数据治理与大数据平台设计.pptx
大数据与政府治理现代化ppt课件
但作为一种科研范式，还原论已经快走到尽 头。尽管对单个人、单个基因以及单个原子 等了解得越来越多，但我们对整个社会、整 个生命系统、 物质系统的理解并没有增加 很多，有时可能距离理解系统的真谛更远了。
帖子、手机
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15
社会治理的复杂性：
复杂科学最基本的概念是具有适应能力的、主动的个 体，简称主体。这种主体在与环境的交互作用中遵循 一般的刺激——反应模型，所谓适应能力表现在它能 够根据行为的效果修改自己的行为规则，以便更好地 在客观环境中生存。
由这样的主体组成的系统，将在主体之间以及主体与 环境的相互作用中发展，表现出宏观系统中的分化、 涌现等种种复杂的演化过程。
Sequoia1小时的运算量需要67亿人夜以继 日工作320年才能完成，是为美国核能安全局 研制的超级计算机，用于核武器的实验仿真。
最 近 在 Sequoia 处 于 检 测 阶 段 没 有 完 全 启 动 主要程序的期间，科学家们进行了人类心脏的 仿 真 ， 名 为 Cardioid 的 模 型 能 够 仿 真 7 小 时 以上的人类心脏活动，可以测试药物或是电击 等外界刺激对人类心脏的影响。
数据治理与大数据平台设计方案
数据治理与大数据平台设计方案1. 引言随着大数据时代的到来，企业每天都在处理海量的数据。
数据治理是一个重要的领域，它涉及到数据质量管理、元数据管理、数据安全和隐私保护等方面。
同时，为了有效地处理和存储大数据，需要设计一个高效的大数据平台。
本文将介绍数据治理和大数据平台的设计方案。
2. 数据治理数据治理是一个全面管理和控制数据资源的过程。
它包括数据质量管理、元数据管理、数据安全和隐私保护等方面的工作。
2.1 数据质量管理数据质量管理是确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性的过程。
为了保证数据质量，可以采用以下策略：•数据清洗：通过删除重复数据、修复格式错误、填充缺失值等操作，提高数据的质量。
•数据验证：使用规则引擎和模型，对数据进行验证，确保数据满足特定的约束条件。
•数据监控：实时监控数据的变化和健康状况，及时发现数据质量问题并采取相应的措施。
2.2 元数据管理元数据是描述数据特性和属性的数据。
元数据管理涉及到数据目录、数据词汇表和数据文档等内容。
通过元数据管理，可以达到以下目标：•数据发现：通过数据目录，用户可以快速找到所需的数据资源。
•数据可理解性：通过数据词汇表和数据文档，用户可以理解数据的含义和用途。
•数据跟踪：通过元数据，可以追踪数据的来源、修改历史和使用过程。
2.3 数据安全和隐私保护数据安全和隐私保护是数据治理的重要组成部分。
以下是一些常用的数据安全和隐私保护策略：•访问控制：通过身份验证和授权机制，确保只有授权用户可以访问数据。
•数据加密：对敏感数据进行加密，防止未经授权的人员获取数据。
•数据脱敏：对个人身份信息等敏感数据进行脱敏处理，保护用户的隐私。
3. 大数据平台设计方案大数据平台是指用于存储、处理和分析大数据的技术架构。
它需要具备高可扩展性、高性能和高可靠性。
3.1 数据采集和存储数据采集是将源系统中的数据收集到大数据平台的过程。
数据存储是将数据持久化到存储系统中的过程。
•数据采集：可以使用日志收集工具、数据集成工具等方式，将源系统中的数据从不同数据源中抽取到大数据平台。
数据治理课件
规范数据的跨境流动，确保数据安全和隐私权益 。
数据安全和隐私保护的技术手段
加密技术
对数据进行加密处理， 确保数据在传输和存储 过程中的机密性和完整
性。
访问控制技术
限制对数据的访问权限 ，防止未经授权的访问
和泄露。
数据脱敏技术
对敏感数据进行脱敏处 理，避免敏感信息的泄
露。
审计监控技术
数据治理课件
目录
• 数据治理概述 • 数据治理的组织和角色 • 数据质量管理 • 数据安全和隐私保护 • 数据架构和数据模型管理 • 数据生命周期管理
01
数据治理概述
数据治理的定义01Βιβλιοθήκη 0203定义
数据治理是对数据资产的 管理活动，确保数据质量 、安全性、可靠性和一致 性。
目的
