平台。探寻公共安全解决之道，借助先进技术，提升应急管理能力。以“国内领先，国际先进”为宗旨，构建城市应急平台体系
安全急平台。
公共代码
数据标准变更查询
标准综合管理
数据标准需求
数据标准变更
数据标准发布
数据标准执行
数据版本管理
数据标准采集
系
角色管理
统
管
用户管理
理
权限管理 日志管理
参数管理 配置管理
密码管理 在线用户
11
数据治理—数据质量系统
应 数据质量提升
用
质量提升方案提交
质量提升工作总结报告
辅劣数据纠正
数据质量考核
考核指标度量规则 考核指标手劢执行
报告数据导入及清除 分支机构与项考核
接口服务
数
据
探
数据访问
查
权限集成
分析服务 二次开发
功 能
度量规则管理
质量问题发现
质量问题提交
基础类度 量规则 睿利而行、郎丰利、专注于智慧城市、一网统管、企业数字化转型、大数据治理、大数据可视化、数字乡村、智慧园区、智慧楼宇、智慧政务、智慧校园、智慧教育探、 寻公区共 块安 链全 、解 人工决智 之道能， 、数借助据先 中台进、 技新 术基 ，建 提、 升应数字急孪 管理生能 、力 智慧。医 以“疗、国内智慧领先医， 院国 等际 行先 业进 方案”为宗旨，构建城市应急平台体系，打造一张图可视化公共安全应急平台。探寻公共安全解决之道，借助先进技术，提升应急管理能力。以“国内领先，国际先进”为宗旨，构建城市应急平台体系
大数据处理平台的设计与开发教程
大数据处理平台的设计与开发教程随着信息技术的不断发展和进步，大数据分析已经成为了企业和组织中的重要环节。
为了有效处理和分析巨大量的数据，设计和开发一个高效、稳定的大数据处理平台是至关重要的。
本文将就大数据处理平台的设计与开发给出一个详细的教程，让读者了解到从头开始构建一个大数据平台的关键步骤和技术。
一、需求分析与规划在设计和开发任何一个系统之前，首先要明确系统的需求和目标。
对于大数据处理平台而言，需要明确以下几个方面的需求：1. 数据来源：根据实际情况确定数据来源和数据规模。
2. 数据类型：明确所处理数据的类型，如结构化数据、非结构化数据、文本数据等。
3. 数据处理需求：确定数据处理的具体需求，如数据清洗、数据聚合、数据挖掘等。
4. 系统性能要求：明确系统的性能要求，如处理速度、可扩展性等。
5. 安全与隐私：确保数据的安全和隐私性。
二、技术选型根据对需求的分析，我们需要选择适合的技术来构建大数据处理平台。
以下是一些常用的技术组件：1. 存储和处理框架：Hadoop、Spark等大数据处理框架可以提供高效的分布式数据存储和处理能力。
2. 数据仓库：通过构建数据仓库，可以将数据集中存储，并提供高效的数据查询和分析功能。
3. 数据库：选择合适的数据库来存储和管理数据，如MySQL、MongoDB等。
4. 数据可视化工具：通过数据可视化工具，可以将处理后的数据以图表等形式呈现出来。
5. 安全与权限管理：配置合适的安全及权限管理措施来保护数据的安全性和隐私。
三、系统设计与架构在系统设计阶段，需要对系统进行合理的架构设计，以保证系统的稳定性和可扩展性。
1. 数据传输与处理：设计数据流动和处理的流程，包括数据获取、数据清洗、数据转换等流程。
2. 数据存储与管理：选择合适的数据存储方式，并设计数据存储的组织结构，如关系型数据库、NoSQL数据库等。
3. 分布式计算与并行处理：利用分布式计算和并行处理的技术，提高系统的计算效率和处理能力。
数据治理数据架构设计及数据标准化方法实践课程
数据治理数据架构设计及数据标准化方法实践课程Data governance, data architecture design, and data standardization are essential components for any organization looking to effectively manage their data assets. These practices ensure that data is reliable, accessible, and secure, ultimately leading to improved decision-making and operational efficiency. Data governance involves establishing policies, roles, responsibilities, and processes to ensure that data is effectively managed and utilized within an organization. This is crucial in today's data-driven world where organizations rely heavily on data to drive business decisions and strategy.数据治理、数据架构设计和数据标准化是任何组织有效管理其数据资产的关键组成部分。
