数据质量评估框架-通用框架

openmmlab框架原理OpenMMLab框架原理一、简介OpenMMLab是一个开源的深度学习多媒体库，提供了一系列先进的计算机视觉任务的模型和工具。

本文将从浅入深解释OpenMMLab框架的相关原理。

二、模块结构OpenMMLab框架由以下几个核心模块组成： - 数据集模块：负责数据集的加载、预处理以及数据增强等操作。

支持常见的数据集格式，如ImageNet、COCO等。

- 模型模块：包含各种经典和先进的深度学习模型，如SSD、YOLO、Mask R-CNN等。

这些模型经过精心设计和高效实现，可以直接在OpenMMLab框架中使用。

- 优化器模块：提供了多种优化器的实现，如SGD、Adam等。

同时，还支持自定义优化器和学习率调整策略，以满足不同任务的需求。

- 损失函数模块：集成了各种常用的损失函数，如交叉熵损失、平均绝对误差等。

用户可以根据具体任务选择适合的损失函数进行模型训练。

- 工具模块：包括模型评估、模型部署等辅助工具，方便用户进行模型的测试和应用。

三、核心原理OpenMMLab框架的核心原理基于以下几个方面： - 模型构建：OpenMMLab框架支持通过配置文件构建模型。

用户可以使用简洁的配置语法定义模型结构，包括卷积层、全连接层、池化层等。

而且，可以通过修改配置文件实现模型的不同变体，方便模型的迭代优化和对比实验。

•模型训练：OpenMMLab框架提供了灵活的训练接口，用户可以自定义训练流程。

在训练过程中，可以使用多种数据增强技术来扩充训练集，如随机裁剪、随机翻转等。

此外，也支持分布式训练，以加快模型训练的速度。

•模型评估：OpenMMLab框架提供了完善的模型评估工具。

用户可以通过评估指标来评估模型的性能，如精度、召回率、F1值等。

同时，可以可视化评估结果，直观地了解模型的强弱之处。

•模型部署：OpenMMLab框架支持模型的导出和部署。

用户可以将训练好的模型导出为ONNX格式，以便在其他平台上进行推理。

国际货币基金组织财政透明度手册（2007年）目录页码缩略语 (3)《财政透明度良好做法守则》（2007年） (4)一、明确职责 (14)二、公开预算程序 (35)三、方便公众获得信息 (57)四、确保真实性 (86)词汇表 (102)参考书目 (108)相关网址 (114)索引 (119)表1. 预算文件和其他财政报告 (59)2. 收入分类（2001年《政府财政统计手册》） (69)图1. 公共部门 (16)专栏1. 有关透明度的若干行动计划 (9)2. 非市场非营利机构 (17)3. 经济合作与发展组织《公司治理原则》：关于披露和透明度的第五项原则 (22)4. 透明度规章的特点：经济合作与发展组织的政策建议 (23)5. 智利公私合作的安排 (31)6. 对自然资源资产的权力以及与资源有关的管理权 (35)7. 收入预测 (38)8. 中期预算框架 (39)9. 财政规则、财政责任法和财政透明度法 (41)210. 贫困及社会影响分析 (44)11. 或有负债 (47)12. 绩效预算 (48)13. 预算外活动与财政透明度 (50)14. 财政透明度以及财务和财政报告的公共部门国际会计标准 (52)15. 支付阶段与拖欠款 (54)16. 税式支出报告 (61)17. 担保报告 (63)18. 或有负债：估值与资产负债表的处理 (64)19. 准财政活动的种类 (65)20. 估算准财政活动对财政的影响 (67)21. 财政风险说明 (68)22. 政府资产负债表：若干问题 (71)23. 预算法与财政透明度：国家实例 (77)24. 《新闻自由法》 (84)25. 财政透明度和数据公布标准 (85)26. 数据质量框架：主要方面 (90)27. 《公职人员行为守则》 (91)28. 国际最高审计机构组织有关内部控制标准的指导原则 (94)29. 国际最高审计机构《利马宣言》与审计标准 (97)30. 联合国《官方统计基本原则》 (100)附录Error! No table of figures entries found.词汇表 (102)参考书目 (108)相关网址 (114)索引 (119)3缩略语COFOG 政府职能分类DQAF 数据质量评估框架ESA 《欧洲账户体系》FSAP 金融部门评估项目GAAP 公认会计原则GDDS 数据公布通用系统GDP 国内生产总值GFS 政府财政统计IFAC 国际会计师联合会IIA 内部审计师协会IMF 国际货币基金组织INTOSAI 国际最高审计机构组织IPSAS 公共部门的国际会计标准OECD 经济合作与发展组织PRSP 《减贫战略文件》QFAs 准财政活动ROSC 标准与守则遵守情况报告SAI 最高审计机关SDDS 数据公布特殊标准SNA 国民账户体系UN 联合国UNCITRAL 联合国国际贸易法委员会《守则》《财政透明度良好做法守则》《指南》《资源收入透明度指南》《手册》《财政透明度手册》《财政透明度良好做法守则》（2007年）一、明确职责1.1 应将政府部门与其他公共部门以及经济体的其他部门区分开来，应明确公共部门内部的政策和管理职能，同时予以公开披露。

