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大数据的数据治理和规范随着互联网的普及和技术的不断发展，大数据已成为当今社会运作的重要组成部分。
大数据的应用已经触及了各个领域，如经济、医疗、教育和政府管理等。
然而，随着数据的不断增长，数据治理和规范也成为了一个重要的话题。
本文将重点讨论大数据的数据治理和规范问题。
一、数据治理的概念和意义数据治理是指对企业、政府或组织的数据进行管理和保护的过程，通常涉及组织结构、政策和流程等方面。
数据治理的目的是保证数据质量、可靠性和完整性，从而有效地利用数据资源和降低风险。
在大数据时代，大量的数据需要被采集、分析和管理，数据治理变得尤为重要。
数据治理的意义在于保证数据的质量和准确性，为数据的应用提供了可靠的环境，同时也有助于跨部门协作和降低风险，提高企业或政府的竞争力。
二、数据规范的必要性和作用数据规范是指对数据进行分类、标准化和格式化，以确保数据的准确性、一致性和可用性。
数据规范的必要性在于：1. 提高数据质量。
数据规范能够减少因数据错误或不规范造成的问题，提高数据质量和准确性。
2. 促进数据的共享和交换。
数据规范能够使不同单位的数据互通有无，从而促进数据的共享和交换。
3. 简化数据管理。
数据规范可以简化数据管理，让人们更容易理解和使用数据。
三、数据治理和规范的挑战和解决方案虽然数据治理和规范很重要，但实现它们并不容易。
以下是一些常见的挑战和解决方案：1. 数据收集和处理的问题。
如果数据收集和处理不当，可能会导致数据质量的下降，解决这个问题的方式可以是采用先进的技术和流程来标准化数据收集和处理。
2. 数据安全问题。
随着大量的数据被采集和分析，数据的安全性也变得越来越重要，解决这个问题的方式可以是采用保护数据的技术和政策。
3. 数据沟通问题。
在一个大型组织内，数据需要被不同的人使用和理解，如果缺乏沟通和协定，可能会导致混淆和错误，解决这个问题的方式可以是制定标准的数据沟通流程和规范。
4. 数据隐私问题。
随着法规的不断完善和人们对隐私的关注，数据隐私问题变得越来越重要，解决这个问题的方式可以是采用数据隐私保护技术和制定隐私政策和规范。
大数据平台数据治理项目建设方案目录一、项目背景与目标 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)二、项目需求分析 (5)2.1 数据治理原则 (6)2.2 数据治理范围 (7)2.3 数据治理流程 (8)三、项目内容与任务 (10)3.1 数据治理架构设计 (11)3.2 数据质量提升 (12)3.3 数据安全保障 (13)3.4 数据资源管理 (14)3.5 数据治理机制建设 (16)四、项目实施计划 (16)4.1 项目时间表 (18)4.2 项目阶段划分 (18)4.3 项目责任分配 (19)五、项目资源保障 (20)5.1 人力资源保障 (22)5.2 物力资源保障 (23)5.3 资金保障 (24)六、项目风险与应对措施 (25)6.1 项目风险识别 (27)6.2 项目风险评估 (28)6.3 项目风险应对措施 (30)七、项目监控与评估 (30)7.1 项目进度监控 (31)7.2 项目质量评估 (33)7.3 项目效益评估 (33)八、项目总结与展望 (34)8.1 项目成果总结 (36)8.2 项目经验教训 (37)8.3 项目未来展望 (38)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为企业和社会发展的重要驱动力。
大数据平台作为汇聚、处理和分析海量数据的核心基础设施，其建设对于提升企业的数据驱动决策能力、优化业务流程、降低成本等方面具有重要意义。
我们面临着数据治理体系不完善、数据质量参差不齐、数据安全隐患等问题，这些问题严重制约了大数据平台的稳定运行和高效利用。
