数据标准管理平台解决方案
(完整版)数据标准管理平台解决方案
东南融通行业解决方案> 商业智能（BI）>数据治理数据标准管理平台解决方案数据标准的定位与作用数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。
新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。
数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。
数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。
a 增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性o 减少数据转换，促进系统集成a 促进信息资源共享a 促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展数据标准管理平台架构数据标准制定策略数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求，优先解决普遍的、急需的问题。
制定数据标准有以下几个原则：a 遵循“循序渐进、不断完善”的原则。
a 制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准，以公共代码数据标准为起点。
a 开发数据标准的同时，建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。
a 在公共代码和通用数据标准的基础上，遵循数据标准管制和维护的相关规定，予以维护管理，不断丰富完善。
a 与系统建设密切配合，重点服务战略性的系统，确保贯彻执行。
•常广舟*眇怀加谈矽脚”小0*滦快出怦数据分类策略对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段，它能方便数据标准维护和扩充，同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。
a 数据的业务属性角度分类数据分为十二大数据类，包括：团体，产品，账户，总账，营销，渠道，申请，事件，风险，模型，人口统计，地址和地理位置。
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大数据平台数据治理和挖掘解决方案
某金融公司大数据平台数据治理与挖掘的综合应用
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THANKS
感谢观看
数据标准化
该公司在数据标准化方面采用了先进的数据标准化框架，制定了严格的数据标准规范和流程，对数据进行清洗、去重、格式转换等处理，提高数据的规范性和质量。
数据安全
该公司在数据安全方面建立了完善的数据安全防护体系，包括数据加密、数据备份、数据恢复等方面，确保数据的安全性和可靠性。
某知名公司大数据平台数据治理方案
数据质量控制
建立完善的数据安全保障机制，包括数据加密、访问控制、权限管理等方面，以确保数据的安全性和可用性。
数据安全保障
大数据平台数据挖掘解决方案
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数据挖掘定义
数据挖掘是从大量数据中自动搜索隐藏的信息的过程，这些信息以前未知并具有很高的商业价值。
数据挖掘应用场景
数据挖掘广泛应用于各个行业和领域，如金融、医疗、零售、教育等，帮助企业提高决策效率、市场竞争力等。
数据质量管理
该公司重视数据质量的管理，通过制定严格的数据质量标准和流程，对数据进行清洗、去重、格式转换等处理，确保数据的合规性和质量。
数据隐私与安全
该公司严格遵守数据隐私和安全法规，采用了先进的数据加密技术和隐私保护方案，确保数据的机密性和完整性。
业务价值与决策支持
该公司通过大数据平台的数据治理与挖掘应用，全面提升了业务价值和决策支持能力，为业务部门提供了更加精准、可靠的数据分析和预测结果，助力企业高效发展。
大数据平台最佳实践案例分享
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总结词
领先、稳健、完善