通过数据治理，提高企业 的数据管理能力，提升数 据价值，为企业决策提供 支持。
数据质量度量
数据质量度量是对数据质量的量化评估，通过一系列的指标 来衡量数据质量的水平，如准确率、完整性率、一致性比率 、及时性等。
数据质量问题的解决和预防
数据质量问题识别
通过数据质量评估和度量，可以 识别出数据质量问题，如数据不 准确、不完整、不一致、不及时
等。
数据质量问题解决
针对识别出的数据质量问题，采 取相应的措施进行解决，如数据 清洗、数据修正、数据补充等。
数据采集、存储、处理、归档和销毁的实践和策略
总结词
数据采集、存储、处理、归档和销毁是数据 生命周期管理的重要环节，需要制定相应的 实践和策略来确保数据的准确性和完整性。
详细描述
在数据生命周期管理中，数据的采集、存储 、处理、归档和销毁是非常关键的环节。为 了确保数据的准确性和完整性，需要制定相 应的实践和策略。这些实践和策略包括：数 据采集的方法和标准、数据存储的架构和规 范、数据处理的分析和算法、数据归档的存
大数据平台整体架构设计方案（PPT）
大数据平台整体架构设计方案（PPT）
近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。
如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，下方这份PPT材料介绍了大数据平台功能架构设计，各子模块建设方案，如架构设计、数据治理、区块链。
可视化平台等。
2024版大数据时代的数据治理ppt课件
2023REPORTING 大数据时代的数据治理ppt课件•数据治理概述•大数据时代下的数据挑战•数据治理的关键技术•数据治理的实施步骤•数据治理的实践案例•数据治理的未来展望目录20232023REPORTINGPART01数据治理概述数据治理的定义与重要性定义数据治理是一种组织范围内的数据管理策略，旨在确保数据质量、安全性和有效利用，以满足组织战略和业务目标。
重要性随着大数据时代的到来，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。
数据治理能够确保数据的准确性、一致性和可靠性，提高数据价值，降低数据风险，从而为企业创造更多商业机会。
以数据管理为主，关注数据存储、备份和恢复等基础设施层面的问题。
初级阶段数据管理逐渐演变为数据治理，关注数据的全生命周期管理，包括数据质量、安全、隐私等方面。
发展阶段数据治理成为企业战略层面的重要议题，与业务战略紧密结合，实现数据驱动的企业决策和优化。
成熟阶段确保数据质量保障数据安全促进数据利用遵守法规要求通过建立数据质量标准和检测机制，确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。
通过合理的数据共享和交换机制，推动数据在组织内部的充分利用，提高数据价值。
制定和执行数据安全策略，防止数据泄露、篡改和损坏，确保数据的机密性、完整性和可用性。
确保数据处理活动符合相关法律法规和行业标准的要求，降低合规风险。
2023REPORTINGPART02大数据时代下的数据挑战随着互联网、物联网等技术的普及，数据产生速度呈指数级增长，给数据存储和处理带来巨大压力。
数据产生速度加快数据存储成本上升数据管理难度增加大规模数据的存储需要庞大的存储空间，导致存储成本不断攀升。
海量数据的管理和维护变得异常复杂，需要高效的数据管理技术和工具。
030201数据量的爆炸式增长03数据语义丰富数据的含义和背景信息千差万别，需要深入挖掘和理解数据的内在含义。
01结构化数据与非结构化数据并存除了传统的结构化数据外，非结构化数据如文本、图片、视频等日益增多，给数据处理和分析带来挑战。
数据治理课件
数据治理的框架和原则
总结词
数据治理的框架包括组织架构、策略制定、规程制定 、技术实施和持续改进等方面，而数据治理的原则则 强调数据的准确性、安全性、可靠性和一致性。
详细描述
数据治理的框架包括组织架构、策略制定、规程制定 、技术实施和持续改进等方面。其中，组织架构涉及 到各个部门和人员的角色和责任分配；策略制定是指 确定数据的精度、可靠性、安全性等方面的要求；规 程制定包括数据质量管理、数据安全管理和数据流程 管理等；技术实施涉及到工具和技术的选择和应用； 持续改进则强调对数据治理过程的不断优化和改进。