这些实践确保数据可靠、可访问和安全，从而最终提高决策制定和运营效率。
数据治理涉及建立政策、角色、责任和流程，以确保数据在组织内得到有效管理和利用。
在当今数据驱动的世界中，组织严重依赖数据来推动业务决策和战略。
Data architecture design, on the other hand, involves defining the structure of data within an organization, including databases, data warehouses, and other data repositories. It determines how dataflows within the organization, how it is stored, and how different systems interact with each other. A well-designed data architecture facilitates data governance by providing a framework for organizing and managing data effectively, ensuring data quality, and enabling data integration across different systems and departments.另一方面，数据架构设计涉及定义组织内数据的结构，包括数据库、数据仓库和其他数据存储库。
社会综合治理大数据分析云平台解决方案课件
市民便捷生活 资源大量消耗 空间过度集中 经济结构失衡 环境严重污染 社会矛盾激化
建立健全基本公共服务体系；加强和创新
召
社会管理；积极稳妥推动城镇化。
唤
建设服务政府、责任政府、法治政府、廉 洁政府。 全面推进社会主义经济、政治、 文化、社会、生态文明建设。
社会综合治理全面发展
社会网格化管理的创新趋势
小区服务
平 台
家政服务
社会综治服务层面需求分析
网格化基层治理平台将基层治理界域进一步细化为便于复制和考核的网格模式， 按照“网格统一划分、人员统一配备、信息统一采集、资源统一整合、服务统 一标准，事项统一处理”原则，从管理机制、队伍建设、服务模式、技术手段 等方面，打造基层治理“一网统管”，落地“街乡吹哨、部门报到”和“接诉 即办”，推动基层治理的精细化创新升级。
部门业务数 据库
服务中心 信息处理 管理考核
执行单元 信息采集 主动服务
五级穿透
一级 二级 三级 四级 五级
城市综合服务治理中心
市级网格化社会服务治理指挥中心
结果反馈 派
事件上报
任务指派
任务指
区、县网格化治理中心 任务指派 区、县派出所、网格化处置部门
结果反馈
事件上报
任务指派
任务指派
街、镇网格化治理中心 任务指派 街、镇派出所、网格化处置部门
社会服务治理创新模式下的智慧应用框架
业务 目标
创新治理模式，整合公共资源，提升乡镇管理效率，提供便捷服务
公文流转
公告通知
乡 党建管理 镇
统计报表
管 理
沟通平台
基础数据
三位一体 乡镇治理 服务门户 PAD应用 城市综合服务治理平台
集团企业大数据治理分析平台建设方案
集团企业大数据治理分析平台建设方案随着大数据技术的快速发展和企业对数据价值的认识逐渐增强，越来越多的企业开始关注和重视大数据治理分析平台的建设。
一个完善的大数据治理平台能够帮助企业快速发现数据的价值，提高决策的准确性，增强企业的竞争力。
下面是一个集团企业大数据治理分析平台建设的方案：1.平台架构设计-数据集成层：搭建数据采集、数据传输、数据清洗和数据集成等组件，实现对各种数据源的集成。
-数据存储层：构建数据仓库和数据湖，用于存储和管理大规模的数据。
-数据处理层：建立数据处理和分析的计算引擎，支持实时计算和离线计算。
-数据服务层：提供数据服务接口，支持数据的查询、分析和挖掘。
-数据安全层：搭建数据的安全管理系统，保护数据的安全性和隐私性。
2.数据采集与清洗-采用实时采集和批量采集相结合的方式，满足不同数据源的需求。
-设计完善的数据清洗和转换规则，确保数据的质量和准确性。
