大数据平台发布管理体系介绍
平台数据管理运营方案
平台数据管理运营方案随着互联网的发展和普及，数据管理运营已经成为了各大平台的重要组成部分。
数据作为一种非常宝贵的资源，对于平台运营来说至关重要。
通过对数据的分析和管理，可以帮助平台更好地理解用户的需求，提升用户体验，增加用户粘性，从而实现平台的稳健增长。
本文将围绕平台数据管理运营展开讨论，并提出相关的方案和建议。
二、平台数据管理概述1.1 数据管理的概念数据管理是指对数据进行有效的收集、存储、处理、分析和利用的过程。
它包括了数据的采集、存储、清洗、分析和挖掘等环节。
通过数据管理，可以帮助平台更好地了解用户的行为习惯、偏好和需求，为产品优化和运营决策提供有力支持。
1.2 数据管理的重要性平台的数据管理对于其运营来说具有重要的意义。
通过对数据的管理和分析，可以帮助平台更好地了解用户群体的画像，为平台提供更有效的运营策略。
同时，通过对数据的分析和挖掘，还可以发现潜在的商业机会，为平台的发展提供有力支持。
三、平台数据管理运营方案2.1 数据采集数据采集是数据管理的第一步，也是最为重要的一步。
通过对用户行为数据的采集，可以了解用户在平台上的活动情况，例如浏览、点击、购买等。
数据采集可以通过埋点、日志、接口等方式进行，确保数据的全面性和准确性。
同时，为了保护用户隐私，平台需要遵守相关法律法规，对用户数据进行合法合规的收集和使用。
2.2 数据存储数据存储是数据管理的核心环节。
平台需要建立起完善的数据存储体系，确保数据的安全可靠。
同时，平台还需要建立起完善的数据分类和索引机制，以便于对数据的检索和分析。
为了提高数据的利用价值，平台需要对数据进行清洗、去重等处理，确保数据的质量和准确性。
2.3 数据分析数据分析是数据管理的重要环节。
通过对数据的分析，可以帮助平台更好地理解用户的需求和行为，为产品优化和运营决策提供有力支持。
数据分析可以通过统计分析、数据挖掘、机器学习等技术进行，为平台提供更精准的用户画像和商业洞察。
大数据中心信息数据管理制度
大数据中心信息数据管理制度引言概述：随着大数据时代的到来，大数据中心的建设和运营成为了各行各业的重要组成部分。
而在大数据中心的运营过程中，信息数据的管理制度显得尤为重要。
本文将从五个方面详细阐述大数据中心信息数据管理制度的内容和要求。
一、数据安全管理1.1 数据备份与恢复：大数据中心中的数据量庞大，因此必须建立完善的数据备份与恢复机制。
包括定期备份数据、建立冗余系统、制定数据恢复策略等。
1.2 访问权限控制：为了保护数据的安全性，必须对数据的访问权限进行严格控制。
包括设立不同级别的用户权限、制定访问控制策略、监控用户行为等。
1.3 数据加密与传输：在数据的传输过程中，必须采取加密措施，确保数据的机密性和完整性。
包括使用安全的传输协议、对敏感数据进行加密等。
二、数据质量管理2.1 数据采集与清洗：大数据中心需要采集和整理各种来源的数据，因此必须建立规范的数据采集和清洗流程，确保数据的准确性和一致性。
2.2 数据标准化与规范化：为了方便数据的管理和分析，必须对数据进行标准化和规范化处理。
包括统一的数据命名规则、数据格式规范等。
2.3 数据质量监控：建立数据质量监控系统，定期对数据进行质量评估和检查，及时发现和纠正数据质量问题，确保数据的可靠性和有效性。
三、数据存储与管理3.1 数据存储架构：根据数据的特点和需求，选择合适的数据存储架构，包括分布式存储系统、云存储等。
3.2 数据归档与清理：对于不再使用的数据，需要进行归档和清理，以释放存储空间和提高系统性能。
3.3 数据生命周期管理：制定数据的生命周期管理策略，包括数据的创建、使用、存储和销毁等各个阶段的管理措施。
四、数据共享与开放4.1 数据共享政策：建立数据共享政策，明确数据共享的原则和规则，保护数据的合法权益和隐私。
4.2 数据开放平台建设：建立数据开放平台，提供数据的共享和开放服务，促进数据的流通和利用。
4.3 数据共享合作机制：与相关机构和企业建立数据共享合作机制，共同开展数据共享项目，实现互利共赢。
大数据中心信息数据管理制度
大数据中心信息数据管理制度一、总则随着信息技术的飞速发展，大数据中心在企业和组织中的地位日益重要。
为了确保大数据中心信息数据的安全、准确、完整和可用，提高数据管理的效率和质量，特制定本管理制度。
二、适用范围本制度适用于大数据中心内所有信息数据的收集、存储、处理、传输、使用和销毁等环节。
三、数据分类与分级（一）数据分类根据数据的性质和用途，将数据分为以下几类：1、业务数据：与业务运营直接相关的数据，如订单数据、客户数据等。
2、系统数据：大数据中心内部系统运行所产生的数据，如日志数据、配置数据等。
3、管理数据：与管理决策相关的数据，如绩效数据、预算数据等。
（二）数据分级根据数据的重要性和敏感性，将数据分为以下几级：1、一级数据：极其重要和敏感的数据，如核心业务数据、财务数据等，一旦泄露或损坏将对企业造成重大损失。
2、二级数据：重要的数据，如客户信息、业务流程数据等，泄露或损坏会对企业产生较大影响。
3、三级数据：一般性的数据，如内部统计数据、工作文档等，泄露或损坏对企业影响较小。
四、数据收集（一）明确数据收集的目的和范围在收集数据之前，必须明确收集的目的和所需数据的范围，避免收集无关或不必要的数据。
（二）合法合规收集数据收集必须遵守相关法律法规和道德规范，不得采用非法手段获取数据。
（三）数据质量保证在收集数据时，应确保数据的准确性、完整性和及时性，对收集到的数据进行初步的审核和验证。
五、数据存储（一）存储介质选择根据数据的重要性和访问频率，选择合适的存储介质，如硬盘、磁带、光盘等。