在进行分析前，需要对数据进行清洗 和整理，去除异常值、缺失值等，确 保数据质量。
数据安全与隐私保护
在数据分析过程中，要重视数据安全 和隐私保护，确保数据不被泄露和滥 用。
数据可视化与报告
数据可视化
通过图表、图像等形式 将数据呈现出来，帮助 人们更好地理解和分析
数据。
数据报告
将数据分析结果以报告 的形式呈现，包括文字 、图表、数据等，便于
汇报和交流。
可视化工具
如Tableau、Power BI 等可视化工具，能够方 便地制作各种图表和报
表。
数据解读与沟通
在制作报告时，需要注 重数据的解读和沟通， 确保报告内容准确、易
于理解。
人工智能和机器学习在数据治理中的应用
自动化数据处理
利用机器学习算法对大量数据进行自动化处 理，提高数据处理效率。
02
数据质量管理
数据质量评估
数据质量评估是数据治理中的重要环节，它对数据的质量进行全面的检查和评估 ，以确保数据的准确性和完整性。
数据质量评估通常包括数据的完整性、准确性、一致性、及时性和可用性等方面 的评估。评估过程中，需要对数据的来源、处理过程和用途进行全面的了解，以 确保数据的可靠性和可信度。
数据治理课件
建立跨部门的协作机制，促进不同 部门之间的沟通与合作，共同推进 数据治理工作。
数据治理的角色和责任
01
02
03
04
领导者
负责制定数据治理战略和目标 ，为数据治理工作提供支持和
指导。
数据管理员
负责具体的数据治理操作和维 护，包括数据质量管理、数据 安全管理和数据流程管理等。
数据所有者
负责确定数据的精度、可靠性 、安全性等方面的要求，并确 保数据的合规性和准确性。
总结词
医疗行业的数据治理面临诸多挑战，如数据量大、数 据类型多样、数据质量不高等问题。
详细描述
医疗行业的数据治理挑战主要来自于医疗数据的复杂性 和多样性，包括医疗影像数据、电子病历数据、实验室 数据等多个来源的数据。同时，医疗数据的隐私和安全 问题也是医疗行业数据治理的重要挑战之一。为了解决 这些问题，医疗行业的数据治理需要建立完善的数据管 理制度和规范，加强数据的质量控制和安全管理，并采 用先进的数据治理技术和工具，如数据仓库、数据挖掘 和大数据分析等技术来提高数据治理的效率和效果。
案例三
总结词
互联网行业的数据治理策略和效果评估是数据治理领域中一个新兴的案例，它涉及到数 据的采集、存储、处理和使用等各个环节的管理和控制。
详细描述
互联网行业的数据治理策略和效果评估主要关注数据的实时性、动态性和可扩展性等方 面的管理。同时，互联网行业的数据治理还需要关注数据的隐私和安全问题，确保数据 的合规性和安全性。为了评估数据治理的效果，可以采用各种指标和度量方法，如数据
详细描述
金融行业的数据治理实践主要涉及到数据的 准确性、完整性、一致性和安全性等方面的 管理。通过对数据的统一管理和控制，可以 提高数据的可信度和质量，降低数据风险和 成本。同时，金融行业的数据治理实践还涉 及到数据流程的管理，包括数据的采集、存 储、处理和使用等各个环节的管理和控制。
大数据平台规划方案汇报(PPT 22张)
6T/年
300T/年
272T/年
新增
新增
评估中
大数据使得现有的数据处理方法面临新问题
面对海量的数据压力，需要大数据平台提供可供线性扩容的存储能力。
大数据使得现有的数据处理方法面临新问题
DW&MK
ODS层
应用层
■
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1
2
3
4
大数据平台目标架构及定位
批量采集 准实时采集
数据挖掘能力
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√ √ √
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大数据平台： Hadoop主要功能
快速的数据读取
大数据存储统计
复杂计算并行处理
大数据平台： 分布式数据库
√ √ √ √ √ √
数据融合与分级存储实施将核心模型（即中度汇总的模型）通过改造融入到现有主数据仓库的核心模型中，减少数据冗余，提升数据质量。将主数据仓库中的历史数据和清单数据迁移到低成本分布式数据库，减轻主数据仓库的计算与存储压力并支撑深度数据分析。数据 数据 数据