DAMA、DCMM等数据管理框架各个能⼒域的划分合理吗？现在讲数据管理体系框架⽐较完备的有国际数据管理协会的《DAMA数据管理知识体系指南》、⼯信部的《DCMM数据管理能⼒成熟度评估模型》、信通院的《数据资产管理实践⽩⽪书》等，为了后⾯描述⽅便，下⾯简称《DAMA》、《DCMM》及《⽩⽪书》。

《DAMA》针对数据管理体系给出了⾃⼰的框架，如下图：《DAMA》确定了10个数据管理职能，也就是10个能⼒域，分别是数据架构管理、数据开发、数据操作管理、数据安全管理、参考数据和主数据管理、数据仓库和商务智能管理、⽂档和内容管理、元数据管理、数据质量管理及数据治理。

新⼿看到这个框架肯定懵逼，⼀⽅⾯这10个职能之间似乎没什么逻辑关系，根本记不全，另⼀⽅⾯，数据治理作为单独的职能放出来，会疑惑跟管理有什么区别，虽然我们偶偶也会咬⽂嚼字，但⼀旦治理和管理这种⾮常相似的词被放到同⼀个语境，会让⼤多数⼈不知所措。

那么，再来看看《DCMM》。

《DCMM》相对于《DAMA》更容易理解⼀点，共包括8个能⼒域29个能⼒项，分别是数据战略、数据治理、数据架构、数据应⽤、数据安全、数据质量、数据标准、数据⽣存周期，如下所⽰：与《DAMA》相⽐，主要有以下区别：1、数据战略从数据治理⾥⾯被剥离出来，单独成为⼀个能⼒域，这是仁者见仁智者见智的事情。

2、新增了数据应⽤能⼒域，其应该包含了DAMA的商务智能管理，但内涵更⼴，还包括开发共享服务等等，这主要是受时代背景的影响，毕竟DAMA发布的那个年代，数据开放共享的应⽤价值远未被认识和理解。

3、新增了数据标准能⼒域，DAMA中的参考数据和主数据管理被纳⼊其范畴，也就是DAMA的主数据和参考数据被降级了，但这⼜是仁者见仁智者见智的事情。

4、新增了数据⽣命周期管理能⼒域，这是⼀个很好的归纳，实际就是把DAMA中的数据开发、数据操作管理、数据仓库管理都包括进来了，但更为全⾯，⽽且逻辑性更强⼀点。

数据分析框架总结引言在当今大数据时代，数据分析的重要性日益凸显。

随着数据量的快速增长，传统的数据处理方法已经无法满足分析师和数据科学家的需求。

因此，数据分析框架应运而生。

本文将对几种常见的数据分析框架进行总结和分析，并比较它们之间的优缺点。

1. Apache HadoopApache Hadoop是目前最受欢迎的开源数据分析框架之一。

它由Apache软件基金会开发，旨在处理大规模数据集。

Hadoop的核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。

HDFS是一种专为大规模数据存储而设计的分布式文件系统。

它可以在多个节点之间分布和复制数据，提高了数据的可靠性和容错性。

MapReduce是一种用于并行处理大规模数据集的编程模型。

它将计算任务分成多个小任务，并在各个节点上并行执行。

MapReduce模型以简单而有效的方式处理数据，但不适合实时数据分析。

优点： - 可处理大规模数据集 - 可靠性和容错性更高 - 成熟的生态系统，有丰富的工具和支持缺点： - 不适合实时数据分析 - 对于小规模数据集的处理效率较低2. Apache SparkApache Spark是一个快速而通用的数据处理引擎，可以用于大规模数据处理和分析。