（二）数据备份定期对数据进行备份，备份策略应包括全量备份和增量备份，并将备份数据存储在异地，以防止本地灾害或故障导致数据丢失。
（三）存储环境管理确保存储设备处于良好的运行环境，温度、湿度、电力等条件符合要求，防止因环境因素导致数据损坏。
六、数据处理（一）数据处理流程规范制定明确的数据处理流程，包括数据提取、转换、加载等环节，确保数据处理的准确性和一致性。
大数据中心信息数据管理制度
大数据中心信息数据管理制度引言概述：随着大数据时代的到来，大数据中心的信息数据管理制度变得尤其重要。
信息数据管理制度是指为了保证大数据中心的信息数据安全、合规和高效管理而制定的一系列规章制度和流程。
本文将从四个方面详细阐述大数据中心信息数据管理制度的重要性和具体内容。
一、信息数据安全管理1.1 加强数据访问控制：建立完善的权限管理机制，根据用户角色和职责划分不同的权限，确保惟独合法的用户可以访问敏感数据。
1.2 强化数据加密技术：采用先进的加密算法对数据进行加密，保护数据在传输和存储过程中的安全性，防止数据被非法获取和篡改。
1.3 建立数据备份和恢复机制：定期对数据进行备份，并建立完善的数据恢复机制，以应对数据丢失、损坏等突发情况，确保数据的可靠性和可恢复性。
二、信息数据合规管理2.1 遵守法律法规：严格遵守相关的法律法规，如《网络安全法》、《个人信息保护法》等，确保大数据中心的信息数据管理符合法律要求。
2.2 完善隐私保护措施：制定隐私保护政策，明确个人信息的采集、使用和保护规则，保护用户的隐私权益。
2.3 建立数据审计机制：建立数据审计制度，对数据的采集、存储、使用过程进行监控和审计，确保数据的合规性和可追溯性。
三、信息数据质量管理3.1 数据采集和清洗：建立规范的数据采集和清洗流程，确保采集到的数据准确、完整、一致，提高数据的质量。
3.2 数据标准化和整合：制定数据标准和规范，对数据进行标准化处理和整合，提高数据的一致性和可比性。
3.3 数据质量监控和改进：建立数据质量监控机制，定期对数据进行质量评估和监测，及时发现和解决数据质量问题，提升数据的可信度和可用性。
四、信息数据生命周期管理4.1 数据采集和存储：建立数据采集和存储策略，明确数据的采集来源和存储位置，确保数据的及时性和安全性。
4.2 数据使用和共享：规定数据的使用和共享规则，明确数据的使用范围和权限，保护数据的安全和隐私。
4.3 数据销毁和归档：建立数据销毁和归档机制，对再也不需要的数据进行安全销毁或者归档处理，避免数据泄露和滥用。
大数据分析平台规划蓝图及功能介绍ppt课件
4
<目录>
? 1、数据体系架构介绍 ? 2、数据分析平台架构及范围介绍 ? 3、数据分析平台操作介绍
5
2.1 数据分析系统 -系统架构
应用展现层
业务 模型层
统一信息门户
浏览器
财务 分析主题
采购
工程
人力
分析主题 分析主题 分析主题
审批数据 分析
跨分专析业
综合统计
大分数析据
分析
应用 工具层
ห้องสมุดไป่ตู้
数据分析平台 预定义报表
规划中
管理变革 科研投入 专利技术 两化融合
省分绩效分析 绩效横向对标 国资委核任期考
国资委效经营绩
竞争力评价
技术创新 经营能力 人力资本 企业文化 市场规模
投资
资费…
省分 视图
绩效理管 综合价评
运营 管层理
关注 方向
关注 领域
投资 计划
采购 管理
转固 交资
投资 收益
项目 建设
采购 订单
资产 管理
效益 评估
?
? ? 预算执行分析 利润专题分析
? ? 总体投资分析 工程进度分析
合同执行分析 订单统计分析
? ? 成本控制分析 ? 项目信息分析
库存管理分析
7
? ? 资产专题分析 ? 项目转固分析
库龄分布分析
2.3 数据分析平台—分析主题
把集团战略转变为可衡量的目标和方法，包括财务、计划建设、采购、运营、人力、绩效等，通过全面的分析框 架，将企业愿景转化为绩效指标并层层细化、分解，落实到部门及岗位
系统 ERP 库存辅助
财辅系统 计划建设 运维项目
流程引擎 合同管理
数据发布安全管理制度
第一章总则第一条为确保公司数据发布过程中的安全，防止数据泄露、篡改等安全风险，根据《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国数据安全法》等相关法律法规，结合公司实际情况，制定本制度。
第二条本制度适用于公司内部所有涉及数据发布的业务环节，包括但不限于内部系统数据发布、对外公开数据发布、合作方数据交换等。
第三条本制度旨在规范数据发布流程，加强数据安全管理，保障公司数据安全，维护公司合法权益。
第二章数据分类与分级第四条公司应按照数据的重要性、敏感性、机密性等特征，对数据进行分类分级。
第五条数据分类分为以下几类：（一）一般数据：不涉及公司核心业务和机密信息的数据；（二）重要数据：涉及公司核心业务、具有一定机密性的数据；（三）核心数据：涉及公司核心业务、高度机密的数据。
第六条数据分级分为以下几级：（一）公开级：数据可在不违反法律法规和公司政策的前提下对外公开；（二）内部级：数据仅限于公司内部使用，不得对外公开；（三）保密级：数据属于公司核心机密，仅限于授权人员查阅和使用。
第三章数据发布流程第七条数据发布前，需进行安全审查，确保数据符合法律法规和公司政策要求。
第八条数据发布流程如下：（一）数据提供方提出数据发布申请，说明数据类型、用途、发布范围等；（二）数据安全管理部门对数据发布申请进行审核，确认数据符合发布条件；（三）数据发布方按照审核意见对数据进行脱敏、加密等安全处理；（四）数据发布方在数据安全管理部门监督下进行数据发布；（五）数据发布后，数据安全管理部门对数据发布情况进行跟踪监测，确保数据安全。
第四章数据安全责任第九条公司董事会对数据发布安全负有最终责任。
第十条公司高层管理人员对数据发布安全方针和政策负责，并由数据安全管理部门负责执行与管理。
