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大数据平台数据治理整体解决方案大数据可视化平台数据治理方案.pdf
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大数据平台数据治理整体解决方案 大数据可
视化平台数据治理方案
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目 录
一 数据管理的现状 .................................................................................. 4
二 数据治理的概述 .................................................................................. 5
(一) 数据治理概念 ........................................................................................ 5
(二) 数据治理目标 ........................................................................................ 5
三 数据治理体系 ..................................................................................... 6
四 数据治理核心领域 ............................................................................... 6
(一) 数据模型 .............................................................................................. 7
(二) 数据生命周期 ........................................................................................ 7
(三) 数据标准 .............................................................................................. 9
(四) 主数据 ................................................................................................ 1 0
(五) 数据质量 ............................................................................................ 1 1
(六) 数据服务 ............................................................................................ 1 3
(七) 数据安全 ............................................................................................ 1 3
五 数据治理保障机制 ............................................................................. 14
(一) 制度章程 ............................................................................................ 1 4
(1) 规章制度 ............................................................................................ 1 4
(2) 管控办法 ............................................................................................ 1 4
(3) 考核机制 ............................................................................................ 1 4
(二) 数据治理组织 ...................................................................................... 1 6
(1) 组织架构 ............................................................................................ 1 6
(2) 组织层次 ............................................................................................ 1 7
(3) 组织职责 ............................................................................................ 1 8
(三) 流程管理 ............................................................................................ 2 0
(四) IT 技术应用 ......................................................................................... 2 0
(1) 支撑平台 ............................................................................................ 2 0
(2) 技术规范 ............................................................................................ 2 3
3
附件 A 数据管理规范 ............................................................................ 24
附件 B 数据质量评估办法 ....................................................................... 39
附件 C 数据质量管理流程 ....................................................................... 43
4
关于数据治理的理解
数据管理的现状
根据行业信息化发展的现状,结合当今行业数据治理的要求,
大型集团或政务管理部门现阶段数据管理方面存在以下的不足:
(1) 数据多头管理,缺少专门对数据管理进行监督和控制的
组织。信息系统的建设和管理职能分散在各部门,致使数据管理的
职责分散,权责不明确。组织机构各部门关注数据的角度不一样,
缺少一个组织从全局的视角对数据进行管理,导致无法建立统一的
数据管理规程、标准等,相应的数据管理监督措施无法得到落实。
组织机构的数据考核体系也尚未建立,无法保障数据管理标准和规
程的有效执行。
(2) 多系统分散建设,没有规范统一的省级数据标准和数据
模型。组织机构为应对迅速变化的市场和社会需求,逐步建立了各
自的信息系统,各部门站在各自的立场生产、使用和管理数据,使
得数据分散在不同的部门和信息系统中,缺乏统一的数据规划、可
信的数据来源和数据标准,导致数据不规范、不一致、冗余、无法
共享等问题出现,组织机构各部门对数据的理解难以应用一致的语
言来描述,导致理解不一致。
(3) 缺少统一的主数据,组织机构核心系统间的人员等主要
信息并不是存储在一个独立的系统中,或者不是通过统一的业务管
理流程在系统间维护。缺乏对集团公司或政务单位主数据的管理,
就无法保障主数据在整个业务范围内保持一致、完整和可控,导致
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业务数据正确性无法得到保障。
(4) 缺乏统一的集团型数据质量管理流程体系。当前现状中
数据质量管理主要由各组织部门分头进行;跨局跨部门的数据质量
沟通机制不完善;缺乏清晰的跨局跨部门的数据质量管控规范与标
准,数据分析随机性强, 存在业务需求不清的现象, 影响数据质量;
数据的自动采集尚未全面实现,处理过程存在人为干预问题,很多
部门存在数据质量管理人员不足、知识与经验不够、监管方式不全
面等问题;缺乏完善的数据质量管控流程和系统支撑能力。
(5) 数据全生命周期管理不完整。目前,大型集团或政务单
位,数据的产生、使用、维护、备份到过时被销毁的数据生命周期
管理规范和流程还不完善,不能确定过期和无效数据的识别条件,
且非结构化数据未纳入数据生命周期的管理范畴;无信息化工具支
撑数据生命周期状态的查询,未有效利用元数据管理。
数据治理的概述
2.1 数据治理概念
数据治理是指将数据作为组织资产而展开的一系列的具体化工
作, 是对数据的全生命周期管理。
数据治理体系是指从组织架构、管理制度、操作规范、 IT 应用
技术、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数
据质量、数据安全、数据生命周期等各方面进行全面的梳理、建设
以及持续改进的体系。
2.2 数据治理目标
数据治理的目标是提高数据的质量 (准确性和完整性),保证数
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