治理体系
该公司在数据治理方面构建了完善的数据治理体系，包括数据战略规划、数据标准管理、数据质量管理、数据安全与隐私保护等方面，确保数据的合规性、完整性和可用性。
人大金仓大数据平台解决方案
KingbaseDBCloud-系统功能
KingbaseDBCloud
数据共享（标准应用接口JDBC、ODBC等） 数 据 处 理
MPP
并行SQL
水平分区 垂直分区
R语言 高级分析
内置数据挖 掘算法
关系表
外部表
结构化数据
非结构化数据 HDFS
数 据 存 储
大数据平台建设内容
统一应用平台 应用架构设计 典型应用（管理驾驶仓、报表系统等）
批量数据集中 标准映射 数据集中策略 标准执行 数据质量检核 权限管理
定制数据 服务
数据目录 数据质量分析 数据防护 数据检索
数据整合
标准维护 数据整合模型
数据质量改进
安洗
管理体系
制度
服务配置
数据加工 角色 与技能
服务目录 分工 与职责 流程 方法
数据存储
人大金仓大数据管理平台 解决方案
北京人大金仓信息技术股份有限公司
目录
建设背景及目标
平台规划及架构 平台建设内容 建设策略与方法 成功案列
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大数据发展意义
工信部在《基于云计算的电子政务公共平台顶层设 计指南》中明确提出，要求“各地充分发挥既有资源作 用和新一代信息技术潜能，积极开展基于云计算的电子 政务公共平台顶层设计，继续深化电子政务应用，全面 提升电子政务服务能力和水平，进一步提高电子政务发 展质量”。
Oracle 支持符合ODBC/JDBC 接口规范的46种数据库系统 支持主流的国内外操作系统 Windows 系列/Linux系列
SQL Server Sybase
KingbaseES
Informix DB2
IDC数据中心综合管理平台解决方案
IDC数据中心综合管理平台解决方案目录第1章概述 (1)1.1方案背景 (1)1.2需求分析 (1)1.3设计原则 (3)第2章综合管理平台设计 (4)2.1平台架构 (4)2.1.1 逻辑架构 (4)2.1.2 平台组成 (5)2.2应用形态 (6)2.2.1 C/S客户端 (6)2.2.2 B/S客户端 (6)2.2.3 大屏控制客户端 (7)2.3平台功能 (7)2.3.1 大楼管理功能 (7)2.3.1.1 人员巡查 (7)2.3.1.2 人员考勤 (8)2.3.1.3 车位诱导 (8)2.3.1.4 刷卡消费 (9)2.3.1.5 访客管理 (10)2.3.1.6 智能分析 (10)2.3.1.7 动环监控 (11)2.3.2 基础应用功能 (13)2.3.2.1 实时浏览 (13)2.3.2.2 鱼球联动 (14)2.3.2.3 录像回放 (15)2.3.2.4 拼控上墙 (17)2.3.2.5 报警中心 (18)2.3.2.6 网络对讲 (19)2.3.2.7 车流统计 (20)2.3.2.8 收费查询 (21)2.3.2.9 统计查询 (21)2.3.3 系统管理功能 (22)2.3.3.1 资源管理 (22)2.3.3.2 视频管理 (23)2.3.3.3 门禁管理 (24)2.3.3.4 车卡资料 (25)2.3.3.5 报警管理 (26)2.3.3.6 用户管理 (29)2.3.3.7 网络管理 (30)第3章系统特色与亮点 (32)第1章概述1.1方案背景所谓IDC，即互联网数据中心，是指在互联网上提供的各项增值服务，具体包括申请域名、租用虚拟主机空间、主机托管等业务。
IDC数据中心是一个实现信息的集中处理、存储、传输、交换和管理的物理场所，包含机房基础设施、IT基础设施、业务系统和数据等内容。
机房基础设施包含供电、制冷、机柜、消防、监控等系统，保证IT设备的安全可靠运行；IT 基础设备包括服务器、存储、网络等设备，是业务系统运行及数据存储的基础；业务系统运行于IT设备之上，数据存储于IT设备之中，业务系统及数据对最终用户提供服务。
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
信息安全管理平台事件数据标准化方案
信息安全管理平台事件数据标准化方案一：背景概述信息化在推动上海世博会业务更好更快的发展上起到了不可替代的作用，但同时上海世博会在信息化建设中也面临着许多的信息安全威胁，如边界安全风险，主要包括黑客攻击、垃圾邮件等；内网安全风险，主要包括主机系统漏洞、服务配置不当等；应用风险，主要包括Web服务器、文件服务器安全风险等。