第十一条数据安全管理部门负责：（一）制定数据发布安全管理规范；（二）对数据发布流程进行监督和检查；（三）对数据发布安全事件进行调查和处理；（四）对员工进行数据安全培训。
数据发布安全管理制度
第一章总则第一条为加强公司数据发布安全管理，确保公司数据安全，维护公司合法权益，根据国家相关法律法规和公司实际情况，制定本制度。
第二条本制度适用于公司所有涉及数据发布的工作，包括但不限于内部数据发布、对外数据发布、合作伙伴数据交换等。
第三条公司数据发布安全管理遵循以下原则：1. 隐私保护原则：确保个人信息和其他敏感数据不被非法获取、使用和泄露。
2. 安全可控原则：确保数据发布过程中的安全性和可控性，防止数据被篡改、破坏或丢失。
3. 依法合规原则：严格遵守国家法律法规，确保数据发布合法合规。
4. 责任到人原则：明确数据发布过程中的责任，确保责任落实到人。
第二章数据分类与分级第四条公司数据根据其敏感程度和重要性分为以下等级：1. 一级数据：涉及国家秘密、公司核心商业秘密和个人隐私数据。
2. 二级数据：涉及公司重要商业秘密和个人隐私数据。
3. 三级数据：涉及公司一般商业秘密和个人隐私数据。
第五条公司应根据数据等级采取相应的安全保护措施，确保数据安全。
第三章数据发布流程第六条数据发布前，相关部门应进行以下工作：1. 数据审查：对拟发布的数据进行审查，确保数据真实、准确、完整。
2. 安全评估：对拟发布的数据进行安全评估，确定数据发布的安全等级。
3. 权限审批：根据数据等级，经相关部门负责人审批后方可发布。
第七条数据发布过程中，应遵循以下要求：1. 采取加密、脱敏等安全措施，确保数据在传输过程中的安全。
2. 严格控制数据访问权限，确保只有授权人员可以访问数据。
3. 对数据发布过程进行监控，及时发现并处理异常情况。
第四章数据发布后的安全管理第八条数据发布后，相关部门应持续关注数据安全，采取以下措施：1. 定期对数据发布系统进行安全检查，确保系统安全稳定运行。
2. 对数据访问日志进行审计，及时发现并处理异常访问行为。
3. 对已发布的数据进行监控，防止数据被非法获取、使用和泄露。
第五章责任追究第九条公司对违反本制度的行为，将视情节轻重，依法依规追究相关人员的责任。
阿里云大数据产品体系介绍
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据应用场景记录 统计大规模计算GB计算复杂程度数据量TBPB网站独立数据 集市论坛小型电商小型EDW BI/DWMPP淘宝支付宝 CRMERPHPC语言识别影音识别图像识别关系网络图像比对 行为DNA刷脸精准广告大数仓消费预测征信搜索排序EB深度学习大数据产品框架应用加速器分析引擎 推荐引擎 兴趣画像分类预测规则引擎 标签管理ID-Mapping计算引擎数据加工和分析工具离线计算 流计算 数据开发 ETL 开发调度系统机器学习分析型数据库数据可视化工具数据采集CDP （离线）数据服务和应用引擎数据管理数据 地图数据 质量智能 监控阿里云大数据集成服务平台是阿里巴巴集团统一的大数据平台，提供一站式的大数据开发、管理、分析挖掘、共享交换解决方案，可用于构建PB 级别的数据仓库，实现超大规模数据集成，对数据进行资产化管理，通过对数据价值的深度挖掘，实现业务的数据化运营。
目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据离线计算服务 MaxCompute离线计算流计算分析型数据库大数据计算服务(MaxCompute ，原ODPS)是由阿里巴巴自主研发的大数据产品，支持针对海量数据（结构化、非结构化）的离线存储和计算、分布式数据流处理服务，并可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务，应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域。
存储易用安全计算●支持TB 、PB 级别数据存储 ●支持结构化、非结构化数据存储●集群规模可灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式●支持海量数据离线计算●支持分布式数据流式处理服务 ●支持SQL 、MR 、Graph(BSP)、StreamSQL 、MPI 编程框架 ●提供丰富的机器学习算法库●支持以RESTful API 、SDK 、CLT 等方式提供服务●不必关心文件存储格式以及分布式技术细节●经受了阿里巴巴实践检验●数据存储多份拷贝 ●所有计算在沙箱中运行MaxCompute 的优势和能力高效处理海量数据1、跨集群技术突破，集群规模可以根据需要灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式2、单一集群规模可以达到10000+服务器（保持80%线性扩展）3、不保证线性增长的情况下，单个集群部署可以支持100万服务器以上4、对用户数、应用数无限制，多租户支持500+部门5、100万以上作业及2万以上并发作业安全性1、所有计算在沙箱中运行2、多种权限管理方式、灵活数据访问控制策略3、数据存储多份拷贝易用性1、开箱即用2、支持SQL、MR、Graph、流计算等多种计算框架3、提供丰富的机器学习算法库4、ODPS支持完善的多租户机制，多用户可分享集群资源自主可控经过实践验证1、阿里巴巴自主研发2、整套平台经受了阿里巴巴超大规模数据应用的实践验证离线计算流计算分析型数据库离线计算流计算分析型数据库自主可控•使用Hadoop组件开发受制于开源社区，最多只能维护一个分支•开源社区组件太多，版本问题，打包问题，升级维护成本太高Hadoop核心技术架构发展缓慢•一些技术阿里要比开源社区更早实现（如分布式文件系统多master实现等）没有一个Hadoop发行版可以满足阿里巴巴的业务场景•如异地多数据中心、数据安全性等要求Hadoop社区分化严重，发展状况有隐忧当前Yahoo、Facebook等公司使用的都是自己的私有版本流计算 