谢谢观赏
大数据平台规划方案汇报
一、大数据应用发展趋势
大数据处理技术代表了新一代的技术架构，这种架构通过高速获取数据并对其进行分析和挖掘，从海量形式各异的数据源中更有效地抽取出富含价值的信息。从大量数据中挖掘高价值知识是各界对于大数据的一个共识。
大数据对电信运营商的应用价值体现
3
1
5
4
2
提升业务效率
增强管理水平
创新商业模式
提升客户体验
技术高效、低成本
数据平台现状
最大、内容最丰富数据量的增长挖掘数据价值
数据治理课件
感谢您的观看
THANKS
数据治理课件
目 录
• 数据治理概述 • 数据治理的流程 • 数据治理的实践 • 数据治理的挑战与解决方案 • 案例研究
01
数据治理概述
数据治理的定义
总结词
数据治理是对数据资产的管理和监督过程，确保数据质量、安全性、可靠性和一致性。
详细描述
数据治理是一个系统化的管理过程，涵盖了组织对数据的获取、存储、处理、使用和删 除等环节。它不仅关注技术方面，还涉及到组织架构、政策、流程和人员等多个方面。 数据治理的目标是确保数据质量、安全性、可靠性和一致性，从而支持组织的战略目标
政府机构的数据治理实践
总结词
政府机构的数据治理实践是数据治理领 域中较为重要和有代表性的案例之一。
VS
详细描述
政府机构的数据治理实践通常涉及公民信 息、行政记录、统计数据等多个方面。政 府机构需要确保数据的准确性、可靠性和 一致性，以满足公民的知情权和监督权。 通过建立完善的数据治理体系，政府机构 能够提高行政效率和公共服务水平，增强 政府公信力和透明度。
02
数据治理的流程
数据质量管理
01
02
03
数据质量评估
评估数据的准确性、完整 性、一致性和及时性，确 保数据满足业务需求。
数据清洗与校验
清洗重复、错误或不完整 的数据，通过校验规则验 证数据的合规性。
数据标准与规范
制定数据标准与规范，确 保数据的统一性和规范性 。
数据安全与隐私保护
数据访问控制
数据孤岛可能导致数据重复、不一致和冗余，增加数据管理和维护的成 本。同时，它也限制了企业从数据中获取洞察和价值的能力。
解决方案： 实施数据集成策略，建立统一的数据仓库或数据湖，将分散 的数据整合到一个集中式的数据管理平台中，促进数据的共享和利用。
大数据治理解决方案ppt课件
7.1业务词库
业务词库
业务词库是企业用于传达 其对信息的认识的语言。 创建并维护该层业务元数 据，对表达要求的含义和 描述IT系统可用的信息至关 重要。
业业务务词词库库保保证证了信了息信开息发开的发准 确的性准和确速性度和。速度。
术语代表着企业和业务层 面对信息的理解，所以许 多组织倾向于自下而上创 建数据词典，对已有的信 息进行归类。
12
从非结构化文件中采集元数据，支持企业搜索
创建非结构化数据的索引，也是元数据的一种形式，许多企业的搜索供应商已开发 相应工具。
保险业
通过向呼叫人员提供客服关怀、告警、保单和客 户信息文件等多个文件库的可搜索访问，可将平 均处理时间减少三秒，年节约数百万美元。
制药业
通过提供对EMC Documentum、文件系统、 微软Share-Point、内网和外部数据库中客户、 患者和研究数据的快速访问，加快科研进程。
➢ 数据架构：结构化和非结构化数据系统及应用的架构 式设计，用于实现数据的可用性，并将数据分配给合 适的用户。
➢ 元数据：指用于创建常见的语义定义、IT术语、数据模 型和数据库的方法和工具。
➢ 审计信息日志和报告：指监测和测量数据价值、风险 和信息治理有效性的组织流程。
➢ 数据结构和认识：如关键角色的职位说明中，是 否包含大数据治理，如配备首席数据官和信息治 理官？
执行大数据隐 私政策
大数据治理团队可以通过 使用数据分析工具发现敏 感的大数据，以监督对政 策的遵从度。
10
从相关的大数据存储中输入技术元数据
在创建业务词库后大数据治理团队需要从大数据源中采集合用的、相关的元数据。
数据库 文件
结构化
信息管理经销商
元数据
876【57页PPT】数据治理服务解决方案及应用案例(精品)
个人征信
管理驾驶 舱
营销管理
产品定价
资本充足
1104报送
EAST报送
……内外部数据使用者
数据使用
上千张表
上千张表
上千张表
几十-~几百个应用
解决什么问题 ? 为什么开展数据治理/数据资产管理?