相比于Hadoop的MapReduce模型，Spark使用了一种称为弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）的高级抽象。

RDD是Spark的核心概念之一，它是一个可以并行处理的数据集。

Spark通过将数据集放入内存中进行操作，大大提高了计算速度和效率。

除了支持Python和Java等编程语言外，Spark还提供了SQL和流处理等功能。

优点： - 快速而通用的数据处理引擎 - 支持多种编程语言和功能 - 高效的内存计算，适用于实时数据分析缺点： - 对于大规模数据集的内存要求较高 - 需要较大的资源支持3. Apache FlinkApache Flink是一个可扩展的流处理和批处理框架。

数据分析框架总结第1篇A/B测试是一种流行的网页优化方法，可以用于增加转化率注册率等网页指标。

简单来说，就是为同一个目标制定两个方案（比如两个页面），将产品的用户流量分割成A/B两组，一组试验组，一组对照组，两组用户特点类似，并且同时运行。

试验运行一段时间后分别统计两组用户的表现，再将数据结果进行对比，就可以科学的帮助决策。

比如在这个例子里，50%用户看到A 版本页面，50%用户看到 B 版本页面，结果 A 版本用户转化率 23%，高于 B版本的 11%，在试验流量足够大的情况下，我们就可以判定 A 版本胜出，然后将 A 版本页面推送给所有的用户。

数据分析框架总结第2篇其实结构化和公式化还残存着一些逻辑的漏洞，可以说结构化和公式化能解决80%的问题，剩下的20%则是要借助业务化来解决。

下面举个例子：如何预估上海地区的共享单车投放量？借助结构化和公式化可以从四个角度去拓展分论点：（1）从城市流动人口计算：上海市人口为2000多万，流动人口为600多万，然后通过某些指标设置需要单车的转化率；（2）从人口密度计算：上海有十几个区，有几个市中心区，市中心区人数多需求也大，而且区也可以细分成居住区等等；（3）从城市交通数据计算：根据上海各个地铁站或者公交车站的人流量来进行预估；（4）从保有自行车计算：比如上海市保有了100万辆自行车，那么根据各项指标获得转化率，换算成共享单车应该需要70万辆。

但是实际上单车是有损耗的，计算公式中应该考虑单车的消耗因素。

因此原来由结构化和公式化得出的100万的投放量其实还不够，可能要投120万辆，甚至还要持续不断地投入。

从上面的例子可以看出结构化+公式化的缺点：为分析而分析，却没有深入理解业务。

下面再举一个例子：一家销售公司业绩没有起色，对它进行分析得出结论：（1）销售人员的效率低落，因为士气低落;（2）产品质量不佳，和同期竞争对手比没有优势；（3）价格平平顾客并不喜欢。

上述三点其实还只是现象，即比较空泛的陈述，还没有分析到真正的原因。

跨行业流程分类架构版本号Version 7.0.5概述跨行业流程分类架构®（Process Clas-sification Framework - PCF）是跨职能业务流程的分类法，可对组织内部和组织之间的绩效进行客观的比较。

