数据治理平台系统简介_图文
数据管理平台原理及应用
数据管理平台原理及应用数据管理平台是指一种统一管理和整合企业内部和外部数据资源的平台。
它通过集成和标准化数据，实现了数据的全生命周期管理，帮助企业高效地存储、共享、分析和应用数据资源。
本文将从数据管理平台的原理和应用两个方面进行探讨。
一、数据管理平台的原理1. 数据采集和清洗数据管理平台通过采集各种类型的数据源，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，并对这些数据进行清洗和标准化处理。
清洗数据可以去除重复、缺失、错误和无效数据，使数据符合统一规范和格式，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据存储和管理数据管理平台使用各种数据存储技术，如关系型数据库、NoSQL数据库和分布式文件系统，将清洗后的数据存储在可靠、高效和可扩展的存储系统中。
此外，数据管理平台还提供数据管理功能，包括数据备份、恢复、迁移、安全和权限等，确保数据的可靠性和安全性。
3. 数据集成和转换数据管理平台通过数据集成和转换技术，将数据源中的数据整合到一个统一的数据模型中。
数据集成可以将分散、异构和冗余的数据源整合为一个统一的视图，提供一致性和完整性的数据。
同时，数据转换可以将不同格式和结构的数据进行转换，满足不同系统和业务需求。
4. 数据分析和挖掘数据管理平台提供数据分析和挖掘功能，通过数据仓库和数据挖掘技术，对存储在平台上的数据进行查询、统计、分析和预测。
数据分析和挖掘可以帮助企业发现数据中潜藏的模式、关联和规律，从中获取商业洞察和智能决策支持。
5. 数据应用和服务数据管理平台支持数据的共享和交流，为企业提供数据应用和服务。
数据应用可以是基于平台的数据可视化、数据报表、数据仪表盘等，帮助用户以直观的方式理解和利用数据。
数据服务可以是基于平台的数据访问接口、数据集市、数据开放平台等，提供数据的获取、共享和集成。
二、数据管理平台的应用1. 企业数据治理数据管理平台可以帮助企业建立和执行数据治理策略，确保数据的质量、安全、一致性和可靠性。
2023-智慧城市大数据治理平台整体建设方案-1
智慧城市大数据治理平台整体建设方案随着城市化程度不断提高和信息化技术的快速发展，城市管理和服务面临了前所未有的挑战和机遇。
智慧城市建设已成为全球城市建设的趋势和方向，而数据是智慧城市建设的基础。
因此，在智慧城市建设中，大数据治理平台的整体建设方案至关重要。
一、需求分析在制定建设方案前，需要对大数据治理平台的需求进行分析。
首先，政府部门需要了解市民的需求和满意度，以便制定更有针对性的城市规划和服务措施；企业需要了解市场需求和竞争状况，以便确定合适的产品和营销策略；普通市民需要了解城市的交通、安全、环境等状况，以便更好地进行自身生活和工作规划。
二、建设方案考虑到以上需求，大数据治理平台的整体建设方案应该包括以下几个方面：1.数据平台建设：搭建数据存储和管理平台，包括数据采集、清洗、分析等功能，为各类数据提供可靠的支撑和保障。
2.数据共享与开放：建立数据共享机制，推动数据的共享和交流。
同时，将数据开放给合作方，实现数据的多元化应用，从而提高数据的价值。
3.安全保障：数据是用户的敏感信息，因此需要考虑数据安全问题。
建立完善的身份验证、访问控制、数据加密等安全机制，确保用户数据的安全。
4.用户体验：大数据治理平台应该注重用户体验，提供用户友好的界面和交互方式，让用户更加方便快捷地获取所需信息。
5.可扩展性：未来数据的规模会愈来愈大，因此大数据治理平台应该具备良好的可扩展性和灵活性，能够满足日益增长的数据需求。
三、建设流程建设大数据治理平台不是一朝一夕的事情，需要遵循一定的建设流程：需求分析、设计方案、平台搭建、测试上线及维护。
在缺少上述任何流程都会带来潜在的风险和负面影响。
四、总结随着5G技术和物联网技术的快速发展，未来城市数据的规模将会呈现爆炸式增长。
因此，智慧城市大数据治理平台的整体建设方案尤为重要。
只有制定合理的规划，遵循科学的建设流程，才能构建高效、可靠、安全的大数据治理平台，为智慧城市建设提供更好的支撑。
HIS系统简介
HIS系统简介HIS (LIS、PACS、RIS、EMR)系统简介一、定义说明医院信息系统(Hospital Information System, HIS),利用电子计算机和通讯设备,为医院所属各部门提供病人诊疗信息和行政治理信息的收集、存储、处理、提取和数据交换的水平,并满足所有授权用户的功能需求.实验室信息治理系统(Laboratory Information Management System, LIS),是专为医院检验科设计的一套信息治理系统,能将实验仪器与计算机组成网络,使病人样品登录、实验数据存取、报告审核、打印分发,实验数据统计分析等繁杂的操作过程实现了 xx、自动化和标准化治理.有助于提升实验室的整体治理水平,减少漏洞,提升检验质量.