大数据治理全过程

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大数据治理涉及大数据生命周期的全过程,主要包括:

1. 大数据采集:从各类数据源采集结构化、半结构化和非结构化数据,构建原始数据池。这需要对数据源进行分析与管理,并设计高效的数据采集策略和方案。

2. 大数据存储:将采集得到的海量数据进行存储、管理和维护。需要选择合适的存储介质和存储方式,如HDFS、数据库、对象存储等。存储设计需要考虑数据特征、访问模式和成本控制。

3. 大数据清洗:对存储的数据进行清洗、规范和整理。如去重、脱敏、标准化、补全等。实现从脏数据到干净数据的转变。这直接关系到后续处理和分析的效果。

4. 大数据整合:将分散、异构的数据进行关联、匹配和汇聚,形成完整和统一的信息视图,便于进一步的处理和分析应用。整合需要对多源数据的关联关系和一致性进行建模和管理。

5. 大数据管理:实现对大数据资产的全生命周期管理。包括数据源管理、元数据管理、数据安全管理、数据质量管理、数据架构管理等。这是大数据治理的核心,关系到数据资产的价值创造和风险控制。

6. 大数据分析:基于大数据资产开展各类分析应用,产出分析结论和洞察,为企业决策提供依据。分析需要对数据建模,选择和应用合适的分析算法模型和工具。

7. 大数据应用:将分析结果融入业务应用,产生实际价值。大数据应用需对业务流程和模式进行再造,这也推动着企业数字化转型的进行。

8. 大数据监控:对大数据生命周期各阶段的执行情况、数据资产状况和风险状况进行监测,发现问题并实现优化。监控需要建立大数据资产目录和各项指标体系。