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数据中台与数据治理

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1、数据治理概述及技术解决方案,2,系统目标与定位 技术实现架构 数据标准管理子系统 元数据管理子系统 数据质量管理子系统 数据服务子系统 统一认证与用户管理模块,议题,3,建设背景,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? 。 建设一个完整的数据治理平台。

2、数据治理工具部署技术方案V1.61 一、项目背景 二、项目目标 提供一套后勤数据治理工具部署文件及配套文档,主要技术指标 如下: ( 1)具备数据抽取转换装载、元数据管理、数据标准管理和数 据质量管理四项功能。 ( 2)采用 B/S 模式,浏览器端兼容 Chrome、 FireFox 等主流浏 览器,服务器端可运行在 Linux、 Windows 系统上,应用服务器兼容 Tomcat7.0 以上,。

3、数字化转型中的大数据治理架构 目录 2 大数据治理架构与关键技术分析 3 普元大数据治理架构实践 1 数字化时代大数据向服务化发展 虚拟时空交易与现实时空交付的数字化时代 互联网 + 虚拟时空 现实时空 消费金融、工业 4.0 突破狭义亏联网的限制,讣识虚拟与现实的本质: 虚拟时空的交易与现实时空的交付 人、物、商业数字化连接 的商业模式 移劢互联网 时间自由 空间自由 手机银行、移劢支付 互联网。

4、数据治理总体解决方案(思路探讨),融合管理与技术,支撑决策与落实,行业数据现状及面临的问题,政府、金融、电信、医疗等行业企业普遍存在的数据管控难题:,数据管控方面存在的主要问题,数据管控体系架构,组织体系,管理体系,技术体系,执行体系,数据使用者(领导决策层) 数据管理者(IT管理层) 数据生产者(业务层),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。

5、     数据治理操作指南    数据治理操作指南  1 目录  1. 数据治理 . 4 1.1 从这里开始 . 4 1.1.1 业务背景 . 5 1.1.2 产品定位 . 5 1.1.3 基本概念 . 6 1.1.4 功能特性 . 8 .。

6、大数据治理平台解决方案 目录 数据治理概述 某行数据现状及问题 数据治理阶段目标 成效和特点 数据管理系统建设情况 第一 部分 数据治理概述 数据治理意义、作用和价值 意义 是构建完善、共享、统一管理数据环境的基本保障和重要组成部分 是把数据作为资产来管理的有效手段 作用 确定了一系列岗位角色和相应的责任及管理流程 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。

7、,大数据治理平台解决方案,目录,数据治理概述,某行数据现状及问题,数据治理阶段目标,成效和特点,数据管理系统建设情况,第一 部分数据治理概述,数据治理意义、作用和价值,意义,是构建完善、共享、统一管理数据环境的基本保障和重要组成部分 是把数据作为资产来管理的有效手段,作用,确定了一系列岗位角色和相应的责任及管理流程 保证了业务数据在采集、集中、转换、存储、应。

8、大数据平台数据治理建设方案,第一部分 数据治理概述,数据治理意义、作用和价值,意义,是构建完善、共享、统一管理数据环境的基本保障和重要组成部分 是把数据作为资产来管理的有效手段,作用,确定了一系列岗位角色和相应的责任及管理流程 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,价值,企业进行数据治理的最大驱动力来自数据质量,通过提高数据。

9、数据治理数据模型管控方案,. 数据治理需求发展趋势 . 数据治理成功关键要素 . 数据模型管控方案 . 成功案例,目录,I. 数据治理发展趋势,I. 数据治理发展趋势,4,BPM,SOA,DW,BigData,BI,MDM,Mobile,CRM,SCM,Smart BI,ERP CIM SIS MRP DSS,Web2.0 ERP2.0 I。

10、数据中心数据治理规划方案,数据模型与数据管控,数据应用,水利信息化初步形成了水利业务应用、水利信息资源、水利信息化基础 设施、水利网络安全、水利信息化保障环境五大体系。利用先进的信息技术,实现水利设施的智慧化管理和运行,进而 为社会公众创造更美好的生活,促进人水的和谐、水利的可持续发展。从点上信息收集、单个设施管理、线状河流治理 为主转向以流域为基本单元,涵盖流域承载的生产、生活、生态各过程。,虽然大多数服务器系统资源的利用率在1015,但是构架,安全和兼容性方面的问题导致必须指定不同的物理平台来运行它们。

11、大数据局数据治理解决方案,大数据治理,身边的大数据,大数据无处不在,善于解读、分析、运用大数据指标,将为科学决策和管理提供重要的数据支撑;但如果对大数据指标的理解不够透彻, 就会产生疑惑甚至是大数据误用。如: 工业增加值的大数据范围是规模以上工业企业,所以工业增加值增速严格意义上是指规模以上工业企业增加值增速,但经常被使 用者认为是全部工业企业增速。 有些数据使用者对工业增加值增速波动大,产生疑惑,但很少有人全面了解规模以上工业企业的划分标准经历了三次调整。,2007-2010年为年主营业务收入在500万元以上 的。

12、大数据平台数据治理方案,大数据平台下的数据治理IT大集中下的数据治理案例,目录,业务交易系统,大数据平台下的数据生命周期,热点,历叱,归档,活跃,内存数据库,业务数据库,主数据ODS,实时 交易,分析型系统,企业 数据仓库,海量数据分析平台,离线存储,数据治理的关键场景,管理仪表盘数据不准确,生产数据,历叱数据,?分析数据,大数据治理面临的挑战异种数据和复杂数据,大数据的最大特点就是非结构化, 如文档、报表、GIS信息、NoSQL 等。,大数据存储幵非在一个站点,或 归属一个单位,数据的所有权不地 理分布属亍多个机构的资源中。,通常传统的。

13、大数据平台数据治理整体规划方案,议程,大数据平台数据治理综述,1,大数据平台数据治理总体架构,2,大数据平台数据治理演进路线,3,大数据平台数据治理一期实施重点,4,附录:数据质量管理平台,5,大数据管理分析类应用建设现状基本分析,关注的内容,存在的问题,基本的现状,大数据数据仓库累积数据没有充分利用缺乏面向整个大数据的统一、完整的数据视图;缺乏支撑大数据日常业务运转的风险评估体系;缺乏大数据客户360度视图,客户行为分析和预测无法实现;缺乏面向金融业务运营管理的关键绩效指标体系;,大数据已建立面向整个信用行业的数据仓。

14、数据治理:大数据平台设计方案,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,5,6,3,4,信息孤岛现象严重,数据质量问题严重,数据应用未得到有效管理,数据安全问题日益严峻,1,意识到了问题的严重,2 “维持”代替“管理”,数据治理现状,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。

15、数据治理 大数据治理体系规划方案,1大数据治理体系与数据治理体系的联系与区别,大数据治理是一项系统工程,大到大数据技术平台的搭建、组织的变革、政策的制定、流程的重组,小到元数据的管理、主数据的整合、各种类型大数据的个性化治理和大数据的行业应用。组织必须治理全部大数据,将大数据治理定义如下: 大数据治理是广义数据治理计划的一部分,即制定与大数据有关的数据优化、隐私保护与数据变现的政策。 将上述大数据治理的定义分解为以下部分:,2,大数据是广义数据治理计划的一部分,数据治理机构必须采取以下措施,以将大数据整合。

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