医学影像存档与通讯系统(Picture archiving and communication systems, PACS),是近年来随着数字成像技术、计算机技术和网络技术的进步而迅速开展起来的、旨在全面解决医学图像的获取、显示、存贮、传送和治理的综合系统.HIS系统简介放射信息治理系统(Radioiogy information system, RIS),是优化医院放射科工作流程治理的软件系统,一个典型的流程包括登记预约、就诊、产生影像、出片、报告、审核、发片等环节.电子病历(Electronic Medical Record, EMR),是指将传统的纸病历完全电子化,并提供电子贮存、查询、统计、数据交换等管理模式,它是信息技术和网络技术在医疗领域应用的必然产物,是医院计算机网络化治理的必然趋势,目前改领域研究已成为一个新的研究应用热点.二、概述医院信息系统(HIS)是一个庞大而复杂的现代化信息治理系统, 它包含财务、人事、住院、门诊、挂号、医技、收费、分诊、药品治理等多个子系统,经过多年的开展,HIS系统被赋予更多的功能: 随着医院内部业务流程的不断梳理和整合,HIS与LIS,PACS,RIS,EMR等外围模块不断融合；随着卫生信息化的内涵与外延不断扩展,HIS与社保,医保,甚至银行系统的业务及数据交互越来越频繁.HIS系统已成为医疗行业业务驱动,流程整合与服务水平提升的核心引擎系统.1.建设目标HIS系统简介v以病人为中央,以电子病历为核心,以全面集成为手段,提高医院治理水平和经营效益为目标,打造先进的、全面的现代化的数字医院.数字化医院建设是建立全面的治理信息系统和临床信息系统,用最新的最先进的IT技术对全院的信息资源〔人,财,物, 医疗信息〕进行全面的数字化,全面的优化和整合医院内部的资源以及医院外部全社会的信息资源为医院临床、治理效劳,运用所有的信息资源为患者提供先进的、便捷的、人性化的医疗效劳；v人性化：以人为本,以病人为中央的原那么,在系统的每个细节都应该表达人文xx主义,考虑如何更加的方便患者,更加方便业务人员,更加的人性化.v集成化:医院信息系统建设将有众多不同的系统组建而成, 并形成有机的统一整体,躲避医疗信息孤岛.v xx:通过系统的智能处理,减少人工环节,增强自动化的程度,增加辅助支持的功能.v无纸化:通过电子处方,电子病历,电子申请单,电子报告等的应用逐步走向无纸化.HIS系统简介v无胶片化:通过实施医学影像系统,建立放射科数字阅片中心和诊断工作站,临床中央数字阅片室,医生影像浏览工作站,全院的数字阅片中央,会诊中央,教学中央等实现全院无胶片化临床模式和治理模式.v无线网络化:通过建立无线网络,使用笔记本,平板电脑, PDA,无线病情跟踪器等无线设备实现医生护士查房,库房治理,病人病情跟踪等等,使一些业务不受空间的限制,无处不在.2.晶奇HIS系统特点v基于一体化公共根底数据平台设计,给医务工作者建立了完整的工作平台.v实现了核算、临床、决策、效劳信息一体化.v 实现了 LIS、PACS、RIS、EMR等系统的一体化.v全面引入临床路径治理.v支持医学研究和临床质量限制.v 一体化设计,简化了系统软、硬件结构,降低了系统开发、实施和维护本钱,提升了系统运行效率,便于升级.HIS系统简介v与区域医疗卫生信息系统无缝融合.三、总体建设思路1.以病人为中央,以医疗信息为主线.v采用就诊卡技术,简化病人就医流程,方便医生和患者；其 PACS系统和LIS系统,将影像和化验结果与病人的根本信息相结合, 在医生工作站上可以及时、准确地得到病人的各种生命指标.v系统的设计思想是:通过临床信息的记录将各种医疗信息整合, 并在此根底上生成费用的信息积累,直至在医疗方面形成以医、教、研为核心的临床信息系统.2.数据为治理效劳v系统以严格的权限限制机制,使信息和数据平安可靠,以工作角色确定每个人的工作权限；采用统一的药品治理方式,药品的采购、入库、出库、调价、盘点限制在药库和药房的治理中；处方、医嘱一体化,医生工作站开立处方和医嘱,采用统一的价格体系；院长查询系统,动态查询为院长提供决策依据.四、系统总体框架HIS系统简介对该框架的功能分析说明如下:〔一〕医院信息系统1.门诊治理系统、医剂治理系统v根本构件：门急诊挂号、门急诊收费、医生工作站、门急诊电子病历.v支持预约挂号、复诊挂号、医生限号挂号.v支持自动收费、手工收费、退费等.HIS系统简介v支持医保、自费等各种类型病人就诊,并可灵活设置病人类型.v 支持在诊间由医生直接开电子处方和专人录入电子处方,支 持多种录入方案.电子处方的使用能有效地限制药品的非正常消耗, 实现门诊治疗单、化验单、检查单电子化,简化了病人的就诊程序, 有效地解决了门急诊的“三长一短〞现象.V 门诊挂号：支持不同挂号类型、不同收费类型、初诊与复诊、丁1子葬力匚不呈弄口处理也捏——+医生工作帖「J 时型叼麟蚪at 造:就:冷身-SSA 根本俏JB.门曲收他蛾蛛 **用培线点 检查中、化 不很左口的处力、道附加 Jq曲指定 I 噎&牝 -… » 快杜师酩抬箪就TT 将统M 由史上哈 的壬社方I 版混印, 隹青电' *厅甲「 晒3］与病历低他骑了榆iffi 料金『 (1)门急诊挂号当日与预约、限号治理等.V退号：通过输入收据号或就诊号退未看病的挂号费等HIS系统简介v挂号信息查询：持按病人姓名、病历号、挂号时间、挂号科室等组合查询.v挂号员个人统计：按时间段或收据本进行收费情况和工作量统计v挂号员个人查询：按时间段或收据本查询当前挂号员所挂的挂号信息v收据本查询：查询当前挂号员收据本的使用情况v对帐统计：统计指定时间段某挂号员的收据使用、收费和退号情况,并能打印.