PCF由APQC及其成员公司所开发，作为一种开放的标准，它能通过流程管理和基准测试来促进流程的改善，无论行业、规模或地理位置。

PCF将运营和管理流程分为13个企业级类别，包括流程组、1000多个流程以及相关的活动。

PCF及其相关衡量方法和定义可从/pcf免费下载。

流程改进的框架经验表明，可推动显著进步的基准测试的潜力正是在于进行创新的比较以及找寻行业范围内不易被发现的独到见解。

为执行这一大有裨益的基准测试，APQC 流程分类架构（PCF）®作为一种高层次、行业中立的企业流程模型，使得企业组织可以从跨行业的角度去审视其业务流程。

跨行业架构已被全球数以千计的企业组织创造性地运用了超过20多年。

PCF为APQC的开放标准基准测试®（Open Standards Benchmarking - OSB）的数据库和全球行业领导咨询委员会的工作奠定了基础。

随着OSB数据库进一步开发其定义、过程和衡量方法，PCF的每个版本都将继续得到加强。

PCF及其相关的衡量方法和基准调查可从开放标准基准测试（OSB）的网站/osb下载。

历史跨行业流程分类架构®最初被设想为一种业务流程的分类法，以及一种可以使APQC成员组织们进行基准测试的通用语言。

APQC和80多家有兴趣推动在美国和全球使用基准测试的企业组织参与到了初步设计中来。

自从1992年成立以来，PCF已经实现了其大部分内容的更新。

这些更新通过世界各地的企业开展业务的方式，来保持该架构的最前沿状态。

2014年，APQC致力于改善跨行业PCF，并更新了一些特定行业的流程分类架构。

OVERVIEWCross Industry Process Classification Framework®(PCF) is a taxonomy of crossfunctional businessprocesses intended to allow the objectivecomparison of organizational performance withinand among organizations. The PCF was developedby APQC and its member companies as an openstandard to facilitate improvement through processmanagement and benchmarking, regardless ofindustry, size, or location. The PCF organizesoperating and management processes into 13enterprise-level categories, including process groupsand more than 1,000 processes and associatedactivities. The PCF, its associated measures, anddefinitions are available for download at no chargeat /pcf.THE FRAMEWORK FOR PROCESSIMPROVEMENTExperience shows that the potential ofbenchmarking to drive dramatic improvement lies squarely in making out-of-the-box compari-sons and searching for insights not typically found within intra-industry paradigms. To enable this beneficial benchmarking, the APQC Process Classification Framework® (PCF) serves as a high-level, industry-neutral enterprise process model that allows organizations to see their business processes from a cross-industry viewpoint. The cross-industry framework has expe-rienced more than 20 years of creative use by thousands of organizations worldwide. The PCF provides the foundation for APQC’s Open Standards Benchmarking® (OSB) database and the work of its advisory council of global industry leaders. Each version of the PCF will continue to be enhanced as the OSB database further develops definitions, processes, and measures. The PCF and associated measures and benchmarking surveys are available for download from the Open Standards Benchmarking web site at /osb.HISTORYThe cross-industry Process Classification Framework® was originally envisioned as a taxonomy of business processes and a common language through which APQC member orga-nizations could benchmark their processes. The initial design involved APQC and more than80 organizations with a strong interest in advancing the use of benchmarking in the United States and worldwide. Since its inception in 1992, the PCF has seen updates to most of its content. These updates keep the framework current with the ways that organizations do busi-ness around the world. In 2014, APQC worked to enhance the cross-industry PCF and updated a number of industry-specific process classification frameworks.The PCF is written in United States English language format.管理和支持服务7.0开发和管理人力资本8.0管理信息技术9.0管理财务资源10.0获取、建造和管理资产11.0管理企业风险、合规、整治和持续性12.0管理外部关系13.0开发和管理业务能力2017.11.25汽车行业流程分类框架PCQ群459842191Version 7.0.5-en-XI • October 2016 12Permission granted to photocopy for personal use. ©2016 APQC. ALL RIGHTS RESERVED.期待跨行业和行业流程分类架构正不断发展其模型， APQC 会继续将这些模型予以加强和改进。

兰州大掌学报（社会科掌版）第３６卷第１期／２００８年１月ＪｏｕｒｎａｌｏｆＬａｎｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅｓ）Ｖ０１．３６Ｎｏ．１／Ｊａｎ．２００８欧盟通用绩效评估框架及其对我国的启示孙迎春１周志忍２（１．国家行政学院国际部，北京１０００８９；２．北京大学政府管理学院，北京１００８７１）内容摘要：本文探讨欧盟通用绩效评估框架及其对我国的启示和借鉴意义。