StreamCompute离线计算流计算分析型数据库●阿里云流计算（StreamCompute）是一个通用的流式计算平台，提供实时的流式数据分析及计算服务●整个数据处理链路是进行压缩的，链路是即时的，完全以业务为中心，数据驱动解决用户实际问题实时ETL 监控预警实时报表实时在线系统对用户行为或相关事件进行实时监测和分析，基于风控规则进行预警用户行为预警、app crash预警、服务器攻击预警数据的实时清洗、归并、结构化数仓的补充和优化实时计算相关指标反馈及时调整决策内容投放、无线智能推送、实时个性化推荐等双11、双12等活动直播大屏对外数据产品：数据魔方、生意参谋等低延时高效流数据处理，根据不同业务场景的时效性需要，从数据写入到计算出结果秒级别的延迟高可靠●底层的体系架构充分考虑了单节点失效后的故障恢复等问题，可以保证数据在处理过程中的不重不丢， Exactly-Once 语义保证●通过定期记录的checkpoint数据，自动恢复当前计算状态，保证数据计算结果的准确性可扩展计算能力和集群能力具有良好的可扩展性，用户可以通过简单的增加Worker节点数量的方式进行水平扩展，可以支持每天PB级别的数据流量开发方便●SQL支持度高：标准SQL，语义明确，门槛低，只需要关心计算逻辑，开发维护成本低●完善的元数据管理：SQL天然对元数据友好，SQL优化支持离线计算流计算分析型数据库功能特性BI分析的发展方向离线计算流计算分析型数据库分析型数据库概述离线计算流计算分析型数据库分析型数据库(Analytic DB)，是一套实时OLAP（Realtime-OLAP）系统。
大数据平台数据治理体系建设和管理方案
XXX企业级省大数据平台数据治理子系统的建设和管理方案目录1.范围 (5)2.规范性引用文件 (5)3.术语、定义和缩略语 (17)4.总体说明 (23)4.1.概述 (23)4.2.目标 (23)4.3.原则 (24)5.数据治理体系 (25)5.1.总体框架 (25)5.2.组织架构 (26)5.2.1.组织构成 (27)5.2.2.角色职责 (27)5.3.系统架构 (29)5.3.1.系统功能框架 (29)5.3.2.系统模块流程 (32)5.4.系统边界 (33)5.4.1.与企业级省大数据平台关系 (34)5.4.2.与对外能力开放平台关系 (34)5.4.3.与平台运维系统关系 (35)6.数据治理核心模块 (35)6.1.数据标准管理 (35)6.1.1.背景 (35)6.1.2.目标及原则 (37)6.1.3.业务分类和定义 (38)6.1.4.技术功能要求 (46)6.1.5.本期建设范围及内容 (51)6.1.6.实施要求 (52)6.2.元数据管理 (52)6.2.1.背景 (52)6.2.2.元数据运营模式 (55)6.2.3.元模型标准 (55)6.2.4.元数据运维 (62)6.2.5.本期重点建设内容 (63)6.3.数据质量管理 (64)6.3.1.与传统经营分析系统的区别 (64)6.3.2.范围和原则 (66)6.3.3.与其它功能模块的关系 (67)6.3.4.本期数据质量功能需求 (70)6.3.5.本期数据质量运维要求 (72)6.4.数据资产管理 (73)6.4.1.数据资产概述 (73)6.4.2.数据资产范围 (75)6.4.3.与其它功能模块的关系 (77)6.4.4.本期数据资产功能需求 (77)6.4.5.本期建设内容 (81)6.5.数据安全管理 (81)6.5.1.数据安全概述 (81)6.5.2.建设原则 (82)6.5.3.建设内容 (82)6.5.4.边界关系 (83)6.5.5.技术功能 (84)6.5.6.管理要求 (85)7.数据治理场景 (91)7.1.背景描述 (91)7.2.场景一：银行伪卡交易判别 (92)7.2.1.背景介绍 (92)7.2.2.场景描述 (93)7.3.场景二：银行手机贷业务 (94)7.3.1.背景介绍 (94)7.3.2.场景描述 (94)8.附录 (96)附录一：数据标准框架 (96)附录二：数据标准体系定义内容示例 (97)前言本规范的制订是为了更好地实现XXX企业级省大数据平台数据治理子系统的建设和管理，为省大数据平台上的各类基础技术和应用提供支撑，加强省大数据平台上数据的管控力度，增强数据治理子系统自身管理能力。
IT服务管理体系实践之发布管理
IT服务管理体系实践之发布管理IT服务管理体系实践是指在IT服务管理的过程中，运用一系列经验和方法来有效地管理和提供IT服务，以满足业务需求。
IT服务管理体系实践中的发布管理是其中的一个重要环节，其目的是有效地规划、组织、控制和协调IT服务中的发布活动，以确保系统和服务的稳定性和可靠性。
在本文中，我们将重点介绍IT服务管理体系实践中的发布管理，包括其概念、流程、重要性以及最佳实践。
概念发布管理是IT服务管理中的一个关键过程，其主要目标是管理和控制IT系统和服务的发布活动，确保软件、硬件和配置的有效部署，并最大程度地减少对用户和业务的影响。
发布管理涉及规划、协调、监控和评估发布活动的过程，以确保新的或修改过的系统和服务能够按照计划在生产环境中顺利地部署和运行。
流程发布管理的流程通常包括以下几个步骤：1.规划发布：在此阶段，需要确定发布的内容、范围和时间表，并制定详细的计划和发布策略。
2.准备发布：准备发布包括准备所需的软件、硬件、文档和培训材料，确保所有资源和条件准备就绪。