(2)门诊收费v窗口收费：自动检查来自诊间、医技科室的处方、治疗单、检查单、检验单等收费工程信息,同时允许收款员手工录入未连网的收费工程,并在收费后进行药房的药品库存维护.v窗口退费：处理前台退费业务.v收据查询：收款员可随时查询个人收费信息,包括收据本使用情况、废票数量、收费金额.HIS系统简介v废票处理：通过此功能处理作废收据.v统计交割：在一本收据用完以后,由收款员对收据本的收费信息进行分类统计汇总,以便与后台交割.(3)门诊医生工作站v医生完成处方的录入与编辑、检查单和治疗单的生成及其它相关的医疗信息处理.v信息配置：配置信息包括各类处方与药房的对应关系、收费处、病人信息来源、处方开出地点、处方费用类别、是否打印处方.v处方录入与编辑：完成处方、xx处方的录入与修改,并提供多种药品录入方案.协定处方维护：根据专科病的用药特点及专科医生的用药习惯,可将一些习惯配方制成协定处方.治疗单：根据处方用药及执行方案生成治疗单.检查及化验单：根据病情需要提出检查或化验申请(4)门诊电子病历v门诊病人根本信息、门急诊病历、输血记录、特殊检查治疗同意书、门诊手术同意书、病重危xx、医院感染调查报告HIS系统简介2.住院治理子系统v根本构件：入出院治理、病区床位治理、医生工作站、记帐治理、住院电子病历治理.v采用电子医嘱,提供多种输入方式,支持药品实时库存检索v自动将医嘱归为长期医嘱和短期医嘱,并能自动分解和打印口服单、肌注单、静脉单、护理xx输液卡,提升工作效率.v按医嘱流程,可自动由医嘱生成发药单和各种明细费用信息有效减少人为过失.v支持自动收费和手工收费.v支持按单科核算费用,提供实时分析、统计.HIS系统简介就技上叫雄洽为治堂」*北辉塞畲P(1)入出院治理v入院登记：完成病人根本信息的录入,支持不同收费类型.对需要检查床位的情况,根据病区空床来判断病人是入院还是预约v入院修改：对登记的病人信息进行修改,假设病人已经有床号那么不可更改科室部门信息.v出院治理：完成病人信息的转移,从当前库往出院信息库的转移.包括病人根本信息表、预收款、记帐、发票等.v出院病人回归：完成出院病人的信息从历史库调回当前库.v记帐：记录病人费用使用情况,减少病人的费用余额.能够接收病区医嘱生成的费用(不可更改信息).HIS系统简介(2)医生工作站v医嘱本：医嘱的录入,校对,修改,删除.v医嘱单：打印病人长期医嘱xx短期医嘱单,分类列出用药 xx护理单.v四大单：将医嘱分解为口服、肌注、静脉和护理四大执行单.v医嘱传送：计算病人的用药数量及药品费用,通知药房准备摆药.v自动收费：对长期非药医嘱及每天固定费用进行收费.v转科治理：对病人进行转科处理.v输液卡打印：病人输液卡的打印.(3)住院电子病历治理v病人根本信息、体温护理记录、长期医嘱、临时医嘱、病案首页、入院录、出院病历记录、出院记录、一般治疗处置记录、手术记录、特殊护理记录、特殊护理记录、手术护理记录、一般护理记录、住院病程记录、会诊记录、首次病程记录等.HIS系统简介v日常病程记录、术前小结、知情告知信息、院外专家会诊 xx、住院病人外出请假申请单、病重〔危〕XX、有创性诊断、治疗操作同意书、特殊检查及治疗同意书、输血同意书、出院XX、自动出院或转院同意书、手术同意书、特殊检查及治疗同意书、输血同意书、手术同意书、病重〔危〕XX、XX同意书v其他医疗知情同意书、传染病报告、医院感染调查表、v病历概要.3.药品治理子系统v根本构件：药库治理、门诊药房治理、住院药房治理、制剂治理、麻醉药品治理、药品标准数据维护.v采用模块化设计思想,可根据不同的医院灵活配置药库、药房.v住院药房自动监控病区用药医嘱信息.v支持药剂科及院领导查询各库房药品的进销存情况.v支持一药多名,XX简便、快捷,为电子处方、电子医嘱的实现提供了保证.HIS系统简介v统一治理、随时发布药品信息.药品浓程牙口信,岂处理流程电子处方.电子医制(1)药库治理v药库入库：支持由方案入库及非方案入库,对库存进行更改并记盈亏.包括入库单的制作及审核.v请领出库：药房从药库调进药品的交接关系称为请领,对于药库称为请领出库,药库库存减少而药房库存增加,药库履行审核权利.v药房退退库：药房将药退还给药库,药库库存增加而药房库存减少,药库履行审核权利.HIS系统简介v药库报损：药库处理过期或损坏等不可再用的药品的举措, 药库库存减少.包括报损单的制作与审核.v药库盘存：包括帐面盘存、实盘与实盘审核.(2)药房治理v请领入库：药房从药库调进药品的交接关系称为请领,对于药房称为请领入库,药库库存减少而药房库存增加,药房录入请领单并与药库确认后再确认并更改药房库存.v调拨出库：从药房以调拨方式将药品转移至另一库房.本药房库存减少,另一库房库存增加.v药房退药：将不适于本药房使用的药品退还至药库.