本项目的目标是构建一个统规范、安全的大数据平台数据治理体系，实现数据的标准化管理、自动化处理、智能化分析，为企业的决策提供有力支持。
建立完善的大数据平台数据治理体系，包括数据标准、数据质量、数据安全等各个方面；本项目的实施对于提升企业的数据治理能力和大数据平台的应用水平具有重要意义，将为企业的数字化转型和创新发展注入新的活力。
大数据平台数据治理与建设方案近年来，随着企业数据量的迅速增长以及数据应用场景日益复杂，数据治理和管理变得越来越重要。
数据治理是数据管理、分析、共享、质量保证和安全保障的综合。
大数据平台数据治理与建设方案的实施无疑是保证数据质量和运用的关键。
因此，在这篇文章中，我们将解释实现大数据平台数据治理和建设方案的步骤。
第一步：确定数据治理和建设需要和目标。
该步骤旨在为数据治理和建设制定明确的指导方针。
需确定数据治理的方向和目标，进而确定实现该目标所需的数据管理策略、流程和规范。
第二步：评估数据治理与建设的成熟度。
该步骤是保证数据治理与建设成功执行的前提。
通过对数据治理、数据管理和流程执行等方面的评估，确定当前数据管理水平和数据建设的成熟度，进而确定下一步的数据治理方向。
第三步：建立数据治理框架。
数据治理框架是数据治理与建设的基础。
通过创建数据治理框架，可以建立明确的治理范围、规范和流程、以及标准、指南和工具等，以实现数据治理与建设全流程管理。
第四步：按需制定数据管理和质量规范。
该步骤旨在明确大数据平台上数据的质量标准，以确定数据在处理、分析和审计等操作中的准确性、完整性、合法性等。
要确保数据管理和质量规范能够满足企业的特定数据处理和应用需求，可依据数据类型、来源、流程等维度进行制定。
第五步：制定数据安全和隐私保护方案。
数据治理与建设方案的成功执行，离不开数据的安全和隐私保护。
要确保大数据平台中数据的安全性、完整性、保密性等，制定数据安全和隐私保护方案，包括访问控制、风险评估、加密和脱敏等保障措施，以保护数据的安全性和隐私。
第六步：执行数据管理和质量控制。
确定了数据的管理、质量和隐私保护方案后，便可执行数据管理和质量控制措施。
这些措施包括数据的采集、处理、存储、审计、报告和文档化等工作，确保数据质量和可靠性受到持续的监督和控制。
总之，实现大数据平台数据治理与建设方案，需要有一个全面、专业、有系统的方法。
构建大数据平台数据治理框架，评估数据治理与建设的成熟度，按需制定数据管理和质量规范，塑造数据安全和隐私保护方案，以及执行数据管理和质量控制措施是实现数据治理与建设方案的关键步骤。
XXX企业级省大数据平台数据治理子系统的建设和管理方案目录1.范围 (5)2.规范性引用文件 (5)3.术语、定义和缩略语 (17)4.总体说明 (23)4.1.概述 (23)4.2.目标 (23)4.3.原则 (24)5.数据治理体系 (25)5.1.总体框架 (25)5.2.组织架构 (26)5.2.1.组织构成 (27)5.2.2.角色职责 (27)5.3.系统架构 (29)5.3.1.系统功能框架 (29)5.3.2.系统模块流程 (32)5.4.系统边界 (33)5.4.1.与企业级省大数据平台关系 (34)5.4.2.与对外能力开放平台关系 (34)5.4.3.与平台运维系统关系 (35)6.数据治理核心模块 (35)6.1.数据标准管理 (35)6.1.1.背景 (35)6.1.2.目标及原则 (37)6.1.3.业务分类和定义 (38)6.1.4.技术功能要求 (46)6.1.5.本期建设范围及内容 (51)6.1.6.实施要求 (52)6.2.元数据管理 (52)6.2.1.背景 (52)6.2.2.元数据运营模式 (55)6.2.3.元模型标准 (55)6.2.4.元数据运维 (62)6.2.5.本期重点建设内容 (63)6.3.数据质量管理 (64)6.3.1.