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东南融通行业解决方案> 商业智能（BI）>数据治理数据标准管理平台解决方案数据标准的定位与作用数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。
新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。
数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。
数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。
a 增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性o 减少数据转换，促进系统集成a 促进信息资源共享a 促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展数据标准管理平台架构数据标准制定策略数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求，优先解决普遍的、急需的问题。
制定数据标准有以下几个原则：a 遵循“循序渐进、不断完善”的原则。
a 制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准，以公共代码数据标准为起点。
a 开发数据标准的同时，建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。
a 在公共代码和通用数据标准的基础上，遵循数据标准管制和维护的相关规定，予以维护管理，不断丰富完善。
a 与系统建设密切配合，重点服务战略性的系统，确保贯彻执行。
•常广舟*眇怀加谈矽脚”小0*滦快出怦数据分类策略对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段，它能方便数据标准维护和扩充，同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。
a 数据的业务属性角度分类数据分为十二大数据类，包括：团体，产品，账户，总账，营销，渠道，申请，事件，风险，模型，人口统计，地址和地理位置。
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IDC数据中心综合管理平台解决方案目录第1章概述 (1)1.1方案背景 (1)1.2需求分析 (1)1.3设计原则 (3)第2章综合管理平台设计 (4)2.1平台架构 (4)2.1.1 逻辑架构 (4)2.1.2 平台组成 (5)2.2应用形态 (6)2.2.1 C/S客户端 (6)2.2.2 B/S客户端 (6)2.2.3 大屏控制客户端 (7)2.3平台功能 (7)2.3.1 大楼管理功能 (7)2.3.1.1 人员巡查 (7)2.3.1.2 人员考勤 (8)2.3.1.3 车位诱导 (8)2.3.1.4 刷卡消费 (9)2.3.1.5 访客管理 (10)2.3.1.6 智能分析 (10)2.3.1.7 动环监控 (11)2.3.2 基础应用功能 (13)2.3.2.1 实时浏览 (13)2.3.2.2 鱼球联动 (14)2.3.2.3 录像回放 (15)2.3.2.4 拼控上墙 (17)2.3.2.5 报警中心 (18)2.3.2.6 网络对讲 (19)2.3.2.7 车流统计 (20)2.3.2.8 收费查询 (21)2.3.2.9 统计查询 (21)2.3.3 系统管理功能 (22)2.3.3.1 资源管理 (22)2.3.3.2 视频管理 (23)2.3.3.3 门禁管理 (24)2.3.3.4 车卡资料 (25)2.3.3.5 报警管理 (26)2.3.3.6 用户管理 (29)2.3.3.7 网络管理 (30)第3章系统特色与亮点 (32)第1章概述1.1方案背景所谓IDC，即互联网数据中心，是指在互联网上提供的各项增值服务，具体包括申请域名、租用虚拟主机空间、主机托管等业务。
IDC数据中心是一个实现信息的集中处理、存储、传输、交换和管理的物理场所，包含机房基础设施、IT基础设施、业务系统和数据等内容。
机房基础设施包含供电、制冷、机柜、消防、监控等系统，保证IT设备的安全可靠运行；IT 基础设备包括服务器、存储、网络等设备，是业务系统运行及数据存储的基础；业务系统运行于IT设备之上，数据存储于IT设备之中，业务系统及数据对最终用户提供服务。
信息安全管理平台事件数据标准化方案一：背景概述信息化在推动上海世博会业务更好更快的发展上起到了不可替代的作用，但同时上海世博会在信息化建设中也面临着许多的信息安全威胁，如边界安全风险，主要包括黑客攻击、垃圾邮件等；内网安全风险，主要包括主机系统漏洞、服务配置不当等；应用风险，主要包括Web服务器、文件服务器安全风险等。
所以，对上海世博局来说，重视和加强信息化安全整体监控的建设刻不容缓。
而建立统一的信息安全监控平台需要与世博会各个业务系统提供商、网络服务提供商、安全服务提供商、以及相关部门进行有序的技术协商和安全管理思路的融合，同时日志标准化的工作面临着时间紧、责任大、技术难度高等一系列问题，安全监控平台技术进展面临着很大的考验。
二：四因素制约事件数据标准化第41届上海世博会是历史上参与国家最多、参观人员最多的一次。
支持此次盛会的信息系统非常复杂，这对信息安全提出了非常高的要求。
对于支撑、保障这些业务系统正常运行的网络设备、安全设备、系统、数据库等产生的事件数据全球没有统一标准，世博局设备种类众多，各个厂家设备的事件数据日志格式各异，功能各异，部署地点不在同一安全域，采集方式多异，归并难度大，强度高，事件流路径复杂等。