药房库存减少,药库库存增加.v药品报损：药房处理少量损坏、过期等不可再用的药品的措施,药房库存减少.包括报损单的制作与审核.v病人退药：为病人办理多余的或不适用的药品的退还手续.开据退药单、药房库存增加.HIS系统简介v处方配方发药：包括处方审方、配方、发药.对不合格处方进行处理,供医生修改.v医嘱发药：自动接收从病房传送来的医嘱用药,并按临时医嘱、长期医嘱及口服药、非口服药、制剂等进行分类生成发药单供药房发药.(二)医学影像存储与传输系统(PACS)v通过实施全院范围PACS,到达影像数据在临床各科室的共享.实现从病人信息登记一影像数据获取一传输一存储一查询一软阅读一诊断/电子报告一存储等各应用层次的全程限制与治理.(1)图像的采集(2)存储与治理(3)调用与后处理功能(4)通讯功能(三)医院实验室系统(LIS)(1)检验医嘱HIS系统简介v医生为治疗病人疾病开具的、要求病人做的检验工程,比方血常规、尿常规、肝功、两对半、糖耐量等,可以是单个工程,也可是组合工程,检验医嘱由医生书写在病人病历本中.(2)电子检验医嘱v为了实现对病人的收费,护士通过计算机系统录入病历中的检验医嘱,从而形成的、根据收费单位标准了的、存放于计算机系统中的、电子化的检验医嘱.比方病历本中检验医嘱写成是〃肝功加血糖〃,电子化后是两条电子医嘱〃肝功〃和〃血糖〃.(3)检验申请单v医生书写开立的、护士做为凭借采样的、最后提供应检验技师进行检验操作时使用的凭单.检验申请单上有一个唯一的流水号. 它包含病人信息和该病人要做的检验工程信息.(4)电子检验申请单v存放在LIS或HIS系统中的检验申请单.它的形成有多种方式：A)由LIS系统单独完成.HIS系统简介B)由HIS单独系统完成,由护士将检验医嘱录入^5系统中, 然后HIS系统根据设定的规那么将电子检验医嘱自动(允许人工调整) 变换成电子检验申请单,或者由护士将检验申请单录入HIS系统中.C)由LIS系统和HIS系统协同完成,然后LIS系统根据设定的规那么将HIS系统中的电子检验医嘱自动(允许人工调整)变换成电子检验申请单.(5)检验样本v由护士采集提供应检验科检验使用的病人样品,比方血、尿、便、脑脊液等,一个样本对应一张检验申请单,两者是一一对应的关系.(6)检验报告v检验科室接受检验中请、完成样本检验、审核结果后,向临床科室发布的、包含检验结果的书面报告.(7)电子检验报告v通过LIS系统提供统一的检验报告,可以方便地查询出来供阅读、打印等.HIS系统简介(8)检验收费v检验收费是根据检验医嘱来计算收取的,如果医院拥有HIS 系统,HIS系统根据电子检验医嘱来计算收费的.HIS系统何时开始收费一般有三种情况：A)检验医嘱电子化后,立即收费；B)检验科收到检验申请单或电子检验申请后收费；C)检验科向临床科室发布检验报告或电子检验报告后才收费.(9)病人信息v获取病人的自然属性,比方病案号、姓名、性别、出生日期等,通过存放在HIS系统中的病案号获取LIS系统中的病人相关信息.。
数据治理平台系统简介
数据质量管理
数据治理平台应具备数据质量管理和 校验功能，确保数据的准确性和完整 性。
数据安全保障
数数据加密、权限控制 等。
数据流程管理
数据治理平台应支持数据流程的管理 和监控，确保数据的流动和使用符合 规范和流程。
02
数据治理平台的架构与 组件
数据集成模块
详细描述
数据质量模块通过数据清洗、数据验证等技术，对数据进行去重、补全、纠正 等操作，提高数据的准确性和一致性。同时，该模块还提供数据质量评估和报 告功能，帮助用户了解数据质量状况。
数据安全模块
总结词
数据安全模块负责对数据进行加密、授权和访问控制等安全管理，保护数据的安全和隐 私。
详细描述
数据安全模块采用加密技术、身份认证和权限控制等技术手段，确保数据的安全性和保 密性。同时，该模块还提供数据审计和日志功能，对数据的访问和使用进行记录和监控。
安全性，并促进数据的共享和使用。
03
数据治理不仅关注技术方面，还涉及组织、人员、流
程和策略等方面。
数据治理的重要性
提高数据质量
通过数据治理，可以确保数 据的准确性、一致性和完整 性，从而提高决策的准确性 和可靠性。
保障数据安全
数据治理有助于保护敏感数 据不被未经授权的人员访问 和使用，降低数据泄露和滥 用的风险。
技术实施难度
数据治理平台需要集成各种技术和工具，这可能需要大量的技术实施 工作和技术资源。
成本投入
数据治理平台的建设和维护需要投入大量的成本，包括人力、物力和 财力。
数据所有权和责任不清
在许多组织中，数据的所有权和责任可能不明确，这可能导致数据治 理平台的建设和管理面临困难。
数据治理平台的发展趋势
2023-数据治理与管控平台技术方案V2-1
数据治理与管控平台技术方案V2随着互联网越来越普及，数据的积累和处理已经成为了一个重要的议题。
在数据大爆炸的时代，如何保证数据的准确性和安全性，不仅成为了企业数字化转型中的一大难题，同时也成为了政府治理的重要方向。
针对这一情况，数据治理与管控平台技术方案V2应运而生。
数据治理与管控平台技术方案V2是一种基于云计算和大数据技术的数据管理和管控平台。
