数据治理(Data Governance) _光环大数据培训
数据治理流程_光环大数据培训
数据治理流程_光环大数据培训数据治理流程要真正把数据作为企业有价值的资产来管理，就必须像管理财务、人力资源等业务功能一样进行数据治理。
财务功能由多个核心业务流程组成，如应付账款、应收账款、工资和财务计划等。
那么，要把数据治理当作业务功能来管理，数据治理的核心业务流程有哪些呢？我用以下图表说明数据治理和管理工作的主要业务流程，当然包括预期的数据清洗、修复、屏蔽、保护、协调、升级以及审定数据差异、政策和标准这些流程。
二十多个不同的流程可分为四个核心流程阶段--这些流程均可重复执行，并且根据数据治理成熟阶段的不同，可能包含一些并行的活动。
·发现流程获取组织数据生命周期的当前状态、相关业务流程、组织及技术支持能力，以及数据本身的状态。
利用从这些步骤中得到的启示，定义数据治理策略、优先级、业务实例、政策、标准、架构以及最终的未来愿景。
此流程以“探索驱动定义”的形式与定义流程阶段迭代并行，同时，定义流程使发现流程更有重点和针对性。
·定义流程记录数据定义、与业务术语相关的业务背景、分类、关系以及实施数据治理工作必须定义的政策、规则、标准、流程以及考量策略。
如上所述，此流程与探索流程阶段迭代并行。
·应用流程的目标是执行数据治理，并确保数据治理与发现和定义流程阶段获取的所有数据治理政策、业务规则、管理流程、工作流程、跨职能角色及职责相符。
·衡量和监测流程 1）获取并衡量数据治理和管理工作的有效性及价值；2）监测是否与定义的政策和规则相符，有无异常；3）使数据资产及其生命周期透明并可审核。
数据治理提案必须构建能力、指派角色及职责并对技术进行投资，以使这些核心流程无论业务目标的范围和规模多大都能执行。
以改进数据项（比如电话号码）质量或安全性的实验性数据治理项目，必须按照管理全部重要业务数据资产的全面数据治理功能的方法来执行。
工作量、时间、资源以及有效实现业务价值码”的验证、清洗、改进及质量监测--虽不能说微不足道--但与管理全球企业成百上千甚至更多重要的数据实体相比，明显轻松得多。
数据治理定义流程正确记录业务政策、规则和标准_光环大数据培训
数据治理定义流程正确记录业务政策、规则和标准_光环大数据培训数据治理定义流程正确记录业务政策、规则和标准定义流程记录数据定义、与业务术语相关的业务背景、分类、关系以及实施数据治理工作必须定义的政策、规则、标准、流程和衡量策略。
此流程以“发现驱动定义”的形式与发现流程阶段迭代并行，同时，定义流程使发现流程更有重点和针对性。
构成定义阶段最重要的流程包括：创建业务词汇表。
此流程为获取和共享与重要数据有关的业务环境上下文的协作流程。
除了预期的核心数据实体和属性定义外，上下文还包括规则、政策、参考数据、任意形式的注解、链接以及数据所有者，在此就不一一列举了。
·确保所有人达成共识--数据架构师、建模人员、开发人员、管理员及数据使用者：业务流程所有者以及运营和战略决策者。
数据分类。
对于结构化数据来说，此流程通常被称为元数据管理--获取以元数据形式表示的相关支持业务和IT环境上下文。
对于非结构化数据来说，在正确分析上下文环境，给内容做标记和归类以进行相关查询中，数据分类起到了非常重要的作用。
·有效的数据分类使业务用户了解环境上下文，快速跟踪信息，从而迅速应对规章遵从的需求，降低成本，提高效率，进一步了解业务和客户。
通过降低集成复杂度、提高黑盒/自定义编码的透明度，可信数据分类使IT从中受益，并最终提高协作性、灵活性，缩短实现价值的时间。
数据关系定义。
此流程在元数据（数据建模）和数据（业务层次结构）两个级别定义数据关系、映射及层次结构。
·没有关系的数据模型只不过是一张数据清单。
定义主数据、交易数据和参考数据--以及依赖这些数据的应用程序和流程--之间预期的关系，并最终定义组织业务模型。
数据层次结构（例如，组织结构、物料清单、客户、产品、销售、营销渠道）是组织制定计划，决策以及客户关系的基础。
数据，以确保数据在获取及使用中的一致性。
参考数据可以包括内部管理属性业务定义值表（如客户类型，产品颜色）、行业标准值（如ISO3166国家标准代码）、或行业规范标准（如GS1 GDSN数据同步代码表）。
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。
大数据培训班_你对大数据了解多少呢_光环大数据培训
大数据培训班_你对大数据了解多少呢_光环大数据培训随着大数据时代的迅速来临，大数据的应用开始逐渐进入了社会的各个领域，他的相关技术已经渗透到各行各业，基于大数据分析的新兴学科也随之衍生。
网络大数据的呈现为大数据分析技术人才提供了前所未有的宝贵机遇，但同时也提出了非常大的挑战。
大数据为人们更好地感知现在、预测未来将带来的新型应用。
大数据的技术与应用还是处于起步阶段，其应用的前景不可预测。
不要犹豫啦，来光环大数据参加大数据培训吧。
什么是大数据?大数据是指大小超出了传统数据库软件工具的抓取、存储、管理和分析能力的数据群。
这个定义带有主观性，对于“究竟多大才算是大数据”，其标准是可以调整的。
简单来说，大数据由三项主要技术趋势汇聚组成，一是海量交易数据，二是海量交瓦数据，三是海量数据处理。
大数据自诞生开始，便受到广泛的关注。
什么数据结构、思维仓库、迭代算法、样本相关一个个概念玄乎其神，让人摸不着头脑。
作为一家专业的大数据处理公司，开运联合告诉你：其实，大数据一点都不神秘，而且就在我们身边。