3.审核和测试：在发布之前，需要对发布内容进行严格的审核和测试，以确保其符合质量和性能要求。
4.部署发布：在此阶段，将发布内容部署到生产环境中，并监控其运行情况。
5.评估发布：评估发布的成功与否，并记录发布活动的结果和经验教训，以便下次发布过程的改进。
重要性发布管理在IT服务管理中扮演着至关重要的角色，其重要性主要体现在以下几个方面：1.提高系统稳定性和可靠性：通过有效地规划和管理发布活动，可以降低系统和服务在生产环境中发生故障的风险，提高系统的稳定性和可靠性。
2.提高业务效率和灵活性：发布管理可以确保软件和服务的快速部署和更新，使业务能够更快地响应市场需求和变化，提高业务的灵活性和竞争力。
3.降低成本和风险：通过有效地管理发布活动，可以减少发布过程中的错误和延误，降低系统维护的时间和成本，并降低对用户和业务的影响。
最佳实践为了有效地实施发布管理，以下是一些最佳实践：1.制定发布策略：制定明确的发布策略和计划，包括发布的频率、方式、流程和责任人等，以确保发布活动按照规定的步骤和要求进行。
dama 数据管理知识体系指南
dama 数据管理知识体系指南
数据管理是维护和管理企业数据以满足企业信息化需求的过程，
其中包括数据获取、安全储存、有效使用和不时调整等环节。
数据管
理知识体系指南是指企业需要根据企业实际情况建立一套完整的数据
管理体系来满足企业的数据管理需求，其主要内容包括数据策略制定、数据质量管理、数据安全管理和数据可操作性等。
数据策略制定是管理企业数据的核心环节，企业需要对数据制定
有讲究的策略，其主要内容包括数据收集、管理、储存、分发、治理等。
这些策略需要根据企业的实际情况而定，在管理企业数据时要有
不可或缺的规范、程序和流程，保证数据在系统中处理准确、及时、
安全有用地、合乎法律法规的要求。
数据质量管理是对组织内部和外部数据质量的管理，它的核心原
则是将数据的概念、内容、结构、交换进行有讲究的规范管理，以保
证数据质量的合理性。
数据安全管理是企业信息化进程中重要的一部分，旨在为企业提
供安全、可靠、高效、及时的服务，其主要内容包括网络安全防护、
资源安全管理、数据系统安全管理和应用安全管理等。
数据可操作性是指数据可以被定期、准确、合理地获取、更新和
查询，包括数据的规划、抽取、聚集、转换、清洗、外部资源的访问、数据的安全控制等。
可操作性是保证数据管理有效性的重要因素，通
过有效的声明与实施，可以使数据资源利用得更好、数据质量更高。
总而言之，数据管理知识体系指南涵盖了企业数据获取、安全储存、有效使用和不时调整等全面内容，包含有数据策略制定、数据质
量管理、数据安全管理和数据可操作性等各个方面，可以帮助企业在
数据管理上做好充分的准备，为企业信息化开展提供坚实的基础。
大数据治理平台与数据运营体系建设方案
大数据治理平台与数据运营体系建设方案随着数字化时代的到来，企业面临着海量数据的挑战和机遇。
如何高效地管理和利用这些数据，成为了企业发展的关键问题。
为了解决这一难题，许多企业开始积极建设大数据治理平台与数据运营体系。
本文将探讨大数据治理平台和数据运营体系的建设方案，并提供一些建议来帮助公司顺利实施。
一、大数据治理平台建设方案1. 技术平台选择在建设大数据治理平台之前，企业需要根据自身的实际情况选择合适的技术平台。
常见的大数据技术平台包括Hadoop、Spark、Hive等。
根据公司规模和需求，选择适当的技术平台可以提高数据处理效率和准确性。
2. 数据采集与清洗数据采集是大数据治理平台的第一步。
企业可以通过数据采集工具，如Flume、Logstash等，从各个数据源中提取数据。
同时，对采集到的数据进行清洗，排除无效或错误数据，确保数据的准确性和一致性。
3. 数据存储与管理对于大规模的数据处理，建立高效的数据存储与管理系统非常重要。
常见的数据存储技术包括HDFS、MongoDB等。
同时，企业需要建立完善的数据分类和命名规范，以便于数据的管理和检索。
4. 数据安全和隐私保护在建设大数据治理平台的过程中，数据安全和隐私保护是不可忽视的问题。
企业需要采取适当的安全措施，如加密和权限管理，来保护敏感数据的安全。
此外，遵守相关的法律法规，合规处理用户隐私数据，是企业建设大数据治理平台的基本要求。
二、数据运营体系建设方案1. 数据治理与质量管理在数据运营体系中，数据治理和质量管理是关键环节。
企业需要建立数据治理机构和流程，明确数据责任人和流转路径。
同时，制定数据质量管理策略，进行数据清洗、校验和修复，确保数据的高质量和一致性。
2. 数据分析与挖掘大数据运营体系的目标是通过数据分析与挖掘产生有价值的洞见。
企业可以利用机器学习、数据挖掘等技术来对数据进行分析，发现其中蕴藏的业务机会和风险。
同时，制定相应的数据分析策略，为企业的决策提供科学依据。
大数据平台的建设和管理
大数据平台的建设和管理随着信息技术的飞速发展，包括移动互联网、物联网等新技术的普及，数据量呈现爆炸式增长。
管理这些海量数据成为企业发展中必须要面对的问题。
大数据平台的建设和管理成为迫切需要解决的问题。
一、大数据平台的建设大数据平台是指以大数据为核心，通过多样化的数据、统一的数据处理和存储、多层级的应用支持，构建支持大数据计算、存储、分析、挖掘等业务的集成化平台。
1. 数据的采集数据采集是大数据平台的基础，采集到的数据量越大、越精准，平台的价值就越大。
数据采集方式分为两种：一种是主动采集，意思是通过设备、传感器、web应用等手段主动收集数据；另一种是被动采集，也就是通过相册、通讯录等收集来自用户的数据。
如果有效的开展数据采集，将在很大程度上决定大数据平台业务应用的成败。
2. 数据的处理和存储在确定好采集的数据后，就需要进行处理和存储。
