中国移动企业级省大数据平台技术规范数据治理子系统分册

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企业高层必须制定一个基于价值的数据治理计划,确保董事会和股东可以方便、安全、快速、可靠地利用数据进行决策支持和业务运行。 数据治理对于确保数据的准确、适度分享和保护是至关重要的。有效的数据治理计划会通过改进决策、缩减成本、降低风险和提高安全合规等方式,将价值回馈于业务,并最终体现为增加收入和利润。
背景:数据治理是大数据的重要基础 中国移动 China mobile 早在2009年,《大数据资产∶聪明的企业怎样致胜于数据治理》一书的作者 Tony Fisher就曾提 到,如果基本数据不可靠,大多数企业的大数据计划要么会失败, 要么效果会低于预期 Tony Fisher 万丈高楼平地起” 更好的数据意味着更好的决策 数据是准确、可靠、值得信赖的,来龙去脉清 楚,并且具有一致性,才能帮助决策,试想 如果没有完善的数据管控计划,这能做到吗 没有精准教据,怎么做好精确营销、精 细运营 良好的管理是通过工具而不是规范实现 ○∽的 3 肯景:数据是大数据发展的根本,缺治理将使大数据发展中移动 步维艰 China mobile 实现大数据,数据治洽理工作中,我们面临的问题! 数 需求 系统 不 困境 困境 不知用:不知道企业有哪些数据 需求更多:多域融合后,大 √数据孤岛:数据量更大,数据标准 分布在哪些系统里 数据开发需求大量增加 不统一,原先各自为政所实施的局 不会用:无法理解跨专业、跨平 跨部门沟通更频繁:部门 部应用使得各系统之间彼此独立, 台数据的业务含义 与市场部、物流部多次沟通 信息不能共享,成为一个个信息孤 不敢用:存在同名不同义的对象 过程中,需求的准确性逐步 岛 描述,该用哪个?已经存在的结 降低 系统架构:系统从单一的关系性数 果数据可以直接使用吗 管理难度更大:开发出错率 据库转变为异构数据库 不便用:要跨多个平台、数据库 ,或者是量增大 数据服务:数据的服务形式发生了 才能找到自己需要的数据 √开发量更大:工时总量增加 变化,以对内提供为主,转为对外 提供 挑战:数据治理面临的问题是复杂多样的 中国移动 China mobile 由于数据的复杂性,数据治理是一项长期、艰巨的工作,我们要兼顾短期目标和长期目标 短期:把握重点,快速见效 长期:持续构建完善的数据治理体系 决策者市场业务应用创新\/投资部门内控部门开发部门运维部门 部门 部门 需要基于全局的需要在最短时间现有的应用都是大数据建设投资应对监管部门数‖大数据应用需数据越来越多 一致的数据统内,把握稍纵即局限于某个专业是目前移动发展‖据汇聚和数据核‖求越来越多 运维工作量越来 计结果,进行决逝的市场机会领域数据,应用的重中之重查的要求 报务的部门越‖越大 策 创新要以数据聚 来越多 合为基础 然而 然而 然而 然而 然而 然而 然而 数据冲突导致数据需求响应速跨专业的系统数投资不能是无底缺乏统一的数据缺乏有效的开‖哪些是关键数据 决策者一头雾水度严重滞后于市据难以理解,应洞,每年的投入标准管控,跨部‖发过程统一管‖哪些是沉睡数 ,进退两难场需求 用创新推进缓慢都花在哪了?是门、跨地市数据‖控,开发效率‖据运维管理缺 不是必要的?整合几乎无法实‖低下开发质‖乏依据 现 量难以保证 构建“社交化”数据治理运营、开发体系 中国移动 China mobile 数据治理子系统为大数据平台提倛数据服竻准眢主要攴撑,包括∶从原始数据到“数据资产加工″和“数据 消费者数据消费″需求供给两个过程。数据治理子系统通过标准化、元数据、数据质量、数据资产和数据安全管 理子产品,对数据资产生产和数据资产消费两个入口提供全流程、可视化支撑,并构建各参与角色的互动通道 推动数据社交化管理。 ←数据采集←数据 数据强化 数据资产 标准元数据 数据质量 数据资产数据安全 数据决策者 数据管理者 数据所有者 数据开发者 数据消费者 C 6 数据治理总体目标 中国移动 China mobile VALUE 产品思维 标准思维 价值思维 开放思维 安全思维 产品化 规则统 数据资产化 平台化 用户安全 易用性 分类标准化 数据治理 数据安全 用户感知 数据标准化 价值可量化 数据运维 pp平台安全 互联网思维 元数据管理 价值预评估 标准化服务 Hadoop平台安全 质量标准流程 服务价值化 7 本期建设目标 中国移动 China mobile 中国移动省级数据治理子系统,作为企业级省大数据平台数据开发、运维、管理和资产化过程 主要处理系统,其目的为了向数据使用者提供可靠、可视、标准和安全的数据服务准备。 数据治理子系统不仅仅是数据服务准备的主要系统,更多的考虑将数据管理的过 数据治理可视 程以界面的方式,开放给前端,通过提升数据的可视化管理,丰富数据管理对外 交互界面,提升数据治理子系统易用性。包括:开放数据目录、数据加工过程可 视化呈现和数据质量评估可视化等 数据治理高效 通过对数据严格分类标准和标准化管理开发定义,标准化数据开发、运维、管理 和数据资产化全流程,通过标准化规范定义,实现经验人员经验和知识沉淀在流 程规则内。 构建新的数据质量管理体系,以互联网思维出发,打通数据使用者和数据开发 数据治理可靠者交互通道,通过从数据使用者对数据质量的真实感知出发,对数据质量做出 真实评价,提升数据高可靠服务 8 总体框架 中国移动 China mobile 数据管理总体框架包括组织机制和数据管理模块两部分。组织杋制包括组织架构、角色职责、制度流 程、认责机制等,通过组织机制建立管理办法,制定工作流程,确定角色职责。数据治理模块主要包括数 据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据资产管理、数据安全管理。 数据治理体系框架 组织机制 数据治理模块 组织架构 数据标准管理 元数据管理 角色职责 数据质量管理 数据资产管理 制度流程 认责机制 数据安全管理 9 组织架构和角色职责 中国移动 China mobile 口通过建立数据治理组织架构来保障数据治理的各项管理办法、工作流程的实施 数据决策者 数据治理 委员会 数据治理中心 数据管理者 数据业务部门 数据支撑部门 数据使用部门 数据所有者 数据开发者 数据消费者 外部机构 角色职责 口数据决策者;负责领导数据治理工作决策数据治理重大工作内容和方向。在数据角色方出现问题时 负责裁工作组织架 國咩揅员犖鬏审輯娛牵枏崛人据 癞贿k翻精数聽理翠农数据的管控流程制定和平台功能系统支撑的实 园教美明的少业的运营人员和执行人员组成,运营者负责数据治理平 噴彌新瞽科相制孃滩興标准管控梖关的流程,根据数据 標骸剥美痈汔可輪艿蠍瓣糖确量阈耧妻搂着者这三类角色,是数据治理 数瓣轡行数据开发,有责任执行数据标准和数据质量内容,负责从技术角度解决数据质量问 题。作为数据出现质量问题时的次要责任者。 口数据消费者:作为数据治理平台数据管控流程的最后参与使用者,是数据资产价值的获益人,同时也 可作为数据治理平台数据闭环流程的发起人。 10

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hero86000 骗子,别下载 几张图
2019-09-20
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weixin_41800084 太值了,胡乱标价!!!
2019-06-11
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