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大数据平台数据管控解决方案随着大数据技术的迅速发展，企业和组织积累了大量的数据资源，并且意识到这些数据对于业务决策和创新至关重要。
然而，大数据也带来了一系列的挑战，其中一个重要问题是数据管控。
数据管控是指对大数据平台上的数据进行管理和控制，确保数据的质量、安全和合规性。
下面是一种解决大数据平台数据管控问题的综合方案：1.数据质量管理：数据质量是数据价值和决策的基础。
通过引入数据质量管理工具，对数据进行自动化质量检查和修复。
这些工具可以检测和修复数据的一致性、完整性、准确性和一致性问题，保证数据的高质量。
2.数据安全管理：大数据平台上的数据包含了大量的敏感信息，需要采取安全措施来保护数据的安全性。
这些安全措施包括数据加密、访问控制、身份验证和审计等。
同时，需要定期进行数据备份以应对数据丢失的风险。
3.数据合规管理：根据不同的行业和法规要求，制定数据合规政策和标准，确保数据在采集、存储和处理过程中符合法律法规的要求。
同时，建立数据合规审计机制，对数据操作进行监控和审计，及时发现并纠正不符合合规要求的行为。
4.数据治理：数据治理是指通过制定数据管理规范和流程，对数据进行有效管理和利用。
建立数据治理委员会，负责制定数据管理策略、规范和流程，监督和评估数据管理的执行情况。
同时，采用数据分类和标准化方法，对数据进行分类和标记，方便数据的管理和利用。
5.数据集成和共享：大数据平台上的数据通常来自不同的数据源，需要对数据进行集成和共享。
建立数据集成和共享平台，将不同数据源的数据进行整合和共享。
同时，确保数据的一致性、完整性和安全性。
6.数据备份和恢复：数据备份是保证数据安全和可恢复性的重要措施。
建立数据备份策略，定期对数据进行备份，并建立有效的恢复机制，以应对数据丢失和灾难恢复的需要。
7.数据监控和报警：建立数据监控系统，对数据进行实时监控，并设置报警机制，及时发现和解决数据异常情况。
这可以帮助及时发现数据质量问题、安全漏洞和异常操作。
大数据平台数据管控整体解决方案目录一、内容描述 (2)二、项目背景与目标 (3)三、解决方案架构概览 (4)四、详细技术方案 (5)4.1 数据采集与整合方案 (7)4.2 数据存储与管理方案 (8)4.3 数据处理与分析方案 (9)4.4 数据安全与隐私保护方案 (10)五、平台功能设计 (12)5.1 数据访问控制模块 (13)5.2 数据处理与挖掘模块 (15)5.3 数据监控与预警模块 (16)5.4 数据质量管理与优化模块 (17)六、实施步骤与时间表安排 (18)6.1 实施准备阶段任务安排 (20)6.2 平台搭建阶段任务安排 (21)6.3 系统测试与优化阶段任务安排 (23)6.4 正式运行与维护阶段安排 (23)七、成本预算与效益分析 (25)一、内容描述大数据平台数据管控整体解决方案旨在为企业在海量数据处理过程中提供全面、高效、安全的数据管理方案。
随着企业数据规模的不断扩大和数据类型的日益复杂，数据管控的难度也在逐渐增大。
本方案旨在通过一系列策略、技术和方法的整合，为企业提供一套完整的数据管控解决方案，以确保数据的准确性、安全性、可靠性和高效性。
数据治理：建立数据治理框架，明确数据所有权和管理职责，制定数据标准和规范，确保数据的准确性和一致性。
建立数据质量监控体系，定期对数据进行质量检查与评估，确保数据的可靠性。
数据集成与整合：通过数据集成技术，实现各类数据的汇聚和整合，打破数据孤岛，提高数据的共享和利用效率。
对数据进行清洗、转换和加载（ETL），确保数据的规范性和可用性。
数据安全与隐私保护：建立完善的数据安全体系，包括数据加密、访问控制、权限管理、审计追踪等，确保数据在采集、存储、处理、传输和共享过程中的安全性和保密性。
制定数据隐私保护政策，遵守相关法律法规，保护用户隐私。
数据分析与挖掘：利用大数据分析技术，对海量数据进行深度分析和挖掘，发现数据中的价值，为企业提供决策支持。
Experience Exchange经验交流DCW281数字通信世界2019.03随着云计算和互联网等信息处理手段的不断发展，人类社会已全面进入大数据时代，其中政府控制着社会各个层面的数据。
而大数据技术的实质虽然是一种理工科技术手段，但是在实际应用过程中不能仅仅以理工科的思维去治理政府数据。
因此，我国在颁布政府数据治理相关政策时，加入了一些人文关怀。
现阶段，政府数据治理相关政策大都集中在微观和中观层次，比较侧重于数据开放。