3.数据存储与管理-选择合适的数据存储技术，如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等。
-设计合理的数据模型和数据表结构，提高数据的存取效率。
-实施数据备份和容灾策略，确保数据的安全性和可靠性。
4.数据处理与计算- 选择适合业务需求的计算引擎和数据处理框架，如Hadoop、Spark 等。
-构建数据处理流程，实现数据的实时计算和离线计算。
-设计数据仓库和数据湖的数据调度和任务调度机制，确保数据处理的高效性和准确性。
5.数据服务与分析-开发符合业务需求的数据服务接口，支持数据的查询、分析和挖掘。
-建立数据分析和挖掘的模型和算法，提供高效和准确的分析结果。
-构建可视化分析平台，展示数据分析和挖掘的结果，支持用户自定义报表和可视化配置。
6.数据安全与隐私保护-实施数据的加密和脱敏措施，保护数据的安全性和隐私性。
-设计完善的用户权限管理和数据权限控制功能，实现对数据的合理使用和访问控制。
-建立数据的审计机制，监控数据的访问和使用情况，发现异常行为并及时处理。
数据治理平台建设方案
数据治理平台建设方案目录一、项目概述 (3)1.1 项目背景介绍 (4)1.2 项目目标与期望成果 (5)二、项目需求分析 (6)2.1 业务需求分析 (7)2.2 技术需求分析 (8)2.3 安全性需求分析 (10)三、数据治理平台架构设计 (11)3.1 整体架构设计思路 (12)3.2 数据采集层 (14)3.3 数据存储层 (15)3.4 数据处理层 (16)3.5 数据访问控制层 (18)四、功能模块设计 (20)4.1 数据采集模块 (21)4.2 数据清洗模块 (22)4.3 数据存储模块 (24)4.4 数据分析模块 (25)4.5 数据安全模块 (26)4.6 数据可视化模块 (28)五、技术选型与实施方案 (29)5.1 技术选型原则 (31)5.2 关键技术介绍 (32)5.3 实施方案及时间表 (33)六、项目组织与人员配置 (34)6.1 项目组织结构 (35)6.2 人员配置及职责 (36)七、项目风险管理与应对措施 (37)7.1 项目风险管理分析 (39)7.2 应对措施与预案 (40)八、项目预算与成本估算 (42)8.1 项目预算制定 (43)8.2 成本估算与分析 (44)九、项目实施进度安排 (45)9.1 实施阶段划分 (47)9.2 进度计划表与时间表管理 (47)十、项目后期维护与升级策略 (48)10.1 后期维护计划 (50)10.2 升级策略及规划方案部署计划安排总结概况和数据治理平台的未来发展趋势预测50一、项目概述随着信息技术的快速发展和数字化转型的深入推进，数据已成为组织的重要资产。
数据治理作为管理和优化数据的关键手段，已成为当前信息化建设的核心任务之一。
本数据治理平台建设方案旨在通过构建高效、可靠、可扩展的数据治理平台，提升组织的数据质量，释放数据价值，推动决策优化和业务创新。
提升数据质量：通过平台的数据清洗和校验功能，提高数据的准确性和完整性。
社会治安综合治理大数据一体化管理平台建设方案
创新管理模式和手段
引入先进的大数据技术和管理手段，推动社会治安综合治理的体制机制创新，提升治理 效能和服务民生的能力。
有利于提高警务工作效率 和决策的Hale Waihona Puke 学性增强公安部门的作战能力
适应公安部门信息化建设 的趋势，助力智慧警务发 展
02
建设目标与内容概述
建设目标
提升社会治安综合治理能力
通过大数据技术的应用，提高社会治安综合治理的智能化、精细化水平，增强对各类违 法犯罪活动的预警、发现和处置能力。
实现数据共享与信息协同
02
现有治安管理系统面临数据分散、信息不共享等问 题
03
公安部门对于数据整合与共享的需求迫切
需求分析
01
整合各类治安数据，打破信息壁垒
02 实现数据共享与信息交流，提高警务工作 效率
03
构建大数据分析平台，为决策提供数据支 持
04
加强数据安全保障，确保信息安全
项目建设的必要性
提高社会治安综合治理水 平
社会治安综合治理大数据一 体化管理平台建设方案
汇报人： 2023-12-12
目录
• 建设背景与需求分析 • 建设目标与内容概述 • 技术方案与架构设计 • 实施方案与计划 • 数据治理与安全保障 • 效益评估与可持续发展 • 风险评估与对策措施
01
建设背景与需求分析
建设背景
01
社会治安形势日益复杂，需要借助大数据技术提升 治理水平