与传统经营分析系统的区别 (64)6.3.2.范围和原则 (66)6.3.3.与其它功能模块的关系 (67)6.3.4.本期数据质量功能需求 (70)6.3.5.本期数据质量运维要求 (72)6.4.数据资产管理 (73)6.4.1.数据资产概述 (73)6.4.2.数据资产范围 (75)6.4.3.与其它功能模块的关系 (77)6.4.4.本期数据资产功能需求 (77)6.4.5.本期建设内容 (81)6.5.数据安全管理 (81)6.5.1.数据安全概述 (81)6.5.2.建设原则 (82)6.5.3.建设内容 (82)6.5.4.边界关系 (83)6.5.5.技术功能 (84)6.5.6.管理要求 (85)7.数据治理场景 (91)7.1.背景描述 (91)7.2.场景一：银行伪卡交易判别 (92)7.2.1.背景介绍 (92)7.2.2.场景描述 (93)7.3.场景二：银行手机贷业务 (94)7.3.1.背景介绍 (94)7.3.2.场景描述 (94)8.附录 (96)附录一：数据标准框架 (96)附录二：数据标准体系定义内容示例 (97)前言本规范的制订是为了更好地实现XXX企业级省大数据平台数据治理子系统的建设和管理，为省大数据平台上的各类基础技术和应用提供支撑，加强省大数据平台上数据的管控力度，增强数据治理子系统自身管理能力。
大数据平台数据治理规划方案目录一、内容描述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与范围 (4)二、大数据平台现状分析 (5)2.1 数据资源梳理 (6)2.2 数据质量评估 (7)2.3 数据存储与管理现状 (9)2.4 数据安全与隐私保护状况 (10)三、数据治理架构设计 (11)3.1 治理组织架构 (12)3.2 数据治理流程设计 (13)3.3 数据质量管理机制 (14)3.4 数据安全保障体系 (15)四、数据治理实施策略 (16)4.1 数据标准与规范制定 (18)4.2 数据采集与整合策略 (19)4.3 数据清洗与校验方法 (20)4.4 数据共享与交换平台建设 (21)4.5 数据备份与恢复策略 (23)五、数据治理保障措施 (24)5.1 组织架构与人员配备 (26)5.2 制度建设与政策支持 (27)5.3 技术培训与人才引进 (28)5.4 监督与评估机制 (30)六、结语 (31)6.1 规划实施步骤 (32)6.2 预期效果与挑战 (33)一、内容描述项目背景与目标：阐述当前企业面临的数据挑战和发展需求，明确数据治理的重要性和迫切性。
确立数据治理的总体目标，包括优化数据管理架构、提升数据质量、确保数据安全等。
数据治理框架与组织架构：构建符合企业特点的数据治理框架，包括数据治理委员会、数据管理团队等核心组织。
明确各部门的职责与协作机制，确保数据治理工作的有效执行。
数据管理策略与流程：制定详细的数据管理策略，包括数据采集、存储、处理、分析、共享和保护等各个环节的标准和流程。
确保数据的全生命周期管理，提高数据流转效率和使用价值。
数据质量标准与评估机制：建立数据质量标准体系，规范数据格式、命名规则等要求。
制定数据质量评估指标和方法，定期进行数据质量检查和评估，确保数据的准确性和可靠性。
数据安全防护与合规性管理：强化数据安全防护体系，制定数据安全政策和措施。
加强数据加密、备份、恢复等关键技术管理。
大数据治理步骤
大数据治理的步骤可以分为以下几个阶段：
1. 确定治理目标：首先需要明确大数据治理的目标，包括提高数据质量、确保数据安全、合规性等。
2. 制定治理策略：根据治理目标，制定相应的治理策略，包括制定数据管理政策、制定数据质量标准、建立数据安全控制措施等。
3. 数据清洗和整合：对采集到的数据进行清洗和整合，包括去除重复数据、填补缺失值、解决数据冲突等，以确保数据的准确性和一致性。