它主要由以下几个步骤构成。
第一步，数据接入和采集。
数据治理与管控平台技术方案V2通过接入和采集外部数据源，将各种数据源的数据进行统一管理。
这些数据源可以是企业内部的各种业务数据，也可以是外部的公共数据、社交媒体上的数据或者第三方数据。
通过数据接入和采集，数据治理与管控平台技术方案V2可以为企业或者政府提供更加全面和多样的数据资料。
第二步，数据清洗和融合。
在数据采集过程中，数据有可能出现重复、冗余、错误、格式不规范等问题。
这些问题可能会影响数据分析和挖掘的准确性，甚至会导致误导决策。
数据治理与管控平台技术方案V2会对采集来的数据进行清洗和融合，使得数据变得更为准确和规范。
在数据清洗和融合的过程中，隐私保护也是一个非常重要的问题，对于个人隐私数据需要进行去識别化处理以保障隐私。
第三步，数据存储和管理。
数据治理与管控平台技术方案V2会将处理好的数据上传至云平台进行存储和管理。
这样可以为用户提供强大的数据存储能力和访问效率。
同时，在存储和管理数据的过程中，数据治理与管控平台技术方案V2保证数据安全效果以保障数据的安全性。
第四步，数据分析和挖掘。
数据治理与管控平台技术方案V2提供了数据分析和挖掘的能力，通过数据分析和挖掘，我们可以挖掘出数据背后潜在的价值，给企业或者政府决策提供帮助。
数据分析和挖掘可以用于监测、预测、预警、质量控制、优化等方面。
这个过程需要数据科学家的技术 support 进行判断和分析。
第五步，数据应用和发布。
数据治理与管控平台技术方案V2提供了强大的数据应用和发布平台，使得数据可以快速应用到企业或者政府的各种决策和场景中。
数据治理平台系统介绍
02
数据治理平台的核心功 能
数据质量管理
01
数据质量管理是确保数据准确 性和完整性的关键过程，包括 数据校验、清洗、转换和标准 化等操作。
02
数据质量管理有助于提高数据 质量，减少数据错误和异常， 为数据分析、数据挖掘和决策 支持提供可靠的基础。
03
数据质量管理还包括数据质量 的度量和报告，帮助组织了解 数据质量现状，识别改进方向 。
系统设计
架构设计
根据需求分析结果，设计数据治理平台的整体架构，包括 硬件和软件环境、网络结构等。
01
功能设计
根据业务需求，设计数据治理平台的功 能模块，如数据质量管理、数据安全管 理、数据处理流程管理等。
02
03
界面设计
设计用户界面，确保用户能够方便地 使用数据治理平台进行数据管理和操 作。
系统开发与集成
开发环境搭建
根据系统设计，搭建开发环境，包括安装必要 的软件、配置网络等。
代码编写与模块实现
根据功能设计，编写代码并实现各个功能模块。
系统集成测试
对各个模块进行集成测试，确保模块之间的协调性和整体功能的完整性。
系统测试与上线
功能测试
对数据治理平台进行功能测试，确保各项功 能正常运行，满足业务需求。
3
提升组织竞争力
有效的数据治理有助于组织更好地利用数据驱动 的决策，提高运营效率，从而提升组织的竞争力 和市场地位。
数据治理的目标和原则
目标
确保数据的合规性、安全性、质量、 可靠性和一致性，提高组织的数据管 理和利用水平，推动数字化转型和升 级。
原则
遵循合规性、全面性、有效性、灵活 性和持续性的原则，确保数据治理的 落地实施和长期发展。
数据治理与数据中台架构方案
明确数据质量的责任人，对数据质量问题进 行追溯和问责。
建立数据校验机制
在数据采集、处理、存储等环节设置校验规 则，确保数据的准确性和完整性。
开展数据质量培训与宣传
提高全员的数据质量意识，促进数据质量的 持续提升。
03
数据中台架构设计
整体架构设计思路及特点
01
以数据为核心，构建标 准化、规范化的数据处 理流程。
场景四：其他创新业务支持
新业务探索
利用数据中台的数据处理和分析能力，探索新的 业务领域和商业模式。
创新应用
基于数据中台的数据资源和技术能力，支持业务 创新应用，如智能客服、智能风控等。
数据服务
提供数据服务接口，支持外部系统和应用的数据 需求。
06
效果评估与总结
效果评估指标体系构建
数据质量评估指标
02
方案价值
本方案将帮助企业构建一套完整的数据治理与数据中台架 构体系，实现数据的规范化管理、高效化利用和创新化应 用。这将有助于提升企业的数据管理和应用能力，加速业 务创新和发展，为企业的数字化转型提供有力支撑。同时 ，本方案还将降低企业的数据管理和应用成本，提高企业 的运营效率和竞争力。
02
数据治理体系构建
建立完善的数据备份和恢复机 制，确保数据的可靠性和业务
的连续性。
04
数据治理与数据中台融合实施
实施步骤划分及关键节点控制
实施步骤划分
明确数据治理与数据中台建设的各个阶段，包括需求调研、架构设计、开发实 施、测试验证、上线发布等。
关键节点控制
识别实施过程中的关键节点，如需求确认、设计评审、数据迁移、系统切换等 ，制定详细的控制措施和计划。
项目目标
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。
统一数据管理平台
统一数据管理平台统一数据管理平台的重要性随着信息技术的迅猛发展和数据的爆炸增长，数据管理变得越来越重要。
