数据治理系统实施方案课件.pptx

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目录
1、数据治理行业背景
2、数据治理顶层设计
3、数据治理实施流程
4、数据治理模型设计
5、数据治理未来展望
前言
随着信息技术的普及,人类产生的数据量正在以指数级的速度增长,(企业或政府部门)的数据作为战略资产来管理,需要从数据收集到处理应用的一套管理机制,以期提高数据质量,实现广泛的数据共享,,各行各业对大数据的研究比较火热,但对于大数据治理的研究还处于起步阶段,、发展以及应用的必要性;其次,对已有的数据治理技术——数据规范、数据清洗、数据交换和数据集成进行具体的分析,并介绍了数据治理成熟度和数据治理框架设计;在此基础上,(HI)、人工智能(AI)和组织智能(OI)的三者协同为目标。
前言
大多数组织不考虑数据质量对大数据平台建设、分析应用等方面的重要影响而盲目投入,缺乏对大数据资源的整体规划和综合治理,,,如何通过数据治理提升组织数据管理能力、消除数据孤岛、挖掘数据潜在的价值,将成为重点发展领域.
前言
数据治理的重要前提是建设统一共享的数据平台,信息系统的建设发展到一定阶段,数据资源将成为战略资产,,在数据共享的时代,享受大数据带来便利的同时,,使得人们更加注重保护个人的隐私信息,通常采取一些措施,如在进行网站注册时故意填写虚假信息,这将会严重的影响数据的质量和完整性,,实现数据的价值和管控风险,还要做到隐私保护.
数据治理的定义
至今为止,,数据治理是一种质量控制规程,用于在管理、使用、,数据治理是指在企业数据管理中分配决策权和相关职责.
数据治理的目标,总体来说就是提高数据质量,在降低企业风险的同时,实现数据资产价值的最大化,包括:
●构筑适配灵活、标准化、模块化的多源异构数据资源接入体系;
●建设规范化、流程化、智能化的数据处理体系;
●打造数据精细化治理体系、组织的数据资源融合分类体系;
●构建统一调度、精准服务、安全可用的信息共享服务体系.
数据治理的职责
,我们要把握数据治理的核心——数据资产管理的决策权分配和指责分工。
由此,数据治理从本质上看就是对一个机构(企业或政府部门)的数据从收集融合到分析管理和利用进行评估、指导和监督(EDM)的过程,通过提供不断创新的数据服务,为企业创造价值。
管理是按照治理机构设定的方向开展计划、建设、,治理过程是对管理活动的评估、指导和监督,而管理过程是对治理决策的计划、:首先,数据治理与数据管理包含不同的活动即职能,数据治理包括评估指导和监督,数据管理包括计划建设和运营;其次,数据治理是回答企业决策的相关问题并制定数据规范,而数据管理是实现数据治理提出的决策并给予反馈;最后,数据治理和数据管理的责任主体也是不同的,前者是董事会,后者是管理层。
数据治理新趋势
目前基本上采用IBM的5V模型描述大数据的特征:第1个V(volume)是数据量大,包括采集、存储和计算的量都非常大;第2个V(velocity)是数据增长速度快,处理速度也快,时效性要求高;第3个V(variety)是种类和来源多样化,包括结构化、半结构化和非结构化数据;第4个V(value)是数据价值密度相对较低,可以说是浪里淘沙却又弥足珍贵;第五个V(veracity)是各个数据源的质量良莠不齐,,可以“5V+I/O”——体量、速度、多样性、“I/O”是指数据永远在线,可以随时调用和计算,这个特征是大数据与传统数据最大的区别.
数据治理新趋势
面对大数据兴起带来的挑战,为了促进大数据治理的发展和变革,目前业界比较权威的大数据治理定义是:大数据治理是广义信息治理计划的一部分,它通过协调多个职能部门的目标,来制定与大数据优化、:大数据的优化、隐私保护以及商业价值是大数据治理的重点关注领域,大数据治理是数据治理发展的一个新阶段,与数据治理相比,各种需求的解决在大数据治理中变得更加重要和富有挑战性。
数据治理新趋势
●  海量数据存储:根据本地实际数据量级和存储处理能力,结合集中式或分布式等数据资源的存储方式进行构建,,它所提供的存储服务具有专业、经济和按需分配的特点,可以满足大数据的存储需求;
●  处理效率:大数据治理提供多样化的海量数据接入及处理能力,包括对各类批量、实时、准实时及流式的结构化、非结构化数据提供快速的计算能力和搜索能力,比如数据加载能力≥130MB/s、亿级数据秒级检索、百亿数据实时分析≤10s、千亿数据离线分析≤,为了保证数据安全,大数据在云计算平台上的存储方式一般为密文存储,。