所以，对上海世博局来说，重视和加强信息化安全整体监控的建设刻不容缓。
而建立统一的信息安全监控平台需要与世博会各个业务系统提供商、网络服务提供商、安全服务提供商、以及相关部门进行有序的技术协商和安全管理思路的融合，同时日志标准化的工作面临着时间紧、责任大、技术难度高等一系列问题，安全监控平台技术进展面临着很大的考验。
二：四因素制约事件数据标准化第41届上海世博会是历史上参与国家最多、参观人员最多的一次。
支持此次盛会的信息系统非常复杂，这对信息安全提出了非常高的要求。
对于支撑、保障这些业务系统正常运行的网络设备、安全设备、系统、数据库等产生的事件数据全球没有统一标准，世博局设备种类众多，各个厂家设备的事件数据日志格式各异，功能各异，部署地点不在同一安全域，采集方式多异，归并难度大，强度高，事件流路径复杂等。
这为事件数据采集、过滤、归并、关联带来的很大的技术挑战。
品牌各异：上海世博会为了通过信息化支撑业务系统，采购了大量的不同品牌的产品，如微软、IBM、CISCO、华为等等。
产品功能各异：操作系统、数据库、存储、路由器、交换机、防火墙、UTM、网闸部署地点各异：安全管理域、互联网域、周家渡、行政中心机房等事件内容各异：各个厂家都有自己的自定义字段事件发送方式各异：snmpsyslogwmiopsec等，甚至有些厂家没有提供显示的日志发送功能（通过二次开发融合）。
三：从四方面入手解决事件数据标准化的问题经过细致深入的讨论研究后，攻关团队将问题分解为4个方面，分别着手解决日志标准化的问题。
这4个部分是：1.数据采集方法的标准化攻关团队在原有的基础上完善了系统的数据采集层。
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.
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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。
主数据管理(MDM)平台解决方案
企业主数据管理普遍存在的四大问题
缺பைடு நூலகம்数据统一标准
没有统一的数据标准 没有统一分类标准 没有标准的属性规范 没有标准的管理流程 没有建立专门数据质量管理组织 没有设立数据质量管理岗位
缺乏数据管理组织
问题分析
缺乏数据质量管理制度 缺乏数据质量考核体系 缺乏数据质量管理流程 没有明确数据产生源头 没有专门的数据质量管控工具 数据质量管理技术架构 数据孤岛严重，无法共享
缺乏管理制度和流程
缺乏数据管理工具
主数据管理面临的挑战
责任部门不清晰
主数据的共享应用的特性决定了他将在 各部门都有应用，只是侧重点不同，比 如人员主数据，在人力资源部管理人事 信息，信息中心主管账号信息，财务部 管理工资信息等等，而且各部门管理范 围都不一样，维护的属性不统一等，各
数据定义不明确
数据定义包含数据属性定义，数据标准
管理从主数据产生到归档的全生命周期
由于主数据是企业的核心数据资产，主数据管理系统需要实现主数据产生到主数据 归档的全生命周期管理，同时由于主数据面对下游多业务系统的数据应用，对主数据的状 态管控尤其严格。从数据获取，到应用流程管理，到数据归档每个环节都对应多种数据状 态管控。
统一企业数据编码，对外提供编码接口服务
主数据管理解决方案
从业务和管理两个角度考虑，解决企业主数据管理所存在的问题，即：完善的产品能 力结合企业合理的数据管理制度。完善的产品能力包含主数据全方位的管理能力，如统一 编码、数据清洗、质量管理等。管理能力体现在企业主数据标准的贯彻和落实。
业务层面
构造企业资源目录，提供快速查询和使用数据的能力
人员档案 用户账号 组织机构 会计科目 ………… 国家区域 行政区划 计量单位 币种 …………
数据质量管理平台建设方案
数据质量管理平台建设方案概述：数据质量管理是现代企业发展过程中不可忽视的重要环节。
为了确保数据的准确性、完整性和可信性，企业需要建立一个数据质量管理平台。
本文将介绍一个完整的数据质量管理平台建设方案，涵盖了架构设计、数据质量监控、数据清洗和数据治理等关键要素。
一、架构设计数据质量管理平台的架构设计是整个建设过程的基础。