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大数据平台数据治理项目建设方案目录第1章方案总述 (1)1.1前言 (1)1.2项目背景 (1)1.3项目目标 (2)1.4项目建设原则 (3)第2章系统建设规划 (4)2.1项目建设目标的理解 (4)2.1.1 项目建设范围 (5)2.1.1.1 业务范围 (5)2.1.1.2 组织范围 (5)2.1.1.3 数据范围 (5)2.1.2 项目建设内容 (5)2.1.2.1 基础数据平台 (5)2.1.2.2 集团级指标体系 (7)2.1.2.3 统一报表平台 (7)2.2集团数据平台的建设目标 (7)2.2.1 集团数据平台一期建设目标 (7)2.2.2 集团数据平台二期建设目标 (8)第3章整体设计方案 (9)3.1系统设计方法论 (9)3.1.1 方法论 (9)3.1.2 设计原则 (11)3.1.2.1 标准规范 (11)3.1.2.2 开放性 (12)3.1.2.3 可扩展性 (13)3.1.2.4 高性能 (14)3.1.2.5 可管理性 (14)3.1.2.6 高可用性 (15)3.1.2.7 安全性 (16)3.1.2.8 可重用性 (17)3.2数据平台技术体系 (18)3.2.1 数据平台逻辑架构 (18)3.2.1.1 数据集成区 (19)3.2.1.2 集团分析型数据区 (19)3.2.1.3 管理平台区 (20)3.2.1.4 统一报表展现平台 (20)3.2.1.5 ETL设计关键技术点说明 (21) 3.2.1.5.1.1 ETL处理策略 (21)3.2.1.5.1.2 ETL处理流程 (21)3.2.1.5.2 质量检核 (22)3.2.1.5.2.1 ETL处理原则 (22)3.2.1.5.2.2 ETL处理方法 (22)3.2.2 数据采集设计 (22)3.2.2.1 T+1数据采集 (23)3.2.2.2 数据补录 (24)3.2.2.2.1 检核规则管理 (25)3.2.2.2.2 录入任务管理 (25)3.2.2.2.3 数据录入 (27)3.2.2.2.4 查询操作 (28)3.2.2.2.5 录入任务审批 (29)3.3数据平台数据体系 (29)3.3.1 数据架构设计 (29)3.3.1.1 源系统数据落地区 (30)3.3.1.2 缓冲数据层(ODM) (31)3.3.1.3 基础整合层（FDM） (31)3.3.1.4 共性加工层（ADM） (32)3.3.1.5 数据集市层（MDM） (32)3.3.1.6 各层次数据特点对比 (33)3.3.2 数据模型设计 (35)3.3.2.1 基础整合层 (35)3.3.2.2 共性加工层 (35)3.3.2.2.1 共性层模型设计思路 (35)3.3.2.2.2 共性加工层模型建设方法 (37)3.3.2.2.2.1 存储什么数据：存储具有一定程度汇总的指标 (37)3.3.2.2.2.2 数据如何获取：指标分类和指标ID (38)3.3.2.2.2.3 数据如何存储：星型模型 (38)3.3.2.2.2.4 如何适应多应用系统共性数据存储的需求：与业务需求轻耦合 (39)3.3.2.2.2.5 如何适应指标频繁变化的要求：具有高度的扩展性 (40)3.3.2.2.3 共性加工层当前目标 (42)3.3.2.2.4 共性加工层远景目标 (43)3.3.2.2.4.1 完善贵公司数据平台及之上的应用系统数据架构 (43)3.3.2.2.4.2 扩展共性加工层指标数据 (44)3.3.2.2.4.3 关于共性加工层主题划分 (44)3.3.2.3 集市数据层 (44)3.3.3 灵活查询功能架构 (45)3.3.4 数据备份与恢复 (46)3.3.4.1 数据备份与恢复实施思路 (46)3.3.4.2 数据备份机制 (47)3.3.4.3 数据恢复机制 (47)3.3.4.4 数据清理机制 (48)3.3.4.5 存储空间规划 (48)3.4数据平台应用体系 (50)3.4.1 统一报表平台 (50)3.4.1.1 报表管理模块 (50)3.4.1.1.1 系统管理 (51)3.4.1.1.1.1 支持主流关系型业务数据源 (51) 3.4.1.1.1.2 支持多种数据集类型 (51)3.4.1.1.1.3 基于RBAC模型的权限控制模式 (52) 3.4.1.1.1.3.1 可配置的权限控制项 (54)3.4.1.1.1.3.2 资源权限 (55)3.4.1.1.1.3.3 报表数据权限 (56)3.4.1.1.1.4 对角色授权 (56)3.4.1.1.1.4.1 权限对照设置 (56)3.4.1.1.1.4.2 角色权限复制 (57)3.4.1.1.1.4.3 角色权限查看 (58)3.4.1.1.1.5 可配置的系统资源 (58)3.4.1.1.1.5.1 菜单项管理 (58)3.4.1.1.1.5.2 系统日志管理 (59)3.4.1.1.1.5.3 公告管理 (59)3.4.1.1.1.5.4 通用代码管理 (59)3.4.1.1.2 报表管理 (60)3.4.1.1.2.1 提供统一的报表管理方式 (60)3.4.1.1.2.1.1 统一的报表服务器管理 (61)3.4.1.1.2.1.2 统一的参数模板管理 (61)3.4.1.1.2.1.3 统一的报表发布方式 (63)3.4.1.1.2.1.4 统一的报表资源管理 (63)3.4.1.1.2.2 报表生命周期管理 (64)3.4.1.1.2.3 调度式自动执行报表 (64)3.4.1.1.2.4 支持多种报表缓存方式 (65)3.4.1.1.2.5 支持历史数据追数 (67)3.4.1.1.2.6 支持制度包导入更新 (68)3.4.1.1.3 指标管理 (68)3.4.1.1.3.1 指标逻辑架构 (68)3.4.1.1.3.2 指标数据流程 (68)3.4.1.1.3.3 功能框架 (69)3.4.1.1.3.4 指标引擎 (69)3.4.1.1.3.4.1 指标引擎框架 (69)3.4.1.1.3.4.2 指标引擎功能 (70)3.4.1.1.3.4.3 派生指标定义优化器 (70) 3.4.1.1.3.4.4 指标分类组装 (71)3.4.1.1.3.4.5 指标运算调度器 (71) 3.4.1.1.3.4.6 指标运算器 (72)3.4.1.1.3.4.7 数据回写器 (72)3.4.1.1.3.5 指标管理 (72)3.4.1.1.3.5.1 基础指标信息维护 (73) 3.4.1.1.3.5.2 派生指标信息维护 (73) 3.4.1.1.3.5.3 派生指标公式维护 (74) 3.4.1.1.3.5.4 指标权限管理 (76)3.4.1.1.3.5.5 指标计算信息维护 (77) 3.4.1.1.3.6 指标库管理 (77)3.4.1.1.3.7 指标运算 (79)3.4.1.1.3.8 指标应用 (79)3.4.1.1.3.9 与元数据平台关系 (80) 3.4.1.1.4 自定义报表 (80)3.4.1.1.4.1 类Excel报表设计器 (81) 3.4.1.1.4.2 多种报表样式支持 (83) 3.4.1.1.4.3 自定义报表特色 (86)3.4.1.1.4.4 支持用户自定义公式 (88) 3.4.1.1.4.5 支持数据校验 (89)3.4.1.1.4.6 支持异常变动校验 (91) 3.4.1.1.4.7 归属信息查询和导出 (92)3.4.1.2 数据管理模块 (93)3.4.1.2.1 数据保存 (93)3.4.1.2.1.1 保存内容 (93)3.4.1.2.1.2 保存时间 (94)3.4.1.2.2 数据状态 (94)3.4.1.2.3 日志管理 (94)3.4.1.2.4 ETL调度监控 (96)3.4.1.3 公共管理模块 (96)3.4.1.3.1 机构管理 (97)3.4.1.3.1.1 行内机构管理 (97)3.4.1.3.2 用户管理 (97)3.4.1.3.3 消息管理 (98)3.4.1.3.4 参数管理 (98)3.4.1.3.5 权限管理 (99)3.4.1.3.6 机构变动管理 (99)3.4.1.4 报表展现模块 (100)3.4.1.4.1 数据补录 (100)3.4.1.4.1.1 支持主流关系型数据库 (100) 3.4.1.4.1.2 灵活的录入与查询方式 (100) 3.4.1.4.1.2.1 录入任务审批 (102)3.4.1.4.1.2.2 数据正式入库 (103)3.4.1.4.1.3 支持事件式多表同步更新 (103) 3.4.1.4.1.3.1 检核规则管理 (104)3.4.1.4.2 报表展现 (105)3.4.1.4.2.1 统一的报表展现方式 (105) 3.4.1.4.2.2 报表导航图 (106)3.4.1.4.2.3 个性化报表资源管理 (106) 3.4.1.4.2.3.1 我的收藏夹 (106)3.4.1.4.2.3.2 我的文件夹 (107)3.4.1.4.2.4 常用指标查询 (107)3.4.1.4.2.6 高级指标查询 (109)3.4.1.4.3 仪表盘 (110)3.4.1.4.3.1 提供关键的高粒度、高纵深的汇总信息(即关键信息) (110)3.4.1.4.3.2 强大的图形引擎 (111)3.4.1.4.3.3 灵活的仪表盘设计器 (111)3.4.1.4.3.4 提供1对1的信息服务 (112)3.4.1.4.3.5 个性化首页设计器 (113)3.4.1.4.3.6 个性首页管理 (113)3.4.1.4.4 智能报告 (114)3.4.1.4.4.1 新增智能报告 (115)3.4.1.4.4.2 查询智能报告 (115)3.4.1.4.4.3 修改智能报告 (116)3.4.1.4.4.4 删除智能报告 (116)3.4.1.4.4.5 生成智能报告 (117)3.4.2 数据图表化展示 (117)3.4.2.1 功能设计 (119)3.4.2.1.1 指标体系查询 (119)3.4.2.1.2 集团排名 (120)3.4.2.1.3 行长报表 (120)3.4.2.1.4 大额变动 (122)3.4.2.1.5 汇率&利率查询 (122)3.4.2.2 指标体系设计 (124)3.4.2.2.1 规模指标 (124)3.4.2.2.2 财务指标 (125)3.4.2.2.3 质量指标 (125)3.4.2.2.4 流动性指标 (125)3.4.2.2.5 预算指标 (126)3.4.2.2.6 市场风险指标 (126)3.4.2.2.8 风险资产 (126)3.4.2.2.9 资金变动情况 (127)3.5数据平台设计关键点 (128)3.5.1 数据平台性能保障 (128)3.5.1.1 性能保障概述 (128)3.5.1.2 ETL性能保证 (130)3.5.1.3 数据库性能 (131)3.5.1.4 J2EE (140)3.5.2 时间窗口 (142)3.5.3 备份策略 (143)3.5.4 数据模型的历史数据存储 (145)3.5.5 源系统变更影响分析 (147)第4章软件及推荐硬件设备配置方案 (149) 4.1系统软件方案 (149)4.1.1 统一报表平台 (151)4.1.1.1 概述 (151)4.1.1.2 技术架构 (151)4.1.1.2.1 技术层次划分 (152)4.1.1.2.2 技术工具选择 (153)4.1.1.3 物理架构 (154)4.1.1.4 功能架构 (156)4.1.1.5 功能介绍 (157)4.1.1.5.1 集成BI报表 (157)4.1.1.5.2 数据补录 (160)4.1.1.5.3 即席查询 (163)4.1.1.5.4 仪表盘 (168)4.1.1.5.5 快捷报表 (171)4.1.1.6 性能保障 (172)4.1.1.7 工具价值 (174)4.1.1.7.1 报表应用集成与整合利器 (174)4.1.1.7.2 可灵活组装的逻辑系统 (174)4.1.1.7.3 与BI报表工具互为补充 (174)4.1.1.7.4 广泛的环境与平台支持 (175)4.1.1.7.5 广泛的认证平台支持 (175)4.1.1.7.6 完善的用户和权限管理策略 (175)4.1.1.7.7 支持大用户量的并发访问 (175)4.1.1.7.8 统一缓存机制 (176)4.1.1.8 总结 (176)4.1.1.9 宇信行业案例 (176)4.1.1.10 宇信易诚软件产品介绍 (176)4.1.1.10.1 综合报表系统（RIDP） (176)4.1.1.10.1.1 报表应用整合平台 (176)4.1.1.10.1.1.1 搭建BI工具与前端展现之间的桥梁 (178) 4.1.1.10.1.1.2 整合主流报表工具与数据源 (178)4.1.1.10.1.1.3 提供不同机构不同部门的统一用户体验 (179) 4.1.1.10.1.1.4 满足不同机构的部署需求 (179)4.1.1.10.1.1.5 满足规范化开发要求 (179)4.1.1.10.1.1.6 满足信息系统间集成与整合需求 (179)4.1.1.10.1.2 RIDP功能介绍 (179)4.1.1.10.1.2.1 报表展现(RptView) (179)4.1.1.10.1.2.1.1 统一的报表展现方式 (180)4.1.1.10.1.2.1.2 个性化报表资源管理 (181)4.1.1.10.1.2.1.2.1 我的收藏夹 (181)4.1.1.10.1.2.1.2.2 我的文件夹 (181)4.1.1.10.1.2.2 快捷报表(SmartRpt) (182)4.1.1.10.1.2.2.1 良好的通用性 (182)4.1.1.10.1.2.2.1.1 支持主流关系型数据库 (182)4.1.1.10.1.2.2.1.2 良好的性能 (182)4.1.1.10.1.2.2.1.3 多种报表输出格式 (182)4.1.1.10.1.2.2.2 Excel式报表设计器 (183)4.1.1.10.1.2.2.3 多种报表样式支持 (183)4.1.1.10.1.2.3 仪表盘 (EIS) (185)4.1.1.10.1.2.3.1 提供关键的高粒度、高纵深的汇总信息(即关键信息) 1864.1.1.10.1.2.3.2 强大的图形引擎 (186)4.1.1.10.1.2.3.3 灵活的仪表盘设计器 (187)4.1.1.10.1.2.3.4 提供1对1的信息服务 (188)4.1.1.10.1.2.3.4.1 个性化首页设计器 (188)4.1.1.10.1.2.3.4.2 个性首页管理 (189)4.1.1.10.1.2.4 数据录入 (Input) (190)4.1.1.10.1.2.4.1 支持主流关系型数据库 (190)4.1.1.10.1.2.4.2 灵活的录入与查询方式 (191)4.1.1.10.1.2.4.3 增强的数据安全性 (193)4.1.1.10.1.2.4.3.1 录入任务分发 (193)4.1.1.10.1.2.4.3.2 录入任务审批 (194)4.1.1.10.1.2.4.3.3 数据正式入库 (194)4.1.1.10.1.2.4.4 支持事件式多表同步更新 (195)4.1.1.10.1.2.4.4.1 检核规则管理 (195)4.1.1.10.1.2.5 报表管理 (Report) (196)4.1.1.10.1.2.5.1 提供统一的报表管理方式 (197)4.1.1.10.1.2.5.1.1 统一的报表服务器管理 (197)4.1.1.10.1.2.5.1.2 统一的参数模板管理 (198)4.1.1.10.1.2.5.1.3 统一的报表发布方式 (199)4.1.1.10.1.2.5.1.4 统一的报表资源管理 (200)4.1.1.10.1.2.5.2 调度式自动执行报表 (201)4.1.1.10.2 指标管理 (202)4.1.1.10.2.1 指标逻辑架构 (202)4.1.1.10.2.2 指标数据流程 (202)4.1.1.10.2.3 功能框架 (203)4.1.1.10.2.4 指标引擎 (203)4.1.1.10.2.4.1 指标引擎框架 (203)4.1.1.10.2.4.2 指标引擎功能 (204)4.1.1.10.2.4.3 派生指标定义优化器 (204)4.1.1.10.2.4.4 指标分类组装 (205)4.1.1.10.2.4.5 指标运算调度器 (205)4.1.1.10.2.4.6 指标运算器 (206)4.1.1.10.2.4.7 数据回写器 (206)4.1.1.10.2.5 指标管理 (206)4.1.1.10.2.5.1 基础指标信息维护 (207)4.1.1.10.2.5.2 派生指标信息维护 (207)4.1.1.10.2.5.3 派生指标公式维护 (208)4.1.1.10.2.5.4 指标权限管理 (210)4.1.1.10.2.5.5 指标计算信息维护 (211)4.1.1.10.2.6 指标库管理 (211)4.1.1.10.2.7 指标运算 (213)4.1.1.10.2.8 指标应用 (213)第1章方案总述1.1前言我们衷心感谢贵公司给予我们这样一个很好的机会，可以为贵公司的数据平台建设提供技术解决方案和项目实施方案的建议书，并通过我们的方案建议书为及其应用系统的建设提供帮助。
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议程
• 数据治理的背景和现状 • 数据治理策略 • 元数据管理 • 主数据管理 • 数据质量管理 • 大数据平台设计
关于大数据的几个问题
• 什么是大数据 • 大数据与传统数据仓库是什么关系 • Hadoop与MPP数据库
不断改进工具软件
最佳实践
从数据剖析（Profiling）开始 尽量使用工具进行数据剖析
数据剖析工作需要持续开展
数据集成过程也需要进行数据剖析 数据质量评估和改进需要被动和主
动两种方式
最佳实践
得到高层的支持 关键数据先行，渐进开展 在数据的“上游”解决质量问题 “防患于未然”优于“后期治疗” 数据质量报告要大范围发布
数据治理 大数据平台设计
议程
• 数据治理的背景和现状 • 数据治理策略 • 元数据管理 • 主数据管理 • 数据质量管理 • 大数据平台设计
数据 治理 现状
1 意识到了问题的严重
2 “维持”代替“管理” 3 历史“包袱”沉重 4 相关方利益交织，协调困难 5 方案规划容易，落地困难 6 过度依赖技术工具 7 对于数据没有明确区分
财务和组织
主数据与参考数据
• 参考数据可以是主数据，但不一定是主数 据
为什么要作主数据管理
数据冗余
Why?