一：医疗大数据看病更便捷在未来，借助于大数据平台我们可以收集不同病例和治疗方案，以及病人的基本特征，可以建立针对疾病特点的数据库。
如果未来基因技术发展成熟，可以根据病人的基因序列特点进行分类，建立医疗行业的病人分类数据库。
在医生诊断病人时可以参考病人的疾病特征、化验报告和检测报告，参考疾病数据库来快速帮助病人确诊，明确定位疾病。
同时这些数据也有利于医药行业开发出更加有效的药物和医疗器械。
医疗行业的数据应用一直在进行，但是数据没有打通，都是孤岛数据，没有办法进行大规模应用。
未来需要将这些数据统一收集起来，纳入统一的大数据平台，为人类健康造福。
二：金融大数据赚钱更给力企业和个人的一些信用记录现在有全国性质的统一数据库能够拿到部分数据。
但是对于单个银行来说，同样是无法拿到用户在其他银行的行为记录数据的，其二银行本身在做很多信贷风险分析的时候，确实需要大量数据做相关性分析，但是很多数据来源于政府各个职能部门，包括工商税务，质量监督，检察院法院等，这些数据短期仍然是无法拿到。
光环大数据数据分析培训 数据分析的基本方法论
光环大数据数据分析培训数据分析的基本方法论在目前讲解数据分析的文章里，大多数会忽略数据分析本身的目的。
这会导致我们在执行时，会出现动作变形的情况。
以终为始，才能保证不会跑偏。
个人的理解上，数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论。
其中有两个重点词语：量化和业务。
首先讲下量化。
量化是为了统一认知，并且确保路径可回溯，可复制。
统一认知后，才能保证不同层级，不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作，才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。
路径可回溯可复制指的是，通过量化后的结果，许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。
同样是转化率优化，用A方案和B方案，谁的效果会比较好和具体好多少，都是可被预测的。
要想做到量化，需要做到三点：建立量化体系，明确量化重点和保证数据准确性。
1.1建立量化体系建立量化体系，主要是根据「指标设计方法」，设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」，最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。
这种工作一般是由数据分析师或数据PM来担任完成。
通过这种方式，我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架，保证日常分析可以做到「逐层拆解，不重不漏」。
1.1.1指标设计方法讲到指标设计方法，大家可能觉得，之前听过了产品设计方法，程序开发方法，指标这种东西也有设计方法么？确实有，指标设计是一套以准确和易懂为准则，集合统计学和业务效果的方法论。
准确是指能够准确满足衡量目的，易懂是指标算法能直观显示好与坏，并且指标的算法也能够通俗易懂。
这两者很多时候需要有所抉择，准确是第一位的。
举个例子：当我们想衡量一个群体收入的差异性时，用方差还是用基尼系数？方差好懂，但不能显示两个极端的差异性多大。
基尼系数算法不好懂，但能准确描述这个问题。
具体到指标设计，我们需要使用一些常用的统计学工具：以顾客质量分析为例：概况是我们看下顾客的平均支付金额，或者支付中位数，来了解顾客概况。
大数据it行业术语
大数据it行业术语在大数据和IT行业中，有许多术语被广泛使用。
以下是一些常见的术语及其解释：1. 大数据（Big Data），指的是规模庞大、复杂多样的数据集合，无法使用传统的数据处理工具进行管理和处理。
2. 数据挖掘（Data Mining），是通过使用算法和技术从大数据集中发现模式、关联和趋势的过程。
3. 机器学习（Machine Learning），是一种人工智能的应用，通过让计算机自动学习和改进模型，从数据中提取规律和知识。
4. 人工智能（Artificial Intelligence），是使机器能够模拟和执行人类智能任务的科学和工程领域。
5. 云计算（Cloud Computing），是一种基于互联网的计算模式，通过网络提供计算资源和服务，包括存储、处理和分析大数据。
6. 数据仓库（Data Warehouse），是一个集成的、面向主题的、相对稳定的数据集合，用于支持企业的决策和分析。
7. 数据湖（Data Lake），是一个存储各种类型和格式数据的存储库，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
8. 数据可视化（Data Visualization），是通过图表、图形和其他可视元素将数据转化为易于理解和分析的形式。
9. 数据治理（Data Governance），是一套规则、流程和标准，用于确保数据的质量、安全性和合规性。
10. 数据安全（Data Security），是保护数据免受未经授权访问、使用、泄露或破坏的措施和技术。
11. 数据分析（Data Analytics），是使用统计和分析技术从数据中提取有用信息和洞察，以支持决策和业务发展。
12. 数据科学（Data Science），是一门综合学科，涉及统计学、机器学习、数据挖掘等技术，用于从数据中发现模式和知识。