处理数据时，需要构建数据处理系统，实现数据的标准化、清洗、去重、加工、分析等操作。
同时，数据的存储也是至关重要的，需要使用大规模存储系统，专业的大容量存储设备，才能保持大数据的安全性和完整性。
3. 数据的分析数据的分析是大数据平台的关键工作，也是数据处理和存储的最终目的。
数据的分析可以从不同层次、多个维度来进行。
比如说，从品类、价格、地域、时间来分析，或者是从销售、供应、库存、订单来分析等等，都是为了发现数据背后的价值和信息。
二、大数据平台的管理大数据平台的管理是保证整个系统能够高效、安全、稳定地运行的关键，也是为企业保证数据能够充分发挥商业价值的重要手段。
1. 安全性管理数据泄露、隐私问题等都是大数据平台面临的安全风险。
一个安全的平台应该包含完善的安全机制，包括网络安全、数据备份和恢复等机制，以保证数据的安全性。
2. 运维管理大数据平台通常是复杂的系统，依赖于众多的软件和硬件设备的运行。
在这种情况下，管理人员需要高效地进行监控和管理，验证各种运行状况，并及时处理问题。
大数据技术管理制度有哪些
大数据技术管理制度有哪些引言随着信息技术的发展，大数据技术已成为企业信息化的核心技术之一。
大数据技术以其高效的数据处理和分析能力，为企业提供了更多的商业价值和竞争优势。
然而，大数据技术的应用和管理也带来了一系列的挑战和风险。
为了更好地实现大数据技术的价值和管理大数据技术风险，企业需要建立完善的大数据技术管理制度。
一、制度目的大数据技术管理制度是指企业为了规范大数据技术的应用和管理而制定的一系列规范和程序。
其目的是为了确保大数据技术的合规使用、安全保护和有效管理，从而提高企业的信息化管理水平和商业价值。
二、制度内容1. 大数据技术使用规范（1）明确大数据技术的应用范围和场景，例如数据采集、存储、处理、分析和应用等。
（2）规定大数据技术应用的权限和责任，防止未经授权的数据访问和操作。
（3）明确大数据技术的使用规则和操作流程，包括数据采集标准、数据质量要求、数据共享机制等。
2. 数据安全管理（1）建立大数据安全管理体系，包括数据加密、访问控制、网络安全等方面的规范与措施。
（2）健全数据备份和恢复机制，确保数据的安全和可靠性。
（3）规定大数据技术的安全保护责任和监督机制，防止数据泄露和滥用。
3. 数据治理（1）建立数据治理机构和流程，明确数据权限、数据规范和数据质量的管理程序。
（2）规定数据的分类管理和数据生命周期管理，确保数据的合规和有效利用。
（3）加强数据质量管理，建立数据质量评估和改进机制，确保数据的准确性和完整性。
4. 大数据技术运维管理（1）建立大数据技术运维管理规范，包括技术支持、系统维护、故障处理等方面的要求与流程。
（2）明确大数据技术运维责任和监督机制，确保系统的稳定和可靠性。
（3）建立大数据技术运维的监控与评估体系，及时发现和解决技术问题，保障系统正常运行。
5. 人员培训与管理（1）制定大数据技术培训计划和课程，提高员工的技术水平和应用能力。
（2）建立大数据技术人员的绩效评估机制，激励员工的学习和创新。
大数据平台管理制度
大数据平台管理制度一、前言随着信息技术的不断发展和应用，大数据已经成为当今社会信息化的重要组成部分。
大数据不仅仅是一种技术，更是一种战略资源。
如何有效管理大数据平台，高效利用数据资源，已经成为各行各业关注的焦点。
本文针对大数据平台管理制度进行探讨，旨在为企业建立完善的管理制度提供参考。
二、大数据平台管理制度的重要性1.提高数据管理效率大数据平台管理制度可以规范数据采集、存储、处理、分析等流程，提高数据管理效率，降低数据管理成本。
2.提升数据质量通过建立大数据平台管理制度，可以规范数据标准以及数据质量控制流程，提升数据的准确性和可靠性。
3.保障数据安全大数据平台管理制度可以制定数据保护措施，防止数据泄漏、遗失等情况，保障敏感数据安全。
4.提高数据分析能力通过建立大数据平台管理制度，可以规范数据分析流程，提高数据分析的效率和准确性，为企业决策提供有力支持。
5.促进信息共享大数据平台管理制度可以明确数据共享的规则和流程，促进信息共享，实现组织内部和外部资源的充分利用。
三、大数据平台管理制度的主要内容1.数据采集管理（1）明确数据采集的来源和流程，建立数据采集的标准化流程。
（2）制定数据采集的策略和规范，确保数据的完整性和准确性。
（3）建立数据采集的监控系统，定期对数据采集进行检查和评估。
2.数据存储管理（1）建立数据存储的体系结构，明确数据的分类和存储方式。
（2）制定数据存储的规范和安全措施，保障数据的安全和私密性。
（3）建立数据存储的备份和恢复机制，防止数据灾难和丢失。
3.数据处理管理（1）建立数据处理的流程和规范，确保数据处理的准确性和及时性。
（2）制定数据处理的质量控制措施，保证数据处理的可靠性。
（3）建立数据处理的监控系统，及时发现和解决数据处理异常。
4.数据分析管理（1）建立数据分析的标准化流程和方法，确保数据分析结果的准确性和可靠性。
（2）制定数据分析的质量控制措施，提高数据分析的效率和精度。
大数据平台数据治理体系建设和管理方案