4. 数据分类和标准化：对数据进行分类和标准化，包括为数据定义统一的分类标准和命名规范，以便于数据的管理和使用。
5. 数据安全和隐私保护：建立数据安全控制措施，包括制定访问权限管理策略、加密敏感数据、监控数据访问等，以确保数据的安全性和隐私保护。
6. 数据质量管理：建立数据质量管理机制，包括制定数据质量评估指标、建立数据质量监控和改进机制，以确保数据的质量达到预期标准。
7. 数据治理流程管理：建立数据治理流程管理机制，包括制定数据治理流程、明确数据治理责任人和角色、建立数据治理的培训和沟
通机制，以确保数据治理的有效实施。
8. 监控和改进：对数据治理过程进行监控和评估，及时发现和解决数据治理中的问题，并不断改进数据治理策略和流程。
9. 持续优化：数据治理是一个持续性的过程，需要不断进行优化和改进，根据实际情况和需求进行调整和完善。
以上是大数据治理的一般步骤，具体的步骤和方法可以根据实际情况进行调整和完善。
大数据平台建设的数据“治理”本文讲述了以用户为中心的自服务大数据治理的实现方法和关键技术。
本文目录：一、大数据时代还需要数据治理吗？二、如何面向用户开展大数据治理？三、面向用户的自服务大数据治理架构四、总结一、大数据时代还需要数据治理吗？1、数据平台发展过程中随处可见的数据问题大数据不是凭空而来，1981年第一个数据仓库诞生，到现在已经有了近40年的历史，相对数据仓库来说我还是个年轻人。
而国内企业数据平台的建设大概从90年代末就开始了，从第一代架构出现到现在已经经历了近20年的时间。
在这20年的时间里，国内数据平台实施者可以说是受尽折磨，数据项目一直不受待见，是出了名的脏活累活。
可以说，忽视数据治理给数据平台建设带来了不少问题。
随处可见的数据不统一，难以提升的数据质量，难以完成的数据模型梳理等源源不断的基础性数据问题，限制了数据平台发展，导致数据应用不能在商业上快速展示效果。
举一个典型商业智能应用的例子，管理驾驶舱可能很多朋友都听说过，很多企业建设了管理驾驶舱，但是建设完之后往往成为摆设，只有当领导需要看的时候，大家才去拼命改数据。
为什么数据平台的建设遇到这么多“坎”，而且难以真正发挥其商业价值？其实核心问题还是数据本身不统一，数据内容准确度不高。
2、数据治理逐渐受到各行业认识我国最早意识到数据治理重要性的行业银行是金融行业。
由于对数据的强依赖，金融业一直非常重视数据平台的建设，经过几代数据平台的验证，发现数据治理是平台建设的主要限制因素，而且随着投资和建设的投入增加，对数据治理的重要性的认识也越来越深刻。
人民银行与银监会也非常重视数据治理，从08年开始，在全国银行业推行统一的数据标准，控制行业的数据质量。
工行、建行、国开等大型银行，对数据治理都非常重视。
08年前，我们与国开一起开始了数据治理的建设，下图展示的就是国开银行针对数据全生命周期的数据管控。
如今各行业都开始了大数据平台的建设，希望利用大数据的能力，来实现数字化转型。
大数据平台的建设本质上还是数据的建设，传统数据平台碰到的所有问题大数据平台都有可能碰到，由于数据量级的变化，大数据平台必然还会产生新的问题。
3、大数据时代下需要新一代的数据治理能力目前大数据平台的突出问题主要体现在以下四方面：数据不可知：用户不知道大数据平台中有哪些数据，也不知道这些数据和业务的关系是什么，虽然意识到了大数据的重要性，但平台中有没有能解决自己所面临业务问题的关键数据？该到哪里寻找这些数据？数据不可控：数据不可控是从传统数据平台开始就一直存在的问题，在大数据时代表现得更为明显。
没有统一的数据标准导致数据难以集成和统一，没有质量控制导致海量数据因质量过低而难以被利用，没有能有效管理整个大数据平台的管理流程。
数据不可取：用户即使知道自己业务所需要的是哪些数据，也不能便捷自助地拿到数据，相反，获取数据需要很长的开发过程，导致业务分析的需求难以被快速满足，而在大数据时代，业务追求的是针对某个业务问题的快速分析，这样漫长的需求响应时间是难以满足业务需求的。