13. 数据工程（Data Engineering），是处理和管理大数据的过程，包括数据清洗、转换、存储和传输等操作。
大数据培训助力数据治理工作创新发展_光环大数据培训
大数据培训助力数据治理工作创新发展_光环大数据培训“第二届中国数据标准化及治理大会”在北京召开。
工业和信息化部信息化和软件服务业司副司长李冠宇，国家标准化管理委员会工业二部主任戴红、处长刘大山，中国电子技术标准化研究院副院长孙文龙、信息技术研究中心主任代红，中国行政体制改革研究会常务副秘书长王露，科技部高技术研究发展中心副主任袁建湘，清华大学副秘书长/技术转移研究院院长金勤献，中国科技产业化促进会秘书长谭华，以及来自政务、金融、电力、公安、教育、通信、安全、交通、健康等行业领域的400余位代表参加了会议，共同探讨数据标准化及数据治理的发展和落地实施。
本次会议由清数DLAB主任、清华数据科学研究院案例研究中心主任邱东晓主持李冠宇副司长在致辞中指出，我国大数据产业发展迅猛，国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》，发改委、工信部、网信办等46个部委共同组建了促进大数据发展的部级联席会议，推动大数据行动纲要的落实。
工信部印发了《大数据产业发展规划（2016-2020）》，推动大数据产业的发展。
在大数据标准化层面，工信部信软司会同国标委工业二部，指导全国信标委大数据标准工作组构建完善了大数据标准体系，开展了20项国家标准的研制工作，发布了《大数据标准化白皮书》、《工业大数据白皮书》等研究成果。
在数据治理方面，开展了《数据管理能力成熟度评估模型》标准试点验证评估工作，服务企业提高数据治理能力。
希望全国信标委大数据标准工作组、中国电子技术标准化研究院深入学习贯彻十九大精神，再接再厉继续贯彻国家大数据的战略，落实好大数据产业发展规划，推进大数据与实体经济深度融合。
戴红主任在致辞中指出，大数据标准化对于提高大数据的科学性、统一性和规范性，从而实现数据的高度共享，提升政府、企业治理能力具有重要意义。
随着经济社会的发展，无论是政策导向还是应用需求，数据治理都将为大数据发挥应用价值奠定良好的基础。
下一步，希望中国电子技术标准化研究院、全国信标委大数据标准工作组等深入学习贯彻十九大精神，落实好新修订的标准化法，加强统筹规划，继续扎实推进相关标准化工作；同时配套完善好相关评估体系，加强宣贯实施助力行业治理水平的提升，做好标准的应用推广。
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. 大数据（Big Data）- 指的是规模庞大、复杂多变的数据集合。
它在各个领域中不断积累和产生，涵盖了结构化、半结构化和非结构化的数据。
2. 数据挖掘（Data Mining）- 是从大数据中自动发现和提取有用信息的过程。
它使用统计学、模式识别和机器学习等技术，帮助解读数据并发现隐藏的模式和规律。
3. 云计算（Cloud Computing）- 是通过互联网提供各种计算资源和服务的模式。
大数据通常需要庞大的计算和存储能力，云计算提供了弹性和可靠的资源解决方案。
4. 数据仓库（Data Warehouse）- 是用于存储和管理结构化数据的集中式系统。
它经过数据清洗和整合，方便用户进行复杂的分析和查询。
5. 数据湖（Data Lake）- 是指将各种类型和格式的数据存储在一个集中式的存储系统中。
与数据仓库不同，数据湖不需要事先定义数据模式和结构，可以更灵活地处理复杂的数据分析需求。
6. Hadoop- 是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。
它基于MapReduce算法，能够有效地分布和处理数据。
7. MapReduce- 是一种并行计算编程模型，用于处理大规模数据集。
它将数据分成多个小块，分发给多个计算节点进行并行计算，最终将结果合并返回。
8. Spark- 是一个快速、通用、高级的大数据处理引擎。
它支持内存计算，能够在大数据集上进行复杂的数据处理和分析。
9. 数据可视化（Data Visualization）- 是将数据以图表、图形和其他可视化形式展示的过程。
它能够帮助用户更好地理解和分析数据，发现潜在的信息和见解。
10. 数据清洗（Data Cleaning）- 是处理和修正数据中的错误、缺失和不一致之前的过程。
清洗后的数据更加准确可靠，有助于后续的分析和应用。
11. 数据集成（Data Integration）- 是将来自不同数据源的数据合并成一个统一的数据集的过程。
数据治理名词解释
数据治理名词解释
数据治理（Data Governance）是组织中涉及数据使用的一整套管理行为。
它由企业数据治理部门发起并推行，涉及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。
数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合，它是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职责分工的系统。
这些过程按照达成共识的模型来执行，该模型描述了谁（Who）能根据什么信息，在什么时间（When）和情况（Where）下，用什么方法（How），采取什么行动（What）。
数据治理的最终目标
是提升数据的价值，它非常必要，是企业实现数字战略的基础。