起到有力的支撑作用，加强数据管理和数据服务，更好的满足业务发展需求。
数据可视
典型问题 ▪ 组织有多少数据资源？ ▪ 来源、种类、大小 ▪ 数据之间关系？ 典型系统： ▪ 信息资源目录 ▪ 信息资源管理平台 ▪ 数据地图--元数据
贴源数据整合平台
数据仓库整合平台
风险数据 集市
财务数据 集市
报表数据 集市
客户数据 集市
监管数据 集市
审计数据 集市
……依据需求建设
数据整合
信用风险 计量
操作风险 计量
客户360
市场风险 计量
风险资本 计量
成本分摊
报表指标
绩效计算
流动性计 量
压力测试
……依据需求建设
数据加工
0秒贷 企业征信 管理会计
立案意外信息
立 案 _意 外 信 息
出险人客户编号 立 案 编 号 (FK)
意外类型代码 意外类型名称 意外代码 意外名称 意外原因代码 意外原因名称
立案诊疗信息
立 案 _诊 疗 信 息
出险人客户编号 立 案 编 号 (FK)
医院代码 医院名称 诊断医生号码 诊断医生名称 门诊日期 疾病类型代码 疾病代码 疾病名称 诊断类型代码
数据定义
数据治数理据/资数产据管资理产管理
报案基本信息
报 案 _基 本 信 息
报案编号 立 案 编 号 (FK)
华傲数据治理总体解决方案.pptx
技术体系
系
❖ 数据探查 ❖ 数据清洗、质量提升
架
❖ 数据集成、监控
构
❖ 数据安全
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管理体系
❖ 制定数据标准（定义标准、使用标准） ❖ 制定数据管理机制（管理流程、权责关系） ❖ 制定数据应用规则（数据集成、分发规则） ❖ 制定数据模型（统一数据视图）
数据定义规则 数据清洗规则 数据应用规则
数 据 指 标 、 规 则 体 系
10
数
整体统计
细节探索
据
探
• 概况认知
• 深入分析
查
• 通用探查需求
• 多维度统计
建立数据库 全文索引
Schema概况统计 表概况统计
主外键关联探索 敏感数据探索
基本分析 结构分析 频率分析 分布统计
关联分析
• 数据依赖分析 • 全面数据诊断
执行体系
❖ 业务梳理 ❖ 数据分析 ❖ 绩效评估 ❖ PDCA循环管控机制
5
华傲数据治理管控架构是促进企业数据管理体系建设和执行体系落地的有力支
撑平台，将分散、多样化的核心主数据通过标准化、质量探查、清洗、集成及监控
等操作进行优化，形成企业内的数据管控体系，并结合企业组织结构，形成数据管
控执行体系，在企业内部持续运行，提升、挖掘主数据的应用价值。
9
业务梳理
数据分析
应用分析
数
据
• 业务流梳理
• 数据流梳理
• 数据的应用规则
梳ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
• 业务职责重定义
• 数据格式分析
• 数据的应用范围
理
• 业务与组织机构的关联分析
干货数据治理体系建设方案（PPT）
干货数据治理体系建设方案（PPT）来源：公众号数邦客背景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与业务部的知识和意见，通过将流程、策略、标准和组织的有效组合,对企业的信息化建设进行全方位的监管，需要企业高层的授权和业务部门与IT 部门的密切协作。
目标是保证数据的有效性、可访问性、高质量、一致性、可审计和安全性。
数据治理体系的建立是促进企业数据管理体系建设和执行体系落地的有力支撑平台，将分散、多样化的核心数据等通过标准化、质量探查、清洗、集成及监控等技术手段进行优化，形成企业内的数据治理体系，并结合企业组织结构，形成数据管控执行体系，在企业内部持续运行，提升、挖掘主数据的应用价值。
解决企业内部如下的数据管控问题：数据分散且多样化问题隐蔽性的数据质量问题遇到问题，数据生产者和管理者互相推脱责任的问题数据质量低下，利用率低的问题数据管理落实不利的问题数据使用者决策依据不准确的问题数据治理背景需求主要体现在3个方面：大数据角度、数据质量角度、数据分析角度。
在构建数据治理体系时，由数据造成的业务问题多种多样，制定数据治理战略显得尤为重要：搭建立体式的数据治理组织机构，明确不同组织体系的职责与分工，是维持数据治理体系高效运转的保障。
参照行业最佳实践，结合企业IT应用实际情况，设计数据治理体系架构，其中数据治理平台主要包含数据集成管理、数据探索稽查、数据清洗融合、数据质量提升、数据质量监控等几个部分。
数据集成管理：数据探索稽查：数据清洗融合：数据质量提升：数据质量监控：数据安全监控：构建企业数据治理体系，可以提高企业数据的一致性以及准确性，从而提高企业数据的质量，增强企业业务决策的信心。
同时，数据治理体系可以提供更有效的信息访问和可见性，对企业来说，可以实现更好的数据分析，帮助企业打造数据驱动业务的能力，助力企业构建以用户为中心的数据运营体系。
来源：肉网品世界。
大数据时代的数据治理ppt课件
基于数据地图形成全链路监控； 事前、事中、事后的数据质量检查。
全局的数据资产监控 数据问题跟踪能力
亿信华辰-睿治普元-数据众包平台化、可视化、智能化
睿治是一款覆盖数据全生命周期的数据治理平 台，它通过对数据从创建到消亡全过程的监控 和治理，实现数据的统一管理，保证了业务数 据在采集、集中、转换、存储、应用整个过程 中的完整性、准确性、一致性和时效性。