数据不可联：大数据时代，企业拥有着海量数据，但企业数据知识之间的关联还比较弱，没有把数据和知识体系关联起来，企业员工难以做到数据与知识之间的快速转换，不能对数据进行自助的的探索和挖掘，数据的深层价值难以体现。
通过分析以上四类问题，我们发现传统数据平台面临的问题，在大数据时代不仅没有消失，还不断涌现出新的问题，传统的数据治理需要提升能力，来解决大数据平台建设过程中的这些问题。
在传统数据平台阶段，数据治理的目标主要是做管控，为数据部门建立一个的治理工作环境，包括标准、质量等。
在大数据平台阶段，用户对数据的需求持续增长，用户范围从数据部门扩展到全企业，数据治理不能再只是面向数据部门了，需要成为面向全企业用户的工作环境，需要以全企业用户为中心，从给用户提供服务的角度，管理好数据的同时为用户提供自助获得大数据的能力，帮助企业完成数字化转型。
二、如何面向用户开展大数据治理？1、面向用户的大数据治理实践案例很多企业经过一段时间的摸索，已经看到了用户对大数据治理的这种需求，大数据治理也持续在各行业的大数据平台建设中得到关注。
在我参与过的项目中给大家举个例子。
最近普元主导了某电力公司的新一代数据治理平台建设，我们融合该电力公司现有的数据管理工具建设成果，以元数据为基础，实现了贯穿数据设计、产生、存储、迁移、使用、归档等环节的数据全生命周期管理，以及数据从源端到数据中心，再到应用端的全过程的管理，做到了以用户为中心，通过大数据治理，为用户提供了更便捷、更灵活、更准确地获得企业大数据资产的能力。
该电力公司的大数据治理的起点是先以元数据为基础，构建数据资产管理体系。
从用户的视角说明白企业数据有哪些，哪些用户能够使用。
在该电力公司的数据资产定义过程中，我们选择了贴近业务用户的数据分类方案，梳理和识别企业运营数据资源。
我们又基于第一步形成的数据分类管理体系框架，梳理、整合各级各类数据资源，建立了数据资产树，按照不同数据细类制定相应的工作模板，对指标数据和明细数据进行梳理和归并。
所有资产梳理和控制的最终目标都是为了用户能够使用数据，我们通过L0–L1–L2三个层次的定义，以业务驱动为导向提高数据查询的实用性。
L0：按照电网业务域–业务主题–业务活动的结构化方法，对查询进行分类导航。
L1：依据业务和数据源中数据资源情况，按业务主题对数据进行预处理和定义。
L2：将数据库表字段等技术元数据转换为业务人员可以理解的业务元数据。
我们通过梳理数据、管理数据、提供数据、关联业务，形成了一整套以用户为中心的大数据治理能力，最终为用户直接使用数据提供了帮助，从而使数据治理完成了从以管控为中心到以业务为中心的转变。
由于受限于篇幅这里不过多描述。
2、面向用户的大数据治理的四个阶段面向用户的大数据治理该如何做，我们总结了四个阶段。
第一阶段：全面梳理企业信息，自动化构建企业的数据资产库在第一阶段，主要是对企业大数据的梳理，从而全面掌握企业大数据的情况，主要有以下三个方面：•梳理全企业数据架构，对企业的数据模型、数据关系、数据处理有清晰化的认识。
•对数据资产形成统一的自动化管理，形成企业的元数据库。
•对企业数据资产形成多种视图，使数据资产能够让不同用户，有不同视角的展示。
第二阶段：建立管理流程，落地数据标准，提升数据质量在第二阶段，需要建立大数据管控能力，包括从业务的角度梳理企业数据质量问题，形成质量控制能力，形成核心数据标准，并抓标准落地。
针对关键问题，建立数据的管理流程，少而精，控制核心问题。
在这个阶段主要是为数据部门形成一套管理大数据的能力，同时为数据部门形成数据管理的工作环境。
第三阶段：直接为用户提供价值，向用户提供数据微服务通过前两个阶段，企业能够建立基本的数据治理的能力，在此基础上，还需要以用户为中心，为用户提供直接获取数据的能力。