数据治理是一个管理体系，包括组织、制度、流程、工具等要素。
MDM介绍四主数据管理方法论
MDM介绍四主数据管理方法论主数据管理（Master Data Management，MDM）是一种方法论，旨在通过确保组织中所有关键数据的准确性、一致性和完整性，提供高质量的主数据供应。
以下将介绍四种主数据管理的方法论。
1. 数据质量管理（Data Quality Management）：数据质量管理是确保主数据的准确性和完整性的一种方法。
它包括数据清洗、数据匹配和数据去重等步骤，以确保数据在整个组织中的一致性和准确性。
数据质量管理还涉及数据质量规则的定义和应用，以对数据进行自动化的监控和修复。
2. 数据整合（Data Integration）：数据整合是将不同的数据源整合为一个一致的视图的过程。
该方法论涉及数据的提取、转换和加载（ETL）步骤，以确保数据的整合和一致性。
通过数据整合，组织可以消除数据冗余和不一致性，提高数据的可靠性和可用性。
3. 数据标准化（Data Standardization）：数据标准化是一个关键的主数据管理方法论，旨在确保主数据中的数据元素的一致性和规范性。
它包括对数据元素进行分类、定义和映射，以确保数据的一致性和可比性。
数据标准化还包括对数据命名、格式和语法进行规范化，以便在整个组织中实现一致的数据处理和分析。
4. 数据治理（Data Governance）：数据治理是指制定和执行有关主数据管理的政策和规程的过程。
它涉及管理主数据的组织结构、角色和责任，以确保数据的一致性和合规性。
数据治理还包括数据所有权的定义、数据访问控制和数据安全性的保护等方面。
数据治理是一个跨功能的过程，需要组织中各个部门的协作和参与。
综上所述，主数据管理涵盖了数据质量管理、数据整合、数据标准化和数据治理等方法论。
通过应用这些方法论，组织可以确保主数据的准确性、一致性和完整性，提高数据的质量和可用性，为业务决策提供更准确、可靠的数据基础。
大数据培训_大数据时代必须破解的重大现实课题_光环大数据培训
大数据培训_大数据时代必须破解的重大现实课题_光环大数据培训光环大数据作为国内知名的大数据培训机构，讲师都是实战专家，有十几年的软件开发经验和5年以上的实战经验，在业内口碑非常不错。
关于师资质量这点非常重要，大家可以去了解一下。
优秀的大数据培训机构能让自己能和大数据行业前沿的项目、主流的技术接触，这对你的学习成长非常的重要。
大数据+时代，就选光环大数据！当今，社会信息化和网络化的发展导致数据爆炸式增长，全球数据量大约每两年翻一番，这意味着人类在最近两年产生的数据量相当于之前产生的全部数据量。
大数据时代已经到来，大数据渗透到各个行业领域，逐渐成为一种生产要素发挥着重要作用，成为未来竞争的制高点。
然而，大数据掀起新一轮生产率提高和生活方式改变的同时，随之而来的是安全挑战，这是我们必须破解的重大现实课题。
大数据隐患面临三大风险问题大数据培训越来越火，大数据产业蓬勃发展。
数据生命周期安全问题。
伴随着大数据技术和应用的快速发展，在大数据生命周期的各个阶段、各个环节，越来越多的安全隐患逐渐暴露出来。
比如，大数据传输环节，除了存在泄漏、篡改等风险外，还可能被数据流攻击者利用，数据在传播中可能出现逐步失真等。
又如，大数据处理环节，除数据非授权使用和被破坏的风险外，由于大数据的异构、多源、关联等特点，即使多个数据集各自脱敏处理，数据集仍然存在因关联分析而造成个人信息泄漏的风险。
基础设施安全问题。
作为大数据汇集的主要载体和基础设施，云计算为大数据提供了存储场所、访问通道、虚拟化的数据处理空间。
因此，云平台中存储数据的安全问题也成为阻碍大数据发展的主要因素。
在云计算安全方面，云安全联盟2016年发布的云安全十二大威胁中，“数据泄露”高居榜首。
美国国家标准技术研究院指出安全是公共云计算面临的最大障碍，潜在风险包括：一是云计算环境复杂，产生了比较大的受攻击面;二是多租户共享计算资源，增加了网络和计算基础设施的风险，一个用户的数据和应用可能在无意中暴露给其他用户;三是公共云计算通过互联网交付，用户的应用和数据面临来自网络和暴露接口的威胁;四是用户失去了对系统和数据在物理和逻辑上的控制。
大数据驱动国家治理的未来图景_光环大数据培训
大数据驱动国家治理的未来图景_光环大数据培训大数据是信息化发展的新阶段。
大数据是一种创新技术、一种基础设施、一种生产要素、一种战略资源、一种科技产业，也是一种治理技术。
随着互联网技术的迅猛发展，大数据已经成为了组织创新、产业升级、经济社会发展、国家治理能力现代化的核心驱动力。
作为国家治理技术的大数据作为一种治理技术，大数据通过挖掘、预测、诊断和应用，能够实现政府的科学决策、精细管理、精准服务、精确监管和高效协同，是提升国家治理现代化的重要手段。
大数据具有容量大、增速快、种类多、价值高的特征和描述、规定、预测的功能。
大数据种类繁多，涵盖各种来源、形式和结构，数据更新换代速度和数据运算速度快，呈现出指数级增长态势，通过数据挖掘，将其运用到实践中能够呈现出乘数级效应。
同时，通过对数据的统计分析，能够描述和揭示事物发展的现象与规律，即利用历史数据建立分析模型和规范化的分析流程，以实现对连续数据流的实时分析，通过对数据的深层挖掘构建预测模型，以实现对未来发展趋势的预判。
积极推进大数据战略，有助于培育发展新动力和拓展发展新空间，推进网络强国、数字中国、智慧社会和创新型国家建设。