大数据平台数据治理体系建设和管理方案目录一、内容概述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与范围 (4)二、大数据平台概述 (6)2.1 平台介绍 (8)2.2 架构设计 (9)三、数据治理体系构建 (10)3.1 数据治理原则 (12)3.2 治理框架 (13)3.3 组织架构与角色职责 (14)四、数据质量管理 (16)4.1 数据质量评估 (17)4.2 数据清洗与校正 (18)4.3 质量监控与持续改进 (19)五、数据安全管理 (21)5.1 数据加密与脱敏 (22)5.2 权限管理与访问控制 (23)5.3 安全审计与日志记录 (25)六、数据共享与交换 (26)6.1 共享机制 (28)6.2 交换标准与流程 (30)6.3 数据交换安全保障 (31)七、数据治理效能评估 (32)7.1 评估指标体系 (33)7.2 评估方法与工具 (34)7.3 效果反馈与持续优化 (35)八、实施计划与路线图 (36)8.1 短期计划 (37)8.2 中长期规划 (39)九、总结与展望 (39)9.1 实施成果 (40)9.2 发展趋势与挑战 (42)一、内容概述随着大数据技术的快速发展和广泛应用，企业和社会对数据的需求越来越迫切。
海量数据的快速增长给数据治理带来了巨大的挑战，为了确保数据的准确性、安全性和可用性，本文档将详细介绍大数据平台数据治理体系建设和管理方案。
数据治理目标和原则：明确数据治理的目标，如提高数据质量、保障数据安全、实现数据价值等，并制定相应的数据治理原则，如尊重用户隐私、保护知识产权等。
数据治理组织架构：设计合理的数据治理组织架构，明确各部门和岗位的职责，建立有效的沟通机制，确保数据治理工作的顺利推进。
数据治理流程：制定详细的数据治理流程，包括数据采集、存储、处理、分析、共享等各个环节，确保数据的全生命周期管理。
数据质量管理：建立完善的数据质量管理体系，包括数据清洗、去重、标准化、验证等环节，提高数据的准确性和一致性。
大数据平台治理体系管理制度
大数据平台治理体系管理制度随着大数据技术的快速发展和广泛应用，大数据平台的治理体系管理制度日益成为信息社会中一项重要的任务。
本文将针对大数据平台治理体系管理制度，就其定义，重要性，关键要素以及建立和实施的流程等方面进行探讨。
一、定义大数据平台治理体系管理制度是指为了保障大数据平台的正常运行和数据安全，确保数据的准确性、完整性和可靠性，以及支持平台治理的各项规章制度和流程的总体框架。
“大数据平台”是指集中管理大数据资源的基础设施，包括硬件、软件、网络等技术要素；“治理体系”是指基于国家法律法规和企业内部规定，对大数据平台进行组织、管理与控制；“管理制度”则是指为了实施上述治理体系，确保平台规范运作所制定的一系列规章制度和管理流程。
二、重要性大数据平台治理体系管理制度的建立和实施具有重要的意义：1. 提升数据安全性：大数据平台涉及大量敏感数据，建立健全的治理体系管理制度可以有效保护数据安全，避免数据泄露和滥用。
2. 提高数据质量：通过监控和管理数据质量的各个环节，及时发现和纠正数据错误和偏差，提高数据质量，保证数据的有效性和可信度。
3. 优化数据流程：制定合理的数据流程和管理规定，避免冗余、重复的数据操作，提高数据处理效率，节约资源成本。
4. 加强合规监管：建立健全的治理体系管理制度有助于遵守国家相关法律法规，规范数据处理行为，减少违规操作的风险。
三、关键要素建立健全的大数据平台治理体系管理制度，需要考虑以下关键要素：1. 治理目标：明确大数据平台治理的目标与任务，制定相应的政策法规和规章制度。
2. 组织结构：建立相应的组织架构，明确管理岗位和职责，确保治理工作的顺利进行。
3. 数据质量管理：建立数据质量管理体系，包括数据采集、清洗、存储和使用环节的规范与流程。
4. 安全保障：确保大数据平台的数据安全，包括数据备份、权限管理、网络防护等安全管理措施。
5. 合规监管：建立合规监管机制，明确数据使用的合法性和合规性要求，遵守相关法律法规。
大数据平台运营管理制度范文
大数据平台运营管理制度范文大数据平台运营管理制度范文第一章总则第一条为规范大数据平台的运营管理，提高运营效率和数据质量，制定本制度。
第二条大数据平台是指以海量数据为基础的信息处理、分析平台，包括基础设施、数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等组成部分。
第三条大数据平台的运营管理是指对大数据平台进行日常操作、监控、维护、升级和优化等工作的管理活动。
第四条大数据平台的运营管理目标是确保大数据平台的稳定、高效、安全、可靠地运行，提供有质量的数据支持和服务。
第五条大数据平台的运营管理遵循主动预防、及时响应、持续改进的原则。
第六条大数据平台的运营管理由专门的运营管理团队负责，主要包括平台运行管理、数据质量管理、用户支持管理、安全管理和监控管理等方面。
第二章平台运行管理第七条平台运行管理是指对大数据平台日常运行情况进行监控、评估和调整等活动。
第八条平台运行管理团队应定期对大数据平台进行性能评估，保障平台的运行效率和稳定性。
第九条平台运行管理团队应监控大数据平台的资源使用情况，及时发现和解决性能瓶颈问题。
第十条平台运行管理团队应根据用户需求，调整大数据平台的配置和参数，以提高用户的体验和服务质量。
第十一条平台运行管理团队应建立运行日志和报告制度，记录和分析平台的运行情况，并及时报告给上级领导和用户。
第十二条平台运行管理团队应与技术团队密切合作，共同解决技术问题和提升平台运行效率。
第三章数据质量管理第十三条数据质量管理是指对大数据平台的数据进行采集、清洗、整合和校验等活动，确保数据的准确性、完整性和一致性。
第十四条数据质量管理团队应制定数据采集规范，确保数据的及时采集和正确导入。
第十五条数据质量管理团队应建立数据清洗和整合的流程和方法，确保数据的一致性和准确性。
第十六条数据质量管理团队应定期对数据进行校验和验证，发现数据错误和缺失，及时进行修复和补充。
第十七条数据质量管理团队应建立数据质量监控体系，定期对数据进行质量评估和报告。
大数据平台描述