1 加强政府数据多方面实践应用政策现阶段，我国正处于经济快速转型时期，利用大数据技术对政府数据进行治理可以使政府服务更加精细化。
因此，在大数据时代下，我国政府数据治理相关政策中强调加强政府数据多方面实践应用。
主要体现在以下几方面：（1）以人为本的社会治理。
政策中规定：利用大数据采集技术，构建社会服务网络化体系，打破传统的分散式政府管理格局，向系统化管理方向转变。
这样可以使政府数据治理更加个性化、细致化、精准化。
社会服务网络化管理体系主要包括六大模块：民生建设保障服务模块、真实客观的公务员评价模块、加强突发事件反应力的应急模块、社区维护预警防控模块、信息网络化模块以及畅通高效的指挥模块等。
这方面的实践应用是以民为本而进行的社会服务，可以为社区、街道提供更好网格化服务和管理。
（2）公共交通中的数据调控治理。
政策中规定：利用大数据采集技术对道路上每一车辆的数据信息进行采集，然后将各类信息进行汇总，使之构成整个城市道路的车辆数量和位置图。
同时利用大数据分析技术对道路拥挤情况进行分析，以此来预测拥堵时间，并及时提醒，方便人们出行。
（3）公共卫生医疗的数据监测。
政策中规定：利用大数据共享技术，构建各个医疗机构相互交流的网络系统，使各个医疗机构能够对患者的各方面信息进行统计，从而对区域人群的易感疾病、健康状况、年龄结构进行提前预测。
此外，还要利用大数据技术对人们日常购买药品情况进行联网分析，从而实时监测传染病的流行程度，有利于及时切断各类疾病的传播途径[1]。
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。
如何利用大数据推动精准环境治理在当今数字化时代，大数据已成为推动各领域发展和创新的重要力量。
对于环境治理而言，大数据的应用更是为实现精准、高效和可持续的治理目标提供了前所未有的机遇。
首先，我们要明白大数据是什么。
简单来说，大数据就是大量的、多样化的、高速生成的数据集合。
这些数据来源广泛，包括但不限于环境监测站点、卫星遥感、物联网设备、社交媒体以及企业和政府的相关记录等。
它们涵盖了各种环境相关的信息，如空气质量、水质、土壤状况、气候变化、能源消耗等等。
那么，大数据如何助力精准环境治理呢？其一，大数据能够实现更全面和精准的环境监测。
传统的环境监测往往依赖于有限的监测站点，难以覆盖广阔的区域和复杂的环境状况。
而借助卫星遥感、传感器网络等技术手段，可以实时获取大范围、高精度的环境数据。
例如，通过卫星图像可以监测森林覆盖的变化、土地利用的情况，以及大气污染物的分布；物联网传感器可以安装在工厂、河流、城市道路等地方，实时收集污染物排放、水质参数等信息。
这些丰富的数据能够帮助我们更准确地了解环境状况的时空变化，及时发现潜在的环境问题。
其二，大数据有助于深入分析环境问题的成因和影响。
通过对海量数据的挖掘和分析，可以揭示环境问题与各种因素之间的复杂关系。
比如，分析气象条件、交通流量、工业生产活动等对空气质量的影响，从而找出主要的污染源和污染传播途径。
同时，还可以利用大数据模拟不同政策和措施对环境的潜在影响，为决策提供科学依据。
例如，预测某项减排政策实施后，空气质量可能的改善程度，或者某一地区开发建设对周边生态系统的潜在威胁。
其三，大数据能够提升环境治理的决策效率和科学性。
基于准确、实时的大数据分析，决策者可以更迅速地制定针对性的治理策略。
不再依赖于经验和直觉，而是依据数据驱动的结论做出决策。
比如，当某个区域出现突发的环境污染事件时，通过大数据快速分析污染源、扩散趋势等，能够及时采取有效的应急措施，最大程度减少环境危害和社会影响。
基于大数据平台的数据治理思路
摘要数据治理是指将数据作为资产而展开的一系列具体化工作，是对数据的全生命周期管理。
本文从前期准备、实施路线、相关重要事项等方面阐述了基于大数据平台的数据治理思路，最后，对基于大数据平台的数据治理进行了展望。
关键词大数据；数据资产；主数据；数据标准；数据治理
引言
数据资源对于企业管理至关重要，保证高质量高可靠的运营数据，是企业经营获得成功的关键因素。
信息系统之间存在的数据标准不统一、数据质量不规范、数据格式互不相容等问题，制约了数据的共享和使用。
1 大数据平台数据治理内容概述
数据治理是指将数据作为资产而展开的一系列具体化工作，是对数据的全生命周期管理。
也是对数据资产的实际管理和控制的过程。
数据资产往往分散分布在不同的部门。
需要梳理汇总，并建立起数据资产的整体视图，或者说数据资产目录。
数据资产目录是以元数据为核心，按照分类、主题、应用多个角度对数据进行管理、识别、定位、发现、评估、共享的数据组织管理工具。