在总结多元实践模式的基础上，展示欧盟通用绩效评估框架的特点及其在国际实践中的地位；从总体结构、指标界定与考察因素、计分方法三个方面，展示欧盟通用绩效评估框架的内容结构；阐述欧盟通用框架的实施程序及其特点；讨论欧盟通用绩效评估框架的应用及其发展趋势，以及欧盟通用绩效评估框架对我国的启示和借鉴。

关键词：政府绩效；绩效评估；欧盟通用绩效评估框架中图分类号：Ｄ０３５文献标识码：Ａ文章编号：１０００－２８０４（２００８）０１—００３４－１０构建科学的政府绩效评价体系，是推进正确政绩观树立的重要途径。

在党和国家的重视和支持下，我国的政府绩效评估正在从自发、分散走向制度化和规范化。

为了使政府绩效评估规范化进程立足于先进理念并有一个高的起点，借鉴发达国家的成功经验非常重要。

（一）国际绩效评估的多元模式与欧盟通用框架的特点公共部门绩效管理和评估是当代政府改革的热门实践。

１９９７年，经合组织（ＯＥＣＤ）围绕所追求的目标、实施途径、组织安排和绩效信息系统四个方面，对西方１０国（澳大利亚、加拿大、丹麦、芬兰、法国、荷兰、新西兰、瑞典、英国和美国）的绩效管理与评估实践进行了系统的调查和分析比较。

．结果显示，政府绩效管理和评估得到广泛的应用，各国在上述四个方面体现出不同的侧重和特点，从而形成政府绩效管理和评估的多元实践模式［１Ｊ。

１．从公共组织绩效管理和评估所追求的目标来看，可以把实践模式划分为“管理与改进”、“责任与控制”、“节约开支”三大基本类型，目标和侧重点的不同相应带来管理机制和评估方法的不同。

数据治理方面的标准数据治理是指通过规范、协调和管理数据资产的全生命周期，确保数据质量、数据安全和数据合规性，从而提高数据价值和数据利用效率的一系列活动。

为了有效地实施数据治理，需要依据一些相关的标准和参考内容，本文将介绍一些常见的数据治理标准和参考内容。

1. 数据治理框架：数据治理框架是进行数据治理的一个基本结构，通常包括组织结构、角色定义、数据治理流程、数据规范和数据管理工具等内容。

一些常见的数据治理框架包括DAMA-DMBOK和CDMP。

DAMA-DMBOK是由数据管理协会（DAMA）制定的《数据管理知识体系》标准，包含了数据治理的组织结构、流程和技术方面的要求。

CDMP则是由国际信息管理学会（ICC）制定的《认证数据管理专业人士》标准，强调了数据管理人员的技能和知识要求。

2. 数据质量标准：数据质量是数据治理的核心目标之一，因此需要定义一些数据质量标准来衡量数据的准确性、一致性、完整性和时效性等方面的问题。

在数据质量标准方面，可以参考ISO 8000标准，该标准对数据质量的定义、评估和管理提供了详细的指导和规范。

3. 数据安全标准：数据安全是数据治理的另一个重要方面，需要确保数据的机密性、完整性和可用性。

在数据安全标准方面，可以参考ISO 27001标准，该标准为组织提供了建立、实施和维护信息安全管理系统（ISMS）的要求和指南，包括数据安全管理的流程和控制措施等。