···
全面的数据管理能力
• 元数据管理范畴：传统数据、大数据、工具、 模板
• 对资产信息的自动获取：自动数据信息采集、 自动服务信息采集与自动业务信息采集
• 支持一系列的采集器，并且多采用直连的方式 来采集相关信息。
清晰直观、操作便捷
• 能在一个界面全面了解到元数据信息 • 通过图像从更多维度、更直观地了解企业数据
数据质量探查 和提升技术
通过合理的技术找出数据问题并找到问题数据；从各个维度监控数据问题，并能通过 最直观和快捷的方式反馈给相关责任人；实现问题发现、认责、处理、归档等数据问 题的闭环解决流程等
自助化数据服务构建技术
人工智能的知识图谱构建
1
单个工具
元数据 数据质量 主数据
···
2
集成平台
数据资产管理 数据治理平台 自助服务平台
全配置、自部署、零干预；动态缺失数据探查 多维接入，自动化血缘与影响力分析
数据团队
一站式的数据众包服务，可根据特定领域、特 定场景的客户需求，提供定制化的数据获取与 加工方案的设计与执行服务， 为客户交付标准 化结构化的可用数据，数据类型涵盖文本、图 像、数据关系 • 通过H5等流行的展现技术实现各浏览器的兼容 • 支持界面的移植
- 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)。
▪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
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
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
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
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
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
为什么要进行元数据管理
1 数据的参考框架 2 解决数据模糊性
Why?
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.
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
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
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
数据治理 大数据平台设计
万振龙
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
数据治理背景
1 大数据时代凸现数据重要性
2 数据治理是大数据的基础
数据 治理
3 信息孤岛现象严重 4 数据质量问题严重
5 数据应用未得到有效管理
6 数据安全问题日益严峻
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
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
短信通知
业务部门管理员
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
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
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 实施
运行 维护
项目实施要点
•选择工具 •定制开发 •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
要素
关系
定义 规则
制定 完善
提交
审核、评估、发布
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
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
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
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
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
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
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Leabharlann 系标准单词标准用语 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
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
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