习近平总书记在主持中共中央政治局第二次集体学习时，深刻分析了我国大数据发展的现状和趋势，结合国家大数据战略的实施提出了推动大数据技术产业创新发展、构建以数据为关键要素的数字经济、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、保障国家数据安全等要求。
习近平总书记指出，善于获取数据、分析数据、运用数据，是领导干部做好工作的基本功。
各级领导干部要加强学习，懂得大数据，用好大数据，增强利用数据推进各项工作的本领，不断提高对大数据发展规律的把握能力，使大数据在各项工作中发挥更大作用。
由此可见，大数据是创新驱动发展的重要引擎，对于经济增长、社会发展和国家治理具有重要创新引领作用。
国家大数据战略的推动和实施，对于推进创新型国家建设和国家治理能力现代化具有重要的战略意义和应用价值。
应对数据风暴挑战的数据治理最佳实践_光环大数据培训
应对数据风暴挑战的数据治理最佳实践_光环大数据培训随着移动应用程序和社会计算的大量涌入，组织必须应用数据治理最佳实践来有效地管理数据。
数据在管理和分析时提供了可观的业务成果，但一旦丢失，被盗或被误解的情况下会产生严重的后果。
应用程序编程接口（API）服务器和服务提供商Axway 公司创新副总裁Mark O'Neill表示，如今的企业必须规划一个数据治理之旅，避免走上蜿蜒曲折的灾难之路。
越来越多的组织希望采用云计算，但也面临应用程序和数据集成的困难。
克服这些困难是可能的，但需要一步一步的方法提供帮助。
简单地说，越来越多的信息越来越多地流向更多的终端用户和更多的设备。
O'Neill说：“随着移动应用，社交计算和云技术的不断发展，加上物联网（IoT）的出现，组织面临着关键任务数据流的风险和复杂性的完美风暴。
”在对行业媒体的采访中，O'Neill就使用大型数据治理最佳实践提供了建议，并阐述了数据管理的好处。
大数据5到10年前与目前数据管理在企业架构中信息流的最佳实践和策略有什么不同？O'Neill：以前，保护数据流的策略意味着保护企业架构周边的安全。
如今，其外围的概念不再适用。
随着员工使用移动设备和使用云服务，不可能围绕数据流构建防护墙。
而数据流中的数据本身必须被保护，这提出了一个不同的数据策略，其重点是数据本身。
因此实际将这个外围缩小到数据本身。
哪些新的业务动态影响数据如何跨组织流动？O'Neill：我们在所有行业的组织中看到的是企业的“去外围化”，意思是传统的界限不复存在。
员工正在进行远程工作，并通过移动设备，社交登录和个人云端技术为工作场所带来新风险，而组织正在使用云端和内部部署系统。
随着API的引入，与消费者进行了新的交互，这些外围将进一步消除。
未来的数据流策略在架构方面是什么样的？O'Neill：一个前瞻性的数据流策略涉及到加密数据本身的步骤，而不仅仅依靠加密的隧道。
光环大数据培训_运用大数据思维和手段提升政府治理能力
光环大数据培训_运用大数据思维和手段提升政府治理能力光环大数据作为国内知名的大数据培训的机构，聘请一流名师面对面授课、课程更新迭代速度快、与学员签订就业协议，保障学员快速、高效的学习，毕业后找到满意的高薪工作！中国IDC圈6月15日报道，当今时代，数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。
党中央、国务院高度重视大数据发展及创新应用，十八届五中全会明确提出实施国家大数据战略。
国务院印发的《促进大数据发展行动纲要》指出，大数据已成为“提升政府治理能力的新途径”。
这就要求各级政府树立大数据思维，借助大数据手段推动政府管理理念和社会治理模式进步，实现国家治理体系和治理能力现代化。
一、大数据是政府提升治理能力的全新契机大数据不仅将改变生产方式、生活方式，社会组织方式尤其是政府治理也将因之发生深刻变革。
一个以大数据倒逼政府治理能力提升的态势正在形成，政用大数据已经成为大数据创新应用的大势所趋。
对此，我们决不可回避。
提升政府治理能力面临艰巨挑战。
当前，我国正处于发展关键期、改革攻坚期、矛盾凸显期，政府治理面临大量新挑战新情况。
从发展现状看，工业化、城镇化、信息化加速推进，城乡发展不平衡、区域发展不协调问题较为突出，大量“单位人”转变为“社会人”，大量常住人口变成流动人口，社会结构和利益格局发生深刻变化，政府需要处理、应对的公共事务的规模和种类海量增长，复杂程度前所未有，传统的治理模式面临严峻挑战。
从群众需求看，随着物质生活条件逐步改善，特别是互联网、大数据广泛运用，人民群众对政务服务、民生保障的需求呈现出个性化、多样化的新特点，对服务的体验感、参与感、精准化提出更高要求，既有的强调标准化服务的“老办法”，也面临多样化、个性化需求的“新问题”。
以大数据提升政府治理能力是大势所趋。
科技革命的加速推进特别是大数据时代的到来，迫切要求政府治理加快由封闭管理向开放治理转变，由单向管理向协同治理转变，由被动响应向主动服务转变，由定性管理向定量管理转变，由粗放管理向精准化管理转变，由运动式管理向常规性管理转变，由此实现社会治理思维的变革、社会治理手段的改进、政府决策技术的进步、风险掌控能力的提升、公共管理流程的再造、社会协同治理的进阶。
大数据培训公司 光环大数据_采用大数据和物联网打造智慧城市
大数据培训公司光环大数据_采用大数据和物联网打造智慧城市全新的经营理念不断地涌现，并且没有办法阻止其到达世界的每一个角落。
创新的理念推动了一代又一代的前进，并进入我们今天的生活。
这些年来，很容易看到技术的进步和革命，特别是当涉及到收集和处理数据，并实施到我们的城市。