数据冲突
难亍应变
阻碍业务
如何做好主数据管理
经常遇到的问题
如何做好主数据管理
整理并分析主数据的生命周期
识别并管理主数据相关方
识别主数据含义、上下文、类型
主数据实施流程
数据 梳理
主数据 识别
项目制定标准规范 •确定组织架构
主数据 管理体系
提升数据质量
统一数据共享
强化决策支持
标准规范
组
织 机
访 问
构服
务
主数据管理系统
通知
注册
准入
申请
废弃
审批
维护
管
安 全
理 流
管
程
理
数
数
据 导 入
匹配查重
查 询 数据校验
据
版本管理
分 发
ERP
CRM
人事
议程
• 数据治理的背景和现状 • 数据治理策略 • 元数据管理 • 主数据管理 • 数据质量管理 • 大数据平台设计
数据治理要素
组织
Organization
流程、活动与机制
Process&Activities&Mechanism
技术平台与工具
Platform&Tools
计划、制度 与标准规范
Plan&Rule&Standards
数据治理策略
获得支持
引入外援
找到“痛点”
确定“起点”
责任到人
持之以恒
绩效评估
经验总结
标准先行
实事求是
使用工具
数据 治理
确定方法
奖惩机制
做好绩效
实施建议
*数据质量提升是目标 *主数据管理是关键 *元数据管理是基础
议程
• 数据治理的背景和现状 • 数据治理策略 • 元数据管理 • 主数据管理 • 数据质量管理 • 大数据平台设计
标准单词
标准用语 标准 体系
标准域
数据模型标准化
▪实体、属性、关系、主键，范式化等 ▪命名规则、用语词典、标准域等
▪数据管理政策、方针等 ▪配置管理、版本管理等
▪准确性 、完整性、实时性、一致性
结构 管理 质量
模型设计 标准
▪查询结果的准确性、使用便利性、查询结果的迅速性
应用
模型诊断
实施路线
模型优化
设计规范
设计指南
按照模型设计规范和指南统一设计企业内部数据模型
标准化体系（数据定义&模型设计）
标准 规范
模型
引用
要素
关系
定义 规则
制定 完善
审核、评估、发布
提交
元数据管理系统
反馈
指
导
库
元
数
注
脚
数
据
册
本
据
库
元
同
服
设
数
步
务
计
据
应用系统
可使用 可管理 可控制
元数据管理工具的选择
• 元模型易于扩展 • 界面友好 • 安全和系统管理 • 配置管理 • 发布、查询、报表功能 • 平台开放 • 提前试用
数据录入/质量检查
复制
ETL
应用服务 生产库
后台库
《数据质量管理规范》二级检控
短信通知
一级检控
确认
业务部门管理员
短信通知
数据仓库
技术主管部门
策略和方法
反面影响和 正面的效果 征得了领导
层关注
改进工作 分布实施， Description of 循序渐进 the contents
策略
数据质量
报告定期 发布
奖惩机制
数据定义标准化
原属性名(标准化对象)
月销售量
词素分析
标准单词对象
词素
词素
词素
月 ＋ 销售 ＋ 量
标准域
数量
类型： 数字型 长度： 19，0
分类词
数量
标准用语
月度销售数量
类型： 数字型 长度： 19，0
标准单词
月度 销售 数量
修饰词
分类词(域)
标准单词 标准单词
标准单词
月度
＋ 销售
数量
数据定义标准体系
财务
……
议程
• 数据治理的背景和现状 • 数据治理策略 • 元数据管理 • 主数据管理 • 数据质量管理 • 大数据平台设计
数据质量问题
1、数据的值域 3、数据的完整性 5、业务规则 7、数据转换
数据质量
2、数据的定义 4、数据的有效性 6、结构完整性 8、数据流
组织架构设计
● 业务与技术部门各司其职，共同做好数据质量管理工作
业务部门
统计部门（业 务部门）负责 业务规则的制 定，在业务层 面统管数据质 量和安全。
技术主管部门
技术部门负责数 据集成、使用等 过程中的数据质 量，并对数据质 量报告进行定期 发布。
评审委员会
技术部门设置评 审委员会，对数 据方面的变更进 行管控，具备技 术方案否决权。
数据质量治理流程
录入 修改
应用系统
需求和架
构经过严 格评审
方法
Description of the contents
系统的数据
结构变更需
要进行严格 评估
数据发生
变更时，
通报所有 相关方
技术手段
从源头改起，形 成良性循环
24小时监控，及时 按照预案处理问题 多环节设置数据
质量监控功能
短信及时通知相关 业务人员核对问题
BI系统不断整合
议程
• 数据治理的背景和现状 • 数据治理策略 • 元数据管理 • 主数据管理 • 数据质量管理 • 大数据平台设计
什么是主数据
• 企业主数据分散存储在企业各系统内，对 企业至关重要的核心业务实体的数据，比 如客户、合作伙伴、员工等
– 关键 – 分散 – 缓慢 – 共享
主数据类型
当事人
地域
事物
什么是元数据
• 元数据的定义
– 技术元数据 – 业务元数据 – 操作元数据
为什么要进行元数据管理
Why?
1 数据的参考框架 2 解决数据模糊性 3 可视化数据流动 4 影响和血缘分析 5 推进标准化建设 6 规范化数据审计
经验分享
1.
标准先行
2.
全局治理
3.
尽快见效
4.
高层支持
5.
业务参与
6.