4. 数据隐私标准：随着个人数据保护意识的提高，各国都制定了相应的数据隐私法律和标准。

在进行数据治理时，需要确保在处理个人数据时遵守相关的数据隐私标准，例如欧盟的通用数据保护条例（GDPR）和美国的加州消费者隐私法（CCPA）。

5. 数据合规标准：不同行业有不同的法规和监管要求，对数据处理和管理都有一定的要求。

在数据治理中，需要遵守相关的数据合规标准，例如金融行业的SOX法案和医疗行业的HIPAA法案等。

6. 数据治理最佳实践：除了以上的标准之外，还可以参考一些数据治理的最佳实践，这些最佳实践可以提供一些建议和指导，帮助组织更好地实施数据治理。

JAVA程序设计中常用的框架技术介绍JAVA是一种广泛使用的编程语言，常用于开发各种应用程序，包括Web应用、移动应用、企业应用等。

为了提高开发效率和代码质量，JAVA 程序设计中常使用各种框架和技术。

下面将介绍JAVA程序设计中常用的框架和技术。

1. Spring框架：Spring框架是一个开源的Java平台，用于简化企业级Java应用程序的开发。

它提供了一种强大的依赖注入（DI）机制，可以简化类之间的依赖关系，并提供了一种轻量级的容器，可以管理和协调Java对象的生命周期。

Spring还提供了MVC框架，用于开发Web应用程序。

Spring还支持事务管理、安全性、缓存等各种功能。

2. Hibernate框架：Hibernate是一个基于Java的对象关系映射（ORM）框架，可以帮助开发人员将Java对象映射到数据库表中。

Hibernate提供了一个简单易用的API，可以处理对象和数据库之间的映射关系，从而使得开发人员可以更专注于业务逻辑而不必关心数据库操作。

Hibernate还提供了查询语言（HQL）和面向对象的查询API，以及缓存和事务管理等功能。

3. Struts框架：Struts是一个MVC框架，用于开发Web应用程序。

它将应用程序分为模型、视图和控制器三个部分，通过控制器将请求分发到合适的处理程序，再通过模型将数据提供给视图展示。

Struts提供了强大的表单验证和数据绑定机制，使得开发人员可以很方便地处理用户输入数据。

Struts 还支持国际化、资源管理等功能。

4. Spring Boot框架：Spring Boot是一个用于创建和运行独立的、生产级的Spring应用程序的框架。

它采用约定优于配置的方式，提供了各种自动化配置和快速启动的能力。

Spring Boot可以帮助开发人员快速地创建Java应用程序，并提供了许多有用的功能和工具，如嵌入式Web服务器、注解驱动的开发、自动化配置、健康检查等。

国家统计质量保证框架国家统计质量保证框架是国家开展统计质量管理的工作指南。

为进一步加强和改进我国统计质量管理工作，不断提高统计能力、统计数据质量和政府统计公信力，根据《中华人民共和国统计法》和国家统计质量管理相关规定，借鉴联合国统计委员会《通用国家质量保证框架（NQAF）模板》，特制定《国家统计质量保证框架》。