采用大数据分析，我们这一代人有能力处理大量的信息，并使用它满足我们的个性化的需求。
当大数据和信息技术在我们的主要城市进行结合后，效率和有效性变得更强，使人类的生活更加美好。
交通运输系统如果全球各国的大城市开始投资更智能的交通系统，从现在到2030年，将每年节省约8000亿美元。
这在许多方面提供了积极的结果：•减少交通和车辆事故•在更短的时间能够行驶更长的距离•减少污染，创造更清洁的空气质量•为建设基础设施创造新的就业机会此外，这为希望提高交通运营效率的城市提供了一个很好的借鉴。
企业希望为他们的工人和客户提供更快、可靠的交通工具。
许多大城市都开始使用INRIX 系统，这个系统通过网络和移动设备分析道路数据。
旧金山大都市交通委员会通过使用INRIX系统直接数据收集，每年可以节省超过25万美元的成本。
通过监控大数据采集的交通系统，城市能够确定如何建立更有效的交通系统。
他们可以指出哪些城市地区需要更好的交通运输，并能确定居民是否开放创造新的地方举措，为这些系统筹集资金可以提高他们的整体生活状况。
当城市实现这些类型的物联网技术时，它们被认为是智能城市的一部分。
执法和犯罪问题在研究如何使用大数据来解决犯罪问题时，这种数据分析并不会自动执法。
大数据分析只会更容易有执法的机会，而人们要重点关注真正的领域。
许多地方执法机构都开始使用PREDPOL警务系统，这是一个可以预测构成犯罪的警务系统，根据过去发生的犯罪类型，时间，以及地点三个主要数据点进行分析。
此外，该系统采用基于过去犯罪行为模式这个独特的算法。
有了这些类型的技术，可以将执法人员正确部署到一个潜在的犯罪区域，甚至发生在犯罪活动之前。
大数据培训公司 光环大数据_大数据时代亟待信息分类分级保护
大数据培训公司光环大数据_大数据时代亟待信息分类分级保护光环大数据培训，拥有强大的教研团队，根据企业需要的技术、融合新的技术开发课程。
光环大数据理论理论+实战相结合的教学方式，学员边学习边参加实战项目，既能学到全面的技能知识，同时也具备了项目开发经验，毕业自然好找工作！随着企业对数据信息的挖掘和利用能力的不断提升，大数据的商业价值逐渐显现，更加受到了互联网公司的重视，互联网公司相继成立了负责数据业务的部门，专司对数据信息的收集、使用或交换工作。
然而，海量数据集合而成的“大数据”带来的不仅仅是机遇，往往也会伴随着较大的安全风险问题。
信息的非法获取、泄露及交易扰乱了社会秩序和经济秩序，干扰了人们的正常工作、学习和生活，也给大数据产业的健康有序发展造成了阻碍。
由于大数据的特性，传统的物理保护模式已经难以应对数据信息的非法获取、泄露和交易；同时，由于数据信息的权属存在争议、主体多元化等原因，导致法律边界较难界定，用户维权难等现实问题，笔者认为，这就需要我们从社会、法律、技术等多个层面对大数据进行研究，进而进行调整、保护和规范。
一、数据保护须先行互联网和大数据产业持续健康发展的前提，是必须保护好相关权利人(下称“数据信息权利人”)的合法权利，这样才能确保数据的稳定和质量。
同时，数据信息往往涉及到广大自然人、法人及其他组织的个人隐私和商业秘密，如果只顾商业价值而不保护数据信息权利人的权益及数据的安全，无异于竭泽而渔、饮鸩止渴。
数据的利用和保护存在一定的冲突：对数据权利人权益保障的越充分，对数据的使用和交换的限制就会越大。
如何平衡和协调二者之间的关系是现阶段比较重要的问题，笔者认为，在数据的使用和交换过程中，应当遵循先保护，再合理利用及共享发展的原则，尽可能平衡和兼顾促进发展与保障权益。
在权利人的权利和数据使用人的利益相冲突时，先保护“在先”权利人的合法权益不受侵害，通过对数据信息的获取、使用和共享给予一定的限制，并对相关行业和产业进行积极引导，为数据保护及使用提供法律和制度保障。
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光环大数据培训大数据培训课程介绍汇总_光环大数据培训光环大数据培训课程包括哪些内容？【光环大数据培训官网：】光环大数据了解到，随着国家重视大数据，政府扶持大数据，大数据在企业中生根发芽，开花结果。
各大企业纷纷成立大数据研究部门、大数据研究院、大数据分析室、大数据实验室、大数据研究中心等等，并且砸下重金争取占领大数据的前沿阵地。
大数据人才需求剧增，因此参加光环大数据培训课程、转行大数据行业是非常明智的选择。
光环大数据培训课程包括哪些内容？光环大数据培训课程分为13大阶段90大模块课程+6大企业真实项目实战，每个阶段都有实力案例和项目结合，光环大数据培训课程从简单到专业一步一步带领学生走进大数据开发的世界，帮助学生顺利走上大数据工程师的道路！第一阶段：java核心学习学习内容：Java核心内容第二阶段:JavaEE课程大纲学习内容：JavaEE核心内容第三阶段：Linux精讲学习内容：Linux命令、文件、配置，Shell、Awk、Sed 第四阶段：Hadoop生态体系学习内容：HDFS、MapReduce、Hive、Sqoop、Oozie 第五阶段：Storm实时开发学习内容：Zookeeper、HBase、Storm实时数据第六阶段：Spark生态体系学习内容：Scala函数、SparkSQL、机器学习第七阶段：大数据项目实战学习内容：大型综合性大数据项目以上就是光环大数据培训课程的简单介绍，具体详细课程，请查看光环大数据官网的光环大数据培训课程介绍或直接咨询在线客服。
大数据是新资源、新技术和新理念的混合体。
从资源视角来看，大数据是新资源，体现了一种全新的资源观。