2 基于大数据平台开展数据治理[1]
数据治理需要通过有连续性的计划和持续性的过程来实现。
具体分为如下三部分内容：
2.1 前期准备
（1）对数据治理现状进行评估，梳理存在的问题。
只有找到问题，才能解决问题。
通过对数据治理现状进行评估，可以识别、量化存在的问题和状态。
2.2 实施路线
大数据平台的规划是要搭建一个高质量、易于分析的数据集市，集中各业务系统数据，并搭建数据资产目录框架，在此基础上展开各现有接入系统数据的清洗、规范、治理等工作。
目前数据治理流程包括下面的内容：
（1）剖析、探查数据
要控制数据，就要理解数据。
要对现有的数据进行治理，就必须要剖析、探查数据，并形成文档，只有了解现有的数据，才能让数据治理更紧密地贴合业务数据的实际情况。
（2）制定数据标准、计划和实施数据清洗
数据标准是对数据的技术和业务定义统一的规范，包含国际、国家、行业、公司几个层级。
它也是数据资产目录的核心，数据资产目录通过数据标准进行分类聚集，数据质量通过数据标准进行设定，数据安全通过数据标准进行分级。
（3）搭建数据资产目录，梳理接入数据
数据资产目录为使用者提供统一的数据资产定位服务，实现数据资产共享交换和数据服务的管理体系。
大数据平台的数据资产目录模型包括如下几个部分：数据资产目录；数据标准和数据质量；各类数据资产，包括结构化数据、非结构化数据、数据接口、报表和模型；数据资产的业务描述；数据资产轮廓、数据资产状态、数据资产安全、数据资产脱敏和数据资产生命周期等。
数据资产目录是数据统一管理体系的核心，涵盖了数据管理体系的元数据管理、数据质量管理和数据安全管理等功能。
主数据分散存储在企业各系统内，是对企业至关重要的核心业务实体的数据，比如客户、供应商、员工等。
治理主数据是一种持续的实践，企业通过制定准则、策略、流程、业务规则和度量指标来管理主数据的质量。
元数据是关于数据的数据。
它是有关数据项的特征的信息，如技术名称、业务名称、位置、重要性、与企业中其他数据项的关系等。
元数据可以用来记录数据血缘关系，跟踪和记录数据血緣有利于数据源的追溯和查找数据存在的问题。
数据质量管理是数据管理中的一项关键的支撑流程，包括数据质量分析、识别数据异常和定义业务需求相关规则。
大数据平台的目标是为了对内支撑，对外应用，而这两个核心目标的基础是数据质量。
而数据的可信需要持续的数据质量稽核，大数据平台的质量管理包含从制定规则、定期检查、反馈问题、修正数据多个稽核流程[2]。
（4）建立数据模型，优化数据分析
搭建分类数据模型可以提高数据分析的效率。
参考行业模型和基础数据标准，在大数据平台上搭建数据分类模型，然后在数据模型的基础上进行数据整合，可以减少后续数据整合难度，也可以避免数据方面的歧义，更好的保证数据一致性，使业务、技术、系统之间的沟通更有效；数据的分类可以为系统间的数据分布提供依据，减少不一致和冗余，以便于数据共享，减少数据重复录入、存储和加工。
2.3 数据治理的重要事项
（1）争取领导和相关部门的支持
数据治理计划失败的根源通常是缺少与业务的关联。
技术部门只是数据的保管者，支持和提供必要的业务部门的数据。
得到领导和相关部门的支持对数据治理工作的开展非常重要。
（2）自始至终关注安全与隐私管理
数据的安全至关重要，数据泄露意味着数据资产的流失。
大数据平台的基础是数据的汇聚，而汇聚的数据来自于各个业务部门，各个业务部门在各自业务平台上对这些数据的安全负责，在汇聚到大数据平台之后，如何保证这些数据在使用过程中的安全，是数据使用的必要条件，而数据管控的基础也正是数据安全。
高度重视数据安全工作，确保数据的可用性、完整性、机密性。
建立健全数据安全管理制度和措施。
（3）数据生命周期管理
信息的生命周期从数据创建开始，结束于它从生产环境中被删除和不复存在。
数据包含多个阶段，每个时间段都有变化，并根据这些变化设定不同的存储、使用策略，这是数据生命周期的核心目标。
大数据平台数据生命周期管理覆盖数据生命周期各个阶段，包括数据创建、加工、使用、变更、转储、归档和删除。
并处理与信息生命周期相关的问题。
3 基于大数据平台的数据治理展望
大数据平台不仅仅实现技术领域所关注的海量数据采集、存储、分布式计算、突发事件应对等，而且也将具备对各种格式、类型的数据进行加工、处理、识别、解析等能力。
为将来经营者能够及时掌握全面的经营状况，迅速做出科学决策提供平台支持。
参考文献
[1] 桑尼尔·索雷斯. IBM 數据治理统一流程[D].北京：清华大学出版社，2010.
[2] 高伟.数据资产管理[D].北京：机械工业出版社2016.。