一、统计质量评价标准本框架的统计质量从统计的准确性、及时性、可比性、一致性、适用性、可获得性和经济性等七个方面，对统计数据生产全过程进行考量和评价。

（一）准确性准确性是指统计数据反映客观实际的程度。

准确性是衡量统计数据客观真实的质量评价标准，是统计数据质量的根本要求。

（二）及时性及时性是指统计数据从调查到发布的时间间隔，时间间隔越短，及时性就越强。

及时性是评价统计工作时间价值的质量评价标准，是统计数据形成和提供的效率要求。

（三）可比性可比性是指统计数据在不同时间、不同空间可以比较分析的程度。

可比性是衡量统计数据在比较分析中的质量评价标准,是统计数据使用的内在要求。

（四）一致性一致性是指统计数据在不同调查项目、不同机构、不同时期之间的关联度和逻辑关系。

一致性是衡量不同统计数据之间协调程度的质量评价标准，是对统计数据衔接、匹配的要求。

（五）适用性适用性是指统计数据在内容、口径和范围上，满足用户需求的程度。

适用性是衡量统计信息使用价值的质量评价标准,是构建现代化服务型统计的基本要求。

（六）可获得性可获得性是指用户得到统计数据及相关信息的难易程度。

可获得性是统计数据使用过程中的质量评价标准，是用户获取统计数据便捷程度和清晰度的要求。

（七）经济性经济性是指统计数据的调查成本与社会经济效益之间的比较关系。

经济性是衡量统计生产效能的质量评价标准，是对统计数据生产、使用过程中的成本效益要求。

二、统计质量全过程控制统计质量的全过程控制是指对统计业务流程的各环节进行质量管理和控制。

要保证统计数据的质量，必须抓好各环节的质量管理和控制工作，确保各环节质量控制标准得到满足。

4框架结构设计范文在软件开发中，框架是指为了解决其中一类问题而提供的一组通用解决方案和设计模式。

框架可以帮助开发者减少重复性工作，提高开发效率和代码质量。

以下是四种常见的框架结构设计：1. MVC（Model-View-Controller）模式：MVC是一种将应用程序分为三个主要部分的架构模式。

Model处理数据逻辑，View负责展示用户界面，Controller则接收用户输入并更新Model和View。

这种设计模式的优势在于分离了数据、逻辑和界面，使得各个部分可以独立变化，提高了代码的可维护性和可扩展性。

MVC模式也使得前后端的分离变得更加容易，同时也可以方便地进行单元测试。

2. MVVM（Model-View-ViewModel）模式：MVVM是MVC模式的一种演进形式，它在MVC的基础上引入了ViewModel层。

ViewModel是View和Model之间的沟通桥梁，它将Model 的数据转化为View可用的形式，并管理View中用户交互产生的事件。

MVVM的优势在于将UI和业务逻辑完全分离，降低了耦合度和复杂性。

ViewModel的存在使得UI设计和业务逻辑变得更加独立，减少了互相依赖的代码，使得开发更加灵活和可测试。

3.分层架构：分层架构将应用程序分为多个层次，每个层次负责不同的功能。

常见的分层包括数据访问层、业务逻辑层和表示层。

数据访问层负责与数据库或其他外部数据源的交互，业务逻辑层包含了业务逻辑和算法的实现，表示层负责处理用户界面的呈现和用户输入。

分层架构的优势在于提供了高度的模块化和可重用性，每个层次都可以独立变化，易于测试和维护。

此外，不同层次之间的依赖关系清晰，可以更好地分工协作。

4.微服务架构：微服务架构是一种通过拆分应用程序为小型、自治的服务来构建应用的方法。

每个服务都是独立的，拥有自己的数据库和业务逻辑，通过API 进行通信。

微服务架构的特点是高度可扩展、松耦合和模块化。

数据中台的通用体系架构方案从数据中台的建设、运营角度出发，对数据中台在企业数据应用中的作用进行了分析，把数据中台定位为多个数据应用的共享数据平台。

从数据应用及数据治理两个维度分析了数据中台的建设要素，提出了模块化、解耦的数据中台体系架构。

数据中台体系架构包含数据存储框架、数据采集框架、数据处理框架。

数据治理框架、数据安全框架及数据运营模块，可按照企业应用需求进行组合，可以对单个模块进行扩充，能满足大多数企业数据中台建设的需求。

内容目录：0 引言1 数据中台系统定位2 数据中台通用体系架构2.1 数据存储框架2.2 数据采集框架2.3 数据处理框架2.4 数据治理框架2.5 数据安全框架2.6 数据运营框架3 结语0、引言进入信息时代，随着数据产业的蓬勃发展，数字化建设如火如荼。

“数字中国”“互联网+”等国家战略项目已在资源、可持续发展、环境、行政办公等领域取得了良好的效果。

数据是资产、资源，但如何把数据资产、数据资源转化为社会收益和企业利润，还需要多方探索。

当前，机构和企业不再建设从源数据采集到分析应用的烟囱式系统，更倾向于数据集中采集、存储，并应用分层建设。

这种方式一方面有利于应用系统的快速部署，另一方面也保证了数据的集中管理与运营，体现数据的资产、资源属性。

数据中台的出现弥补了数据开发和应用开发之间由于开发速度不匹配而出现的响应力不足等缺陷问题。

数据中台是国内学者提出的概念，起始于阿里的“大中台、小前台”概念。

阿里的中台是从管理的角度出发，以中台事业部集中数据搜索，技术及产品，数据共享等多个部门的功能。

其他组织或企业建设数据中台不一定需要成立中台事业部，但是数据集中治理与提升数据价值转换效率的思路是一致的。

有学者提出了一种基于数据中台的数据治理系统，他认为数据中台是一种大数据架构，用来完成数据治理。

也有学者认为数据中台并非指大数据平台，数据中台完成数据治理后会形成标准数据，再对数据进行存储，进而形成大数据资产，可以为用户提供高效的优质服务。

竭诚为您提供优质的服务，优质的文档，谢谢阅读/双击去除GDDS的主要内容国际货币基金组织（ImF）于1997年12月正式建立数据公布通用系统（gDDs），其总体框架主要包括数据特征、公布数据的质量、公布数据的完整性和公众获取4个部分。