从技术视角看，大数据代表了新一代数据管理与分析技术。
传统的数据管理与分析技术以结构化数据为管理对象、在小数据集上进行分析、以集中式架构为主，成本高昂。
与“贵族化”的数据分析技术相比，源于互联网的，面向多源异构数据、在超大规模数据集(PB量级)上进行分析、以分布式架构为主的新一代数据管理技术，与开源软件潮流叠加，在大幅提高处理效率的同时(数据分析从T+1到T+0甚至实时)，成百倍的降低了数据应用成本。
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个专业术语在当今数字化时代，大数据已经成为了企业和组织的重要资产。
掌握相关的专业术语对于了解大数据的概念、应用和影响至关重要。
本文将为您介绍50个关于大数据的专业术语，帮助您更好地理解和应对这一领域的挑战和机遇。
1. 数据科学(Data Science): 数据科学是指利用统计学、计算机科学和领域知识等多个学科的方法和技术，从大量数据中提取知识和洞见的学科。
2. 大数据(Volume): 大数据是指数据量庞大、速度快、种类多样的数据集合，无法使用传统技术进行有效处理和分析。
3. 数据挖掘(Data Mining): 数据挖掘是一种从大数据中发现模式、关系和趋势的技术和方法。
4. 数据仓库(Data Warehouse): 数据仓库是一个用于集中存储和管理企业数据的综合性数据库。
5. 数据湖(Data Lake): 数据湖是指以原始、未加工的形式存储大数据的存储系统。
6. 云计算(Cloud Computing): 云计算是一种通过互联网提供计算资源和服务的模式。
7. 机器学习(Machine Learning): 机器学习是一种通过给计算机提供数据和算法，使其能够自动学习和改进性能的技术。
8. 人工智能(Artificial Intelligence): 人工智能是指让计算机具备像人类一样思考、学习和决策的能力。
9. 可视化(Visualization): 可视化是一种通过图表、图形和地图等形式来展示数据的技术。
10. 数据清洗(Data Cleansing): 数据清洗是指对数据进行预处理，以确保其质量和一致性。
11. 数据采集(Data Collection): 数据采集是指从不同来源获取数据并将其整合到一个统一的平台或系统中。
12. 数据加密(Data Encryption): 数据加密是一种通过应用密码技术对数据进行保护的方法。
13. 非结构化数据(Unstructured Data): 非结构化数据是指没有明确结构和格式的数据，如文本、音频和视频等。
dama数据管理知识体系框架的11个知识领域
以下是DAMA（Data Management Association）数据管理知识体系框架的11个知识领域：数据治理（Data Governance）：涉及制定数据管理策略、规范和流程，确保数据质量、合规性和可信度。
数据架构与建模（Data Architecture and Modeling）：包括数据架构的设计、数据模型的创建和管理，以支持数据存储、访问和集成。
数据质量管理（Data Quality Management）：关注数据的准确性、完整性、一致性和可靠性，制定数据质量规则和评估方法。
数据集成与互操作（Data Integration and Interoperability）：处理数据在不同系统和应用之间的集成和交互，确保数据的一致性和无缝性。
数据安全与隐私（Data Security and Privacy）：涉及保护数据的机密性、完整性和可用性，确保数据的安全和隐私合规。
数据存储与操作（Data Storage and Operations）：涉及数据的物理存储、访问和操作，包括数据库管理系统和文件系统等技术。
数据仓库与商业智能（Data Warehousing and Business Intelligence）：关注构建和管理数据仓库、数据集市和商业智能系统，支持决策和分析。
元数据管理（Metadata Management）：管理数据的元数据，包括数据定义、数据血缘、数据标准和数据目录等，以支持数据管理和数据发现。
数据分析与数据科学（Data Analytics and Data Science）：涉及使用统计分析、机器学习和数据挖掘等技术，从数据中提取洞察和价值。
数据治理工具与技术（Data Governance Tools and Technologies）：包括支持数据治理和数据管理的软件工具、平台和技术。
数据管理组织与角色（Data Management Organization and Roles）：涉及建立数据管理团队和组织结构，定义数据管理职责和角色。
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数据治理(Data Governance) _光环大数据培训
什么是数据治理
数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。
数据治理的全过程
数据治理其实是一种体系，是一个关注于信息系统执行层面的体系，这一体系的目的是整合IT与业务部门的知识和意见，通过一个类似于监督委员会或项目小组的虚拟组织对企业的信息化建设进行全方位的监管，这一组织的基础是企业高层的授权和业务部门与IT部门的建设性合作。