在这个大数据时代，企业和组织需要能够高效地管理和利用海量的数据，以便更好地进行决策、提高效率、提供优质的服务。
而统一数据管理平台就是为了解决这个问题而出现的。
本文将探讨统一数据管理平台的定义、作用以及实施的一些关键要素。
首先，我们来探讨一下统一数据管理平台的定义。
统一数据管理平台是指集成了各种数据管理工具和功能的综合系统，旨在提供可靠、安全、高效的数据管理能力，包括数据采集、存储、清洗、分析和可视化等方面。
简单来说，它是一个整合了数据管理相关功能的平台，可以帮助企业和组织更好地管理自身的数据。
那么，为什么我们需要统一数据管理平台呢？首先，数据量的急剧增加使得数据管理变得更加复杂。
许多企业和组织需要从不同的渠道获取数据，这些数据可能很难统一起来。
统一数据管理平台通过提供数据采集和整合功能，可以帮助企业和组织更好地管理多源数据，避免数据冗余和碎片化的问题。
其次，统一数据管理平台可以提供更好的数据安全保障。
在大数据时代，数据安全是一个非常重要的问题。
企业和组织需要保护他们的数据免受未经授权的访问和恶意攻击。
统一数据管理平台通过提供数据加密、访问控制、审计跟踪等安全功能，可以帮助企业和组织更好地保护他们的数据。
此外，统一数据管理平台可以提供更好的数据质量管理。
随着数据量的增加，数据质量问题变得越来越突出。
数据中可能存在缺失、错误、冲突等问题，这些问题可能会导致企业和组织做出错误的决策。
统一数据管理平台通过提供数据清洗、规范化、一致性验证等功能，可以帮助企业和组织提高数据质量，从而更好地支持决策。
最后，统一数据管理平台可以提供更好的数据分析和可视化能力。
在大数据时代，数据分析已经成为企业和组织决策的重要依据。
统一数据管理平台通过提供数据挖掘、统计分析、可视化展示等功能，可以帮助企业和组织更好地理解和利用数据，从而支持更好的决策。
数据治理体系设计
数据治理体系设计1.引言1.1 概述数据治理体系设计是指在一个组织或企业中建立和维护一个有效的数据治理框架，以确保数据的安全、合规性和高质量。
随着信息技术的不断发展和数据的快速增长，数据治理体系的设计变得越来越重要。
在现代社会中，数据已成为企业发展和竞争的重要资源。
良好的数据管理可以帮助企业提高业务决策的准确性和效率，优化业务流程，降低风险，并满足监管机构的要求。
然而，由于数据的多样性、规模和复杂性，对数据进行有效管理变得异常困难。
数据治理体系设计旨在解决数据管理中的各种挑战和问题。
它涉及制定一套规则、政策和程序，以确保数据的准确性、一致性、完整性和可信度。
这些规则和政策涵盖数据的收集、存储、处理、使用和维护，旨在最大程度地发挥数据的价值，并确保合规性。
一个有效的数据治理体系应该包括以下几个关键方面。
首先，需要明确数据的所有权和责任，确保数据的责任人负责维护数据的质量和安全。
其次，需要建立数据规范和标准，定义数据的格式、命名规则和编码规范，以确保数据的一致性和互操作性。
此外，还需要建立数据访问权限和安全管理机制，保护数据的隐私和机密性。
最后，需要建立数据质量管理体系，包括数据质量监控、数据清洗和纠错机制，以确保数据的准确性和可靠性。
综上所述，数据治理体系设计是一个综合性的工程，旨在解决组织中数据管理面临的各种挑战和问题。
它的目标是确保数据的质量、可靠性和安全性，以支持组织的业务发展和决策制定。
在未来，随着技术的不断进步和数据的快速增长，数据治理体系的设计将变得越来越复杂和关键。
因此，组织和企业应该重视数据治理体系的建设，并不断优化和完善其设计，以适应不断变化的业务环境。
1.2文章结构文章结构部分的内容主要是介绍本文的整体结构和各个章节的主要内容。
具体内容如下：1.2 文章结构本文主要包括引言、正文和结论三个部分。
引言部分主要对数据治理体系设计进行概述，介绍该主题的重要性和本文的目的。
正文部分将详细探讨数据治理的定义和重要性，以及数据治理体系的设计原则。
数据治理各模块之间的关系-概述说明以及解释
数据治理各模块之间的关系-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：数据治理是指通过管理、保护和优化数据资源，实现数据的质量和可用性的一项重要活动。
在现代信息化的社会中，大量的数据被不同的组织和企业所产生和积累，这些数据包含了丰富的信息和价值，能够为决策和业务提供有力的支持。
而数据治理则旨在建立一套有效的机制和流程，确保数据的正确性、一致性、完整性和安全性，使数据能够为组织的各项业务活动所用。
数据治理包含多个模块，这些模块相互协作、相互依赖，构成了一个完整的数据治理体系。
每个模块都承担着特定的功能和责任，通过协同工作，实现对数据的全方位管理。
在数据治理的模块中，常见的包括数据采集、数据存储、数据清洗、数据分析、数据隐私保护等。
数据采集模块负责收集和获取各种数据来源的数据，如传感器、监测设备、数据库等；数据存储模块负责将数据进行存储和管理，确保数据的可靠性和可用性；数据清洗模块负责对数据进行清洗、去重、格式化等处理，保证数据的质量；数据分析模块负责对数据进行挖掘和分析，发现数据中的规律和价值；数据隐私保护模块负责管理和保护数据的隐私和安全。