一、数据特征：范围、频率和及时性1、统计范围gDDs将国民经济活动划分为五大经济部门：实际部门、财政部门、金融部门、对外部门和社会人口部门。

对每一部门各选定一组能够反映其活动实绩和政策以及可以帮助理解经济发展和结构变化的最为重要的数据类别。

系统提出了五大部门综合框架和相关的数据类别以及指标编制和公布的目标，鼓励以适当的、反映成员国需要和能力的频率和及时性来开发和公布指标。

选定的数据类别和指标分为规定的和受鼓励的两类。

规定的数据类别包括：（1）来自综合框架中的核心部分，如实际部门的国民帐户总量、财政部门的中央政府预算总量、金融部门的广义货币和信贷总量、对外部门的国际收支总量；（2）追踪分析统计类目，如实际部门的各种生产指数、财政部门的中央政府财政收支和债务统计、金融部门的中央银行分析帐户、对外部门的国际储备和商品贸易统计；（3）与该部门相关的统计指标，如实际部门的劳动市场和价格指数统计；（4）社会人口数据，包括人口、保健、教育、卫生等方面统计。

除规定的数据类别以外，gDDs鼓励成员国发布更多的统计信息，以增强成员国经济实绩和政策的透明度。

如实际部门列出储蓄、国民总收入指标，财政部门列出利息支付和偿债预计数据等。

gDDs认为，系统所包括的大多数数据类别都是由各国官方机构编制的。

将私人部门编制的数据包括进去将更有助于观察经济的全貌，并使各国数据的范围更加一致。

但是，将一些由私人机构编制的数据包括在系统内会增加工作的复杂性，比如由官方转发这些数据隐含着对这些数据质量的认可，官方必须对在公众获得、数据完整性和数据质量方面的责任做出调整。

2、公布频率公布频率是指统计数据编制发布的时间间隔。

数据成熟度模型结构正文一、引言数据成熟度模型（Data Maturity Model）是一个用于评估组织的数据管理和数据治理能力的框架。

它能够帮助组织评估自身在数据管理和数据治理方面的成熟度，识别出可改进的领域，并提供指导和建议以提升组织的数据成熟度。

二、数据治理⒈数据治理定义数据治理是指通过规范、流程和控制机制来确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性的一种管理活动。

它涵盖了数据采集、存储、处理、共享和使用等各个环节。

⒉数据治理的重要性●提高数据质量：通过规范和流程控制，能够减少数据错误率，提高数据的准确性和完整性。

●外部合规要求：许多行业的组织需要遵守各种合规性要求，如GDPR、CCPA等，数据治理能够帮助组织满足这些要求。

●内部决策支持：规范和准确的数据能够提供可靠的决策支持，帮助组织做出正确的战略决策。

●提高效率：数据治理能够减少重复工作和低效率的数据处理流程，提升组织的工作效率。

⒊数据治理的关键组成部分●数据治理策略：明确组织对数据治理的目标和愿景，并制定相应的策略和计划。

●数据治理组织结构：建立专门的数据治理团队，负责数据治理策略的实施和监督。

●数据质量管理：制定和执行数据质量管理措施，确保数据的准确性和完整性。

●数据安全和隐私保护：确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。

●数据采集和整合：制定精确的数据采集和整合流程，确保数据的一致性和可靠性。

●数据管理工具和系统：引入合适的数据管理工具和系统，提升数据管理的效率和效果。

三、数据成熟度模型的评估指标⒈数据治理能力●数据治理策略是否明确，并得到组织高层的支持和认可。

●数据治理组织结构是否健全，并能够有效地执行数据治理策略。

●数据质量管理措施是否有效，能够保障数据的准确性和完整性。

⒉数据采集和整合能力●数据采集和整合流程是否规范和准确，能够确保数据的一致性和可靠性。

●数据采集和整合的工具和系统是否满足组织需求，并具备良好的集成能力。