从范围来讲，数据治理涵盖了从前端事务处理系统、后端业务数据库到终端的数据分析，从源头到终端再回到源头形成一个闭环负反馈系统（控制理论中趋稳的系统）。
从目的来讲，数据治理就是要对数据的获取、处理、使用进行监管（监管就是我们在执行层面对信息系统的负反馈），而监管的职能主要通过以下五个方面的执行力来保证——发现、监督、控制、沟通、整合
如果您将要添加一个多领域MDM(主数据是指在整个企业范围内各个系统(操作/事务型应用系统以及分析型系统)间要共享的数据)系统并承认CRM和ERP系统并不是设计用于管理主数据，为何不进行下一步骤并取消它们的创建、更新或删除主数据的功能，而是允许这些系统只能读取和处理主数据呢？{规定某一系统进行数据的录入,其他系统只用该系统的数据。
或者另外搞一套系统，专门用来维护公共数据}
何时开始主动数据治理？
一些情况要求立即开始主动数据治理，例如当您获得多个CRM系统和ERP系统，它们要求与多领域MDM系统集成，以便让它们继续充当录入系统，或当您的当前源系统非常脆弱或很难维护或修改。
在这些情况下，要忍受困难并从一开始便为主动数据治理作出计划。
一些组
织拥有成千上万个直接在MDM系统中授权主数据的最终用户，并且有一个数据管理员团队支持他们、发现异常、解决低质量匹配、在需要时手动合并重复记录等等。
另一种应用情况是当您发现自己最终会选择主动数据治理方法—何必再为建立源系统到多领域MDM系统的双向集成而争论？您或许不妨直接授权最终用户来编写主数据。
随着越来越多的企业建立并广泛应用BI系统，数据治理的话题也在最近被越来越多地提及和讨论。
有专家表示，只有建立了一定的数据治理体系，用户才会真正进入商业智能的时代。
概念：管理举措，持续改善
数据治理(DataGovernance)，是由企业高级管理层的数据治理委员会发起并推行的，是关于如何进行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程序。
数据治理是一套持续改善管理机制，通常包括了组织架构、政策制度、技术工具、数据标准、作业流程、监督及考核等方方面面。
技术：主题众多，元数据管理先行
数据治理涉及的IT技术主题众多，包括元数据管理、主数据管理、数据质量、数据集成、监控与报告等。
根据权威数据管理研究机构TDWI对数百家国际企业的调研结果，元数据管理的重要性在全部技术主题中位列第一。
元数据管理是语义工具，其重要性在于，它能够为数据治理建立一套数据资料库，存储治理范围内的数据定义，负责人，来源，转换关系，目标，质量等级，依赖关系，安全权限等。
这些信息对于商业整合，数据质量，可审计性等数据治理目标的实现至关重要。
元数据管理是实施数据治理的核心IT技术，有效的元数据管理将为数据质量、数据集成等技术的实施，以及数据治理目标的最终实现奠定坚实的基础。
意义：发掘数据资产的商业价值[数据深度使用]
数据治理是专注于将数据作为企业的商业资产进行应用和管理的一套管理机制，能够消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准，提高组织数据质量，
实现数据广泛共享，并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中，发挥数据资产的商业价值。
同时，数据治理将帮助组织更好的遵从内外部有关数据使用和管理的监管法规，如SOX法案，BaselII协议等。
良好的数据治理必将为信息化时代的企业带来不可替代的竞争优势。
数据治理(DataGovernance)是围绕将数据作为企业资产而展开的一系列的具体化工作。
数据是企业最大的价值来源，同时也是最大的风险来源，数据管理不佳通常意味着业务决策效果不佳以及更可能面临违规和失窃。
而利用规则的可信数据有助于组织的业务创新提供更好的服务，提升客户忠诚度，减少合规及报表要求所需工作，并提升创新能力。
数据治理不光是软件，还要有相应的流程、方法。
框架包括产出领域：数据风险管理、价值创造;驱动领域：组织机构/流程、管理制度、数据责任人;核心领域：数据质量管理、信息生命周期管理、安全/信息披露/合规;支撑领域：数据模型/数据架构、元数据/主数据/数据标准、质量审计与报告。
主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，比如客户、合作伙伴、员工、产品、物料单等。
主数据管理旨在从企业的多个业务系统中整合最核心的需要共享的数据，集中进行数据清洗，并以服务的方式把统一、完整、准确的主数据分发给企业内的操作型应用和分析型应用，包括业务系统、业务流程和决策支持系统等。
大数据的特点是3V，即大量化（Volume）、多种类（Variety）和高采集速度（Velocity）。
大量化意味着传统的数据质量算法，除非有非常大的性能提升，是难以用在大数据环境下的，因为扫描一次的时间可能都是无法接受的；多种类更增加了这种难度，因为传统的数据质量算法基本上是基于关系数据的，对于象XML、文档、图数据等等类型，目前还没有太好的数据质量算法；高采集速度更是一个严峻的挑战，因为采集过程本来就是数据质量问题的主要来源，采集速度快，又不能及时进行数据质量处理，会导致数据质量问题的堆积，越来越严重。
同时，数据质量是一个综合性的问题，一般认为其包括三个方面：元数据的质量、数据内容的质量和数据使用方式的质量，而大数据的特点恰恰是元数据的
弱化和未来使用方式的不确定性。
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