以下是一个典型的架构设计方案：1. 数据接入层：该层负责从不同数据源（如数据库、文件、API等）采集数据，并将其转化为统一的数据格式，以便后续的数据质量监控和处理。
2. 数据存储层：该层用于存储采集到的数据，并提供高效的数据访问和查询功能。
常见的数据存储技术包括关系型数据库、数据仓库和大数据存储平台等。
3. 数据质量监控层：该层用于监控数据的质量状况，及时发现并处理数据质量问题。
监控指标包括数据准确性、完整性、一致性和时效性等。
可以通过配置预警规则和自动化报告生成等方式进行监控。
4. 数据质量处理层：该层负责对监控到的数据质量问题进行处理。
常见的数据质量处理方法包括数据清洗、数据修复和数据补充等。
5. 数据治理层：该层主要用于数据质量管理平台的整体管理和运营。
包括用户权限管理、任务调度和系统监控等功能。
二、数据质量监控数据质量监控是数据质量管理平台的核心功能之一。
通过对数据质量指标的监控，可以及时发现数据质量问题并采取相应的措施。
以下是一些常见的数据质量监控指标：1. 数据准确性：通过与其他数据源的比对，检测数据是否与实际情况一致。
2. 数据完整性：检测数据是否存在缺失、重复或无效的情况。
3. 数据一致性：检测不同数据源中相同数据是否保持一致。
4. 数据时效性：监测数据的采集和更新频率，及时发现数据过时的情况。
三、数据清洗数据清洗是数据质量管理过程中的一个重要环节。
通过对数据进行清洗，可以消除数据中的重复、冗余、错误和缺失等问题。
以下是一些常见的数据清洗方法：1. 去重：根据数据的唯一标识，去除重复的数据记录。
企业数据管理治理平台解决方案
企业数据管理治理平台解决方案随着大数据时代的到来，企业面临着越来越多的数据管理挑战。
为了有效地管理和利用数据资源，提供高质量的数据支持业务决策和创新发展，许多企业开始关注和部署数据管理治理平台。
本文将介绍企业数据管理治理平台的解决方案。
一、解决方案概述企业数据管理治理平台是为了帮助企业管理和规范数据生命周期的全套解决方案。
它包括数据采集、数据整合、数据质量管理、数据安全性管理、数据治理等模块，旨在提供一体化的数据管理平台，支持企业数据管理的全过程。
通过企业数据管理治理平台，企业可以实现数据的一致性、完整性、可用性和安全性，提升数据价值，降低数据管理成本，提高企业决策的准确性和效率。
二、解决方案核心模块1.数据采集和整合模块：该模块负责从各个数据源中采集数据，并将数据进行整合。
通过该模块，企业可以将来自不同数据源的数据进行统一管理和处理，实现数据的集中存储和一致性管理。
2.数据质量管理模块：该模块负责对数据进行质量检查和评估，包括数据完整性、准确性、一致性和可靠性等方面的评估。
通过数据质量管理模块，企业可以发现数据质量问题，并采取相应的措施进行修复和改进，提高数据质量。
3.数据安全性管理模块：该模块负责对数据进行安全性管理。
包括数据的访问控制、数据的备份和恢复、数据的加密等安全措施。
通过数据安全性管理模块，企业可以保护数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露和滥用。
4.数据治理模块：该模块负责对数据进行规范和管理。
包括数据标准化、数据词典管理、数据元数据管理等方面的管理。
通过数据治理模块，企业可以统一数据管理标准，提高数据的可管理性和可维护性。
三、解决方案优势1.全面管理：企业数据管理治理平台可以全面管理企业的数据资源，包括数据采集、整合、质量管理、安全性管理和治理等方面。
通过一体化的数据管理平台，企业可以实现对各种数据管理任务的集中管理和协同管理。
2.提高数据质量：企业数据管理治理平台可以对数据进行质量管理和监控，及时发现和解决数据质量问题，提高数据的准确性和可靠性。
数据标准管理平台
一、技术和产品介绍（一）数据标准管理平台（1）、概述数据的准确性、可靠性、可控制性和可校验性是保证信息共享与交换的重要前提，这一目标主要依靠数据标准化来实现。
从目前公安信息系统建设和应用的情况来看，数据层面的共享与交换问题解决的并不彻底，其主要原因是各应用系统的数据库设计中，属性取值没有遵循统一标准，随意性太大，导致每个应用系统都有自己的标准。
为实现信息系统中数据的共享与交换，使各类应用系统真正做到无缝连接与互操作，统一的标准在应用中必须严格地得到遵守和执行。