大数据平台在系统结构上包括数据采集系统、数据库管理系统、数据融合系统、资源服务管理系统、平台管理系统、任务调度管理系统、数据分析系统、数据可视化系统，如图所示:图：大数据平台系统结构1.1.1.1数据采集系统1）系统概述数据采集子系统通过多种方式和途径，把政府和企业各个部门的数据、物联网的数据、互联网的数据汇聚到大数据中心。
基于大容量、消息和事件的数据导入，面向不同格式的结构化、非结构化和流形式的城市数据，提供易于运营的多种数据源管理和格式转换以及原始数据的临时存储。
2）系统结构数据采集子系统通过丰富多样可供选择的采集方式，包括系统直采填写、数据导入、数据交换、网络抓取、API接口调用、感知设备对接等多种方式把政府和企业各个部门的数据汇聚到数据服务中心。
数据格式包括传统的结构化数据，或视频、录音、图片、文本等非结构化的数据，并可实现采集自动归类和预处理。
其基本原理如下图所示：图：数据采集总体架构数据采集子系统通过不同数据节点，通过数据的推拉，将政府和企业各部门的数据汇聚到数据服务中心，形成数据服务中心的基础数据资源库。
3)系统功能数据采集系统的功能包括数据源管理、指标项管理、集群管理、流程管理、流程日志、服务日志、插件管理。
(1)数据源管理：数据源管理主要解决政府各个部门、互联网爬取站点和物联网设备的数据源注册和管理，目前系统支持数据源包括：MySQL数据库、Oracle数据库、Hbase、Hive、NoSQL数据、云数据库、大文件系统、小文件系统等各种关系性数据库和非关系数据库。
数据源中存储了所有建立数据库连接的信息，就象通过指定文件名可以在文件系统中找到文件一样，通过提供正确的数据源名称，用户可以找到相应的数据库连接；能够实现多类型数据源的注册、查询和管理等功能。
(2)指标项注册：包括采集指标项注册，下发指标项注册，对需要做共享交换的数据进行登记，配置好交换数据的源和目标，这个功能就是对所有指标项做统一的管理。
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T-flow
风控管理
release note
版本、功能、开关、配置管理
changeline/T-flow
自动化工作流，自主组合变更流程
监控/健康分
流程执行前后检查环境影响
租户
租户
租户
租户
租户
租户
线上存在 准生产环境” 生产环境”两套环境
dev 前端
prd
准生产环境提供给用户测试开发 生产环境提供给用户日常生产
dev1-> dev2 prd1 -> prd2
dev1
dev2
prd1
prd2
准生产用户分析
准生生产环境
生生 产 环 境
灰度发布策略－计算模型
租户
租户
租户
租户
产品
模块
功能 模块 功能 开发测试 测试 c2
需求 需求
需求收集
开发测试
代码集成
线上部署
可靠发布策略
热升级
主备服务部署，部署不影响当前服务，主备切换新请求路由到新服务上
灰度
渐进式发布，每次只影响部分用户，当出现问题时，安全迅速地回退改动
线上测试
功能开关框架，小白用户协助测试 以用户身份验证功能
灰度发布策略－热升级
数据
保障数据安全的前提下，借用普通用户的resource，在线上进行回归验证
风控管理
版本上线如纵火火，刀刀耕火火种、惹 火 火 烧 身 身 什么时间可以做线上变更 线上变更能不能做
风控管理
⻛ 风 控
监控 release note 上线需求 需求单 健康分
Max Compute
changeline
bucket
bucket
对分组租户进行流量灰度 0 % -> 1 0 0 %
SQL default
SQL new
出现任何BUG ，流量桶归零
MaxCompute框架
灰度发布策略－I'm a special user
jar resource query 计算 资源 udf 超级租户 普通租户
计算 资源
租户
租户
线上部署一套新SQL模型，无用户流量
20_precent
40_precent
60_precent
80_precent
100_percent
定制流量桶： 20% 4 0 % 6 0 % 8 0 % 1 0 0 % 流量 根据灰度功能对租户(project)分组
bucket
bucket
bucket
全自动化交付
分支
所有的代码都是默认提交到主分支上(trunk) 切发布分支，不会直接从主分支上进行直接发布 bug修复先提交到主分支，在cherry picking到发布分支上
测试
提交到主分支后做单元测试，快速检测构建错误和测试错误
主分支daily run，保障主体功能不受影响
在发布过程中，使用发布分支重新运行全部单元测试，同时为测试结果创建审核记录
Meta Service
Security
Message Service
Replicaition Service
…
cluster
cluster
cluster
cluster
问题
架构有点复杂，牵一一发而而动全身身
自自动化交付
虽是处理离线数据，但是在线服务
可靠发布策略
规模庞大大，构建测试环境困难
⻛ 风 控 管 理
全自动化交付
cS
hotfix
c3 c4 c6 c7
master branch
sprint
c1 c2 c3 c4
new sprint
cS c6 c7
daily run
代码集成模式
全自动化交付
架构 模块 功能 开发 功能 c1 测试环境 回归验证 sprint 版本 开发 立项 立项 立项 测试 c4 c3 准生产环境 灰度发布 生产环境 开发测试
大数据平台发布管理体系介绍
技术创新，变革未来
提纲
引子
自动化交付
可靠发布策略
风控管理
引子
TB/PB
多租户/ 安全
Graph/ Spark
MaxCompute
机器学习
数 据通道
SQL/MR
MaxCompute 架构
租户
租户
租户
租户
租户
租户
IDE
SDK
Cli
SQL
MR
Graph
MPI
…
计算模型 框架