这些模块之间存在密切的关系和相互影响。
比如，数据采集模块的数据质量会直接影响到数据存储模块和数据分析模块的结果；数据清洗模块的处理效果会影响到数据分析模块的准确性和有效性；数据隐私保护模块需要与数据采集模块和数据存储模块协同工作，确保数据的隐私和安全。
综上所述，数据治理的各个模块之间存在着紧密的联系和互动。
只有通过有效的协作和衔接，才能实现对数据的全面管理和优化，为组织的决策和业务提供可靠的数据支持。
因此，理解和掌握各个模块之间的关系，对于实施数据治理具有重要意义。
文章结构部分的内容可以按照以下方式编写：1.2 文章结构本文主要围绕数据治理各模块之间的关系展开讨论。
文章结构如下：引言部分将对数据治理的概述、本文的目的以及文章的整体结构进行介绍。
正文部分将对数据治理的各个模块进行详细的讨论。
PDM简介及其意义
产品数据治理什么是PDMPDM的含义PDM的中文名称为产品数据治理〔ProductDataManagement〕。
PDM是一门用来治理所有与产品相关信息(包括零件信息、配置、文档、CAD文件、结构、权限信息等)和所有与产品相关过程(包括过程定义和治理)的技术。
PDM产生的背景在20世纪的60、70年代，企业在其设计和生产过程中开始使用CAD、CAM等技术，新技术的应用在促进生产力开展的同时也带来了新的挑战。
关于制造企业而言，尽管各单元的计算机辅助技术差不多日益成熟，但都自成体系，彼此之间缺少有效的信息共享和利用，形成所谓的“信息孤岛〞；同时随着计算机应用的飞速开展，随之而来的各种数据也急剧膨胀，对企业的相应治理形成巨大压力：数据种类繁多，数据重复冗余，数据检索困难，数据的平安性及共享治理等等。
许多企业差不多意识到，实现信息的有序治理将成为在今后的竞争中维持领先的要害因素。
在这一背景下产生一项新的治理思想和技术PDM，即以软件技术为根底，以产品为核心，实现对产品相关的数据、过程、资源一体化集成治理的技术。
PDM 明确定位为面向制造企业，以产品为治理的核心，以数据、过程和资源为治理信息的三大要素。
PDM进行信息治理的两条主线是静态的产品结构和动态的产品设计流程，所有的信息组织和资源治理根基上围绕产品设计展开的，这也是PDM系统有不于其它的信息治理系统，如企业信息治理系统(MIS)、制造资源方案(MRPⅡ)、工程治理系统(PM)、企业资源方案(ERP)的要害所在。
PDM的应用1．PDM数据治理范围PDM确实是一种“管得特别宽〞的软件，但凡最终能够转换成计算机描述和存储的数据，它都能够一概管之,例如：产品结构和配置、零件定义及设计数据、CAD绘图文件、工程分析及验证数据、制造方案及标准、NC编程文件、图像文件〔照片、造型图、扫描图等〕、产品讲明书、软件产品〔程序、库、函数等“零部件〞〕、各种电子报表、本钞票核算、产品注释等、工程书、多媒体音像产品、硬考贝文件、其它电子数据等。
大数据平台系统架构图
大数据应用
经营KPI 客户分析 库存分析
收视率分析
用户行为分析
数
据
营销分析 财务分析 专题分析
广告推荐
视频推荐
应
数据分析工具
用
图表展示
OLAP分析
Dashboard
Ad-hoc
即席查询 360度客户视图 历史数据查询
If-then分析
运维监控
平台监控
数
据
任务监控
平
台
资源监控
系统监控
告警管理
接口服务
实时计算平台 实时计算引擎 规则匹配引擎
数据服务 数据推送
数据下载
离线计算平台 数据集市
EDW ODS
大数据平台
采集任务Байду номын сангаас理
ETL平台 采集调度管理
采集数据传输
基础架构平台
Kettle
Spark
HDFS
Storm
HQ
数据质量 规则 配置
质量 监控
问题 处理
质量 评估
数据安全 数据 隐私
访问 控制
存储 保护
安全 分析
数据资产 资产 分类
资产 注册
资产 管理
资产 统计
元数据管理
血缘分析
影响分析
元模型 元数据导入 元数据管理
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
控制度与流程规范文档、信息项定义等。
数据质量度量化—全方位管理数据平台的数据质量，实现可定义的数据质量检核
数据服务电子化--为数据平台提供面向业务用户的服务沟通渠道。
和维度分析，以及问题跟踪。
4
数据服务
分析类应 用系统
提供平台 沟通渠道
数据提供
数据集市 管理会计 数据流 风险 管理平台 数据质量 Schemas ODS
14
15
16
17
18
19
1. 系统目标与定位 2. 技术实现架构 3. 数据标准管理子系统 4. 元数据管理子系统 5. 数据质量管理子系统 6. 数据服务子系统
7. 统一认证与用户管理模块
20
功能定义 技术元数据 源系统数据结构定义 主数据ER模型 数据与映射关系定义 数据影响与血缘分析 数据变化对比分析 业务元数据 代码定义 报表表头定义 报表指标定义 报表指标勾稽关系分析 定义数据平台公共代码及其与源系统代码的关系。 定义数据平台业务报表的构成元素与结构。 定义数据平台业务报表中指标的计算规则。