基于上述原因考虑，数据标准管理平台的作用就显而易见了。
该平台的主要作用是基于国家标准、公共安全行业标准、地方标准、内部标准等各类标准规范文件，形成一套符合本地公安特色的标准规范体系，利用标准检测和标准自动转换等一系列工作，对现有数据结构和数据代码进行标准化的过程，建成标准数据资源库。
（2）、产品功能和架构建设数据标准管理平台，收集国标、部标等标准规范文件，导入到关系型数据库中，并实现与现有数据结构和数据代码的标准比对、标准转换功能，该平台的整体架构如下图所示：该平台主要实现以下几个功能：一、系统门户建立标准平台门户，展示平台中已收录的标准列表、标准数据项、标准代码等内容；提供数据标准的浏览、下载、打印；展示各业务单位信息系统的标准检测和审核结果通报情况；以柱状图、饼图、曲线图等方式展示标准数据资源库的总量、增量、要素分类和转换情况等，提供统计报表下载、打印。
详细功能如下：1、统计报表生成。
按周/月/年定期生成数据标准报表，包括：标准收录量、标准转换量等。
2、标准浏览和检索。
提供收录标准的浏览、检索、下载和打印，按照标准优先级予以展示。
3、标准收录情况展示。
按照标准类型、业务要素、业务系统、部门（警种）、收录时间等分类展示标准收录情况。
4、全局各业务系统的标准检测和审核结果报表展示。
5、标准数据资源库建设情况展示。
包括标准转换各项统计数据、资源库数据总量、数据种类、数据分类情况、数据增量等。
数据治理平台与数据运营体系建设方案
数据治理平台与数据运营体系建设方案一、背景和意义随着信息化的快速发展和企业对数据的依赖程度的提高，数据治理和数据运营已成为企业发展的关键要素。
数据治理是指对企业数据进行规划、采集、质量管理、集成和安全管理等全过程的管理，数据运营则是通过对数据的分析、挖掘和利用，帮助企业进行决策和优化业务流程。
数据治理平台与数据运营体系建设的目的是为了使数据管理更加规范化，提升数据质量和价值，实现数据驱动的企业转型和发展。
二、建设目标1.建立统一的数据治理平台，整合和管理企业各类数据资源，提升数据管理效率。
2.提升数据质量，建立完善的数据质量管理体系，确保数据的准确性和一致性。
3.构建数据安全管理体系，保障数据的安全性和可控性。
4.建立全面的数据分析和挖掘体系，实现对数据的深度分析和洞察，为企业决策提供支持。
5.实现数据驱动的业务优化和创新，提高企业运营效率和竞争力。
三、建设步骤1.数据治理平台建设（1）明确数据治理平台的定位和功能，包括数据资源的集成、管理、质量控制和安全管理等。
（2）设计数据模型和数据标准，统一数据的定义和格式，建立元数据管理和数据词典。
（3）整合和清洗企业的各类数据源，建立数据集成和数据采集的机制。
（4）建立数据质量管理体系，包括数据质量评估、数据纠错和数据质量监控等。
（5）引入数据治理平台的规则引擎，实现数据标准化和数据管理的自动化。
2.数据安全管理体系建设（1）制定数据安全管理政策和流程，明确数据访问和使用的权限和权限。
（2）建立数据安全管理组织架构，明确数据安全责任和监管机制。
（3）部署数据加密和数据备份的安全措施，保障数据的安全性和可恢复性。
（4）建立数据安全审计和监控机制，及时发现和处理数据安全问题。
3.数据分析和挖掘体系建设（1）建立数据分析和挖掘的技术平台，包括数据仓库、数据挖掘工具和可视化分析工具等。
（2）构建数据分析和挖掘的模型和算法，实现对大数据进行智能分析和预测。
（3）培养数据分析和挖掘的团队，提高企业数据分析的专业化水平。
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。
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
智慧医院智慧医疗大数据一体化管理平台解决方案
通过智慧医疗大数据一体化管理平台，实现医 疗机构之间的信息共享和协同工作，提高整个 医疗体系的协同效率。
02
大数据一体化管理平台的构 建
数据采集与整合
多种数据源采集
通过接口对接、数据抓取等技术，从医院信息系统（HIS）、电子病历系统 （EMR）、影像归档和通信系统（PACS）等不同来源采集数据。
数据挖掘与分析
数据挖掘算法应用
采用聚类分析、关联规则、决策树等数据挖掘算法，从海量 数据中提取有价值的信息。
临床决策支持