第三阶段依赖于前两个阶段能力的建设，在这个阶段的目标是向用户提供自助化的数据服务，使用户能够自助地获取和使用数据，并且在用户的使用过程中再反过去进一步落地标准、控制质量。
第四阶段：智能化企业知识图谱，为全企业提供数据价值最后一个阶段是将数据沉淀成为知识，形成企业的知识图谱，提供从“关系”的角度去分析问题的能力。
人进行数据搜索是通过业务术语（知识）来搜索的，而知识之间是有相互联系的，例如水果和西红柿是上下位关系（后者是前者的具体体现），好的搜索除了要列出直接结果，还需要显示与之关联的知识，这就要建立知识图谱。
简单说知识图谱就是概念、属性以及概念之间的关联关系，这个关系可以手工建立，也能通过自然语言处理等方法，对政策、法规、需求、数据库comments、界面等多种来源进行分析，自动化建立起企业知识图谱。
从而使数据治理成为整个企业的数据工作环境，强化企业数据与知识体系之间的关联，加快企业员工数据与知识之间的转换效率，让数据的深层价值得以体现。
通过这四个阶段的建设，使数据治理平台由数据部门的工作环境，转变成为全企业的数据工作环境，以用户为中心，让用户能够直接使用大数据，并通过用户的使用来管理数据，持续优化数据质量，在达到治理数据目标的同时，也最大限度发挥了数据的价值。
三、面向用户的自服务大数据治理架构1、自服务大数据治理架构以用户为中心的自服务大数据治理技术架构包括五部分：数据资产管理、数据监控管理、数据准备平台、数据服务总线，消息与流数据管理。
整个平台分为五块核心能力：数据资产、数据准备、数据服务总线、消息&流数据管理、数据监控管理。
数据资产管理是对企业数据信息统一管理也是整个平台的基础，数据准备平台是资产服务化的加工厂，它不但能将原始数据通过服务形式以用户能看懂的方式提供，也可以通过在线数据模型设计实现最终数据产品的发布，起到承上启下的作用。
数据服务总线和消息&流数据管理的价值层次是一致的，只是从数据时效性上面对数据进行了区分，去适应用户不同的管理和应用诉求。
起到数据通道和安全管理两个核心内容。
数据监控管理有别于大数据中的数据节点管理，而是从数据管理的视角切入对数据的结构的变化、关系的变化进行管理和控制，它是数据持续发挥价值的监管者。
2、自服务大数据治理的关键技术（1）人工智能的知识图谱构建主要有三个步骤：•基于企业元数据信息，通过自然语言处理、机器学习、模式识别等算法，以及业务规则过滤，实现知识提取；•以本体形式表示和存储知识，自动构建起资产知识图谱；•通过知识图谱关系，利用智能搜索、关联查询手段，为最终用户提供更加精确的数据。
（2）细粒度的敏感信息控制数据内容安全管理包括对IT系统和数据进行敏感度等级划分的定义、浏览、检核，辅助安全规则在业务、技术领域的应用。
从功能上包括数据敏感性分级、系统敏感性分级，数据安全策略定义管理，安全策略输出，安全管理报告，数据安全检核，敏感数据角色管理，敏感数据权鉴管理及相关电子审批流程。
（3）自助化的大数据服务生产线这里有4个关键点：•自助查询到想要的数据；•自动生成数据服务；•及时稳定的获得数据通道；•数据安全有保证。
通过自助化的数据生产线，数据使用方（业务人员）大大减少了对开发人员的依赖，80%以上的数据需求，都能通过自己进行整合开发，最终获取数据。
让所有用数据的人能方便得到想要的数据。
（4）多维度实时的数据资产信息的展示数据治理平台提供实时、全面的数据监控，不仅能从作业、模型、物理资源等各方面进行全面的数据资产盘点，还能对数据及时性、问题数据量等方面的数据健康环境进行全面的预警。
（5）以业务元模型为核心的数据微服务数据需要以服务的形式提供给最终用户，在服务的提供上不能再采用传统的方式，而需要用微服务的方式提供，每个单独数据微服务自己对所提供数据做缓存，在其中利用元数据能力，把知识（业务模型）与技术（数据模型）相结合，从而向最终数据用户提供多种数据能力，使用户能够以多种方式使用数据。