7. 统一认证与用户管理模块
11
客户层
表现层
业务层
Import Export
集成层
资源层
Database Operation Engine Objects Relation Analysis Engine ORM Hibernate 外部数据 <<Config.xml>> XML 文本 EXCEL 应用系统 Management & Control Security Task/Trans Log Driver & Adapter
完成情况
导入源系统数据字典，并以系统-表-字段的层级关系展现 已完成 各级数据关系。 导入主数据ERwin模型，解析生成模型各层级关系。 已完成 定义数据平台各部分，以及源系统间的数据关联映射关系。已完成 依赖所定义的数据平台各部分，以及源系统间的数据映射 已完成 关系，图形化展现数据变化影响和数据问题溯源。 针对元数据不同版本进行差异部分识别与比较。 已完成 已完成 已完成 已完成
13
功能定义 数据标准文档管理 数据标准文档制订 数据标准文档发布 数据标准文档版本管理 数据标准信息项管理 标准代码定义 主数据定义 数据标准查询与反馈 数据标准文档查询与反馈 数据标准信息项查询 应用代码标准符合性检查 新应用开发者将本应用代码与标准代码进行匹配，提交 系统检查 维护数据标准公共代码。 维护主数据标准 维护数据标准相关文档类信息 对数据标准相关文档进行发布管理 对数据标准相关文档的历史版本信息提供查看功能。
核心业务 系统 信贷业务 系统
数据抽取
数据质量 管理
„系统
管理行内 数据标准
管理平台元数据， 进行数据影响、 血缘分析
数据标准
5
元数据管理
查询数据标准，以开发符合数据标 准的应用 提交标准代码比对文档 应用开发者 维护数据标准 制订、发布标准 应用系统代码标准比对 查询数据标准规范， 反馈建议
Web Browser
HTML/AJAX /HTTP
ExtJS
Interface
Lists
Serialize JDBC
ODS DataMart
UA
12Βιβλιοθήκη 1. 系统目标与定位 2. 技术实现架构 3. 数据标准管理子系统 4. 元数据管理子系统 5. 数据质量管理子系统 6. 数据服务子系统
7. 统一认证与用户管理模块
国家开发银行 数据治理平台系统简介
1. 系统目标与定位 2. 技术实现架构 3. 数据标准管理子系统 4. 元数据管理子系统 5. 数据质量管理子系统 6. 数据服务子系统
7. 统一认证与用户管理模块
2
数据平台一期已构建完成并投入使用，所面临的问题：
数据标准缺乏结构化管理 源数据变化造成数据平台数据混乱 对数据平台数据问题如何快速定位原因？ 如何有效监控和改善数据平台数据质量？ 。。。
业务部门
数据服务
数据服务单管 理员
9
登录认证 AD(目录) 系统 单点登录与 角色管理 统一认证 与用户管 理模块
数据服务子 系统 执行检核
提供检核系 统元数据 提供库表结 构元数据
数据平台
用户与机构 信息同步
统一用户 管理系统 数据标准 子系统
元数据子 系统
提供标准相 关元数据
10
1. 系统目标与定位 2. 技术实现架构 3. 数据标准管理子系统 4. 元数据管理子系统 5. 数据质量管理子系统 6. 数据服务子系统
22
23
24
25
26
27
元数据采集适配器是一种驱动和解析器，用来接收、解析各种不用类型数据源的数据， 将有效的元数据存入模型，并建立关系。 在本期项目中，元数据管理系统的接口提供以下几种适配器：库表结构适配器、 PowerCenter适配器、E/R Win适配器、数据平台血脉分析适配器、指标适配器、代码适 配器、表头适配器等。
定义数据平台业务报表中指标间的依赖关系，并进行影响 已完成 与血缘分析。
21
功能定义
系统管理
完成情况
元数据手动采集 手工上传元数据定义文件 已完成 提供针对不同目标应用的适配器，实现定时的自 已完成，但需数据平 元数据自动采集 动采集 台提供采集支持，接 口方式尚需确定。 版本管理 提供元数据定版、批量定版、版本回溯的功能 已完成 访问控制管理 提供针对元数据细节操作的访问控制 已完成
建设一个完整的数据治理平台，作为数据平台的管控系统，从制度、标准、监 控、流程几个方面提升开行的数据信息管理能力，解决目前所面临的数据标准 问题、数据质量问题、元数据管理问题和数据服务问题。
3
围绕国开行数据平台建设，提供针对数据生命周期的管控机制，体现为以下几个 出发点：
数据标准规范化--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 数据关系脉络化--实现对数据间流转、依赖关系的影响和血缘分析。
数据标准子系 统 数据标准管 理员
提出数据标准需求 申请 业务部门
6
数据服务
数据平台
数据抽取
元数据管 理员
数据服务
7
业务部门
了解本机构特定系 统数据质量 提出业务数据质量 检核需求
数据质量 检核
数据质量管 理员
8
数据平台服务申请
应用开发者
提供数据平台服务 数据平台服务申请 与数据平台有效沟通