将挖掘得到的结果转化为临床决策支持的依据，包括疾病诊 断、治疗方案制定、疗效评估等方面，提高医疗水平。
03
智慧医疗应用场景及案例分 析
智能诊断与辅助决策
智能诊断
通过大数据分析和人工智能技术，对疾病进行智能化诊断和辅助决策。
风险控制措施
针对可能出现的风险因素，制定应 对措施，降低风险影响。
持续优化与迭代
根据实际应用效果，不断优化平台 功能，提升医疗信息化水平。
05
结论与展望
解决方案的效益与成果
提高医疗服务质量
优化医疗资源配置
通过大数据技术对医疗过程进行实时监控， 及时响应病情变化，为医生提供准确的诊断 依据，有效提高医疗服务质量。
一体化管理平台可动态分析医疗资源使用情 况，及时调整资源分布，提高医疗资源利用 效率。
加强患者就医体验
Байду номын сангаас
提升医院管理效率
通过智慧医疗系统，患者可享受便捷的预约 、诊疗、查询等服务，减少就医时间和成本 ，提高患者就医体验。
智慧医疗大数据一体化管理平台可简化医院 管理流程，提高医院管理效率，使医生更能 专注于医疗服务。
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东南融通
行业解决方案 > 商业智能（BI） > 数据治理
数据标准管理平台解决方案
数据标准的定位与作用
数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。
新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。
数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。
数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。
¤增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性
¤减少数据转换，促进系统集成
¤促进信息资源共享
¤促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展
数据标准管理平台架构
数据标准制定策略
数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求，优先解决普遍的、急需的问题。
制定数据标准有以下几个原则：
¤遵循“循序渐进、不断完善”的原则。
¤制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准，以公共代码数据标准为起点。
¤开发数据标准的同时，建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。
¤在公共代码和通用数据标准的基础上，遵循数据标准管制和维护的相关规定，予以维护管理，不断丰富完善。
¤与系统建设密切配合，重点服务战略性的系统，确保贯彻执行。
数据分类策略
对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段，它能方便数据标准维护和扩充，同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。
¤数据的业务属性角度分类
数据分为十二大数据类，包括：团体，产品，账户，总账，营销，渠道，申请，事件，风险，模型，人口统计，地址和地理位置。
¤数据的技术属性角度分类
数据分为十大数据类，包括：名称类数据，业务描述类数据，地址类数据，ID标识类数据，代码类数据，金额类数据，数值类数据，数量类数据，百分比类数据，日期类数据。
数据标准定义方法
数据标准是对银行经营管理所涉及各项数据的定义与解释，以及数据质量及安全性要求的统一定义，包含数据在数据管理层面的业务规则定义(业务属性)和数据在数据应用层面的业务规则定义（技术属性）。
¤数据的业务属性：数据业务含义的统一解释及要求
¤数据的业务含义解释
¤数据的分类
¤数据之间的制约关系
¤数据在相关业务环境中产生过程的描述
¤数据产生过程中所要遵循的业务规则
¤数据的安全需求
¤数据的技术属性：银行业务应用环境中对数据的统一技术要求
¤满足业务需要的字段长度、格式、缺省值要求精品文档，你值得期待
¤数据处理与检查要求（时效性、安全性等）
成功案例
中国建设银行总行、大连银行。