这为事件数据采集、过滤、归并、关联带来的很大的技术挑战。
品牌各异：上海世博会为了通过信息化支撑业务系统，采购了大量的不同品牌的产品，如微软、IBM、CISCO、华为等等。
产品功能各异：操作系统、数据库、存储、路由器、交换机、防火墙、UTM、网闸部署地点各异：安全管理域、互联网域、周家渡、行政中心机房等事件内容各异：各个厂家都有自己的自定义字段事件发送方式各异：snmpsyslogwmiopsec等，甚至有些厂家没有提供显示的日志发送功能（通过二次开发融合）。
三：从四方面入手解决事件数据标准化的问题经过细致深入的讨论研究后，攻关团队将问题分解为4个方面，分别着手解决日志标准化的问题。
这4个部分是：1.数据采集方法的标准化攻关团队在原有的基础上完善了系统的数据采集层。
数据质量管理平台建设方案概述：数据质量管理是现代企业发展过程中不可忽视的重要环节。
为了确保数据的准确性、完整性和可信性，企业需要建立一个数据质量管理平台。
本文将介绍一个完整的数据质量管理平台建设方案，涵盖了架构设计、数据质量监控、数据清洗和数据治理等关键要素。
一、架构设计数据质量管理平台的架构设计是整个建设过程的基础。
以下是一个典型的架构设计方案：1. 数据接入层：该层负责从不同数据源（如数据库、文件、API等）采集数据，并将其转化为统一的数据格式，以便后续的数据质量监控和处理。
2. 数据存储层：该层用于存储采集到的数据，并提供高效的数据访问和查询功能。
常见的数据存储技术包括关系型数据库、数据仓库和大数据存储平台等。
3. 数据质量监控层：该层用于监控数据的质量状况，及时发现并处理数据质量问题。
监控指标包括数据准确性、完整性、一致性和时效性等。
可以通过配置预警规则和自动化报告生成等方式进行监控。
4. 数据质量处理层：该层负责对监控到的数据质量问题进行处理。
常见的数据质量处理方法包括数据清洗、数据修复和数据补充等。
5. 数据治理层：该层主要用于数据质量管理平台的整体管理和运营。
包括用户权限管理、任务调度和系统监控等功能。
二、数据质量监控数据质量监控是数据质量管理平台的核心功能之一。
通过对数据质量指标的监控，可以及时发现数据质量问题并采取相应的措施。
以下是一些常见的数据质量监控指标：1. 数据准确性：通过与其他数据源的比对，检测数据是否与实际情况一致。
2. 数据完整性：检测数据是否存在缺失、重复或无效的情况。
3. 数据一致性：检测不同数据源中相同数据是否保持一致。
4. 数据时效性：监测数据的采集和更新频率，及时发现数据过时的情况。
三、数据清洗数据清洗是数据质量管理过程中的一个重要环节。
通过对数据进行清洗，可以消除数据中的重复、冗余、错误和缺失等问题。
以下是一些常见的数据清洗方法：1. 去重：根据数据的唯一标识，去除重复的数据记录。
企业数据管理治理平台解决方案随着大数据时代的到来，企业面临着越来越多的数据管理挑战。
为了有效地管理和利用数据资源，提供高质量的数据支持业务决策和创新发展，许多企业开始关注和部署数据管理治理平台。
本文将介绍企业数据管理治理平台的解决方案。
一、解决方案概述企业数据管理治理平台是为了帮助企业管理和规范数据生命周期的全套解决方案。
它包括数据采集、数据整合、数据质量管理、数据安全性管理、数据治理等模块，旨在提供一体化的数据管理平台，支持企业数据管理的全过程。
通过企业数据管理治理平台，企业可以实现数据的一致性、完整性、可用性和安全性，提升数据价值，降低数据管理成本，提高企业决策的准确性和效率。
二、解决方案核心模块1.数据采集和整合模块：该模块负责从各个数据源中采集数据，并将数据进行整合。
通过该模块，企业可以将来自不同数据源的数据进行统一管理和处理，实现数据的集中存储和一致性管理。
2.数据质量管理模块：该模块负责对数据进行质量检查和评估，包括数据完整性、准确性、一致性和可靠性等方面的评估。
通过数据质量管理模块，企业可以发现数据质量问题，并采取相应的措施进行修复和改进，提高数据质量。
3.数据安全性管理模块：该模块负责对数据进行安全性管理。
包括数据的访问控制、数据的备份和恢复、数据的加密等安全措施。
通过数据安全性管理模块，企业可以保护数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露和滥用。
4.数据治理模块：该模块负责对数据进行规范和管理。
包括数据标准化、数据词典管理、数据元数据管理等方面的管理。
通过数据治理模块，企业可以统一数据管理标准，提高数据的可管理性和可维护性。
三、解决方案优势1.全面管理：企业数据管理治理平台可以全面管理企业的数据资源，包括数据采集、整合、质量管理、安全性管理和治理等方面。
通过一体化的数据管理平台，企业可以实现对各种数据管理任务的集中管理和协同管理。
2.提高数据质量：企业数据管理治理平台可以对数据进行质量管理和监控，及时发现和解决数据质量问题，提高数据的准确性和可靠性。
一、技术和产品介绍（一）数据标准管理平台（1）、概述数据的准确性、可靠性、可控制性和可校验性是保证信息共享与交换的重要前提，这一目标主要依靠数据标准化来实现。
从目前公安信息系统建设和应用的情况来看，数据层面的共享与交换问题解决的并不彻底，其主要原因是各应用系统的数据库设计中，属性取值没有遵循统一标准，随意性太大，导致每个应用系统都有自己的标准。
为实现信息系统中数据的共享与交换，使各类应用系统真正做到无缝连接与互操作，统一的标准在应用中必须严格地得到遵守和执行。
基于上述原因考虑，数据标准管理平台的作用就显而易见了。
该平台的主要作用是基于国家标准、公共安全行业标准、地方标准、内部标准等各类标准规范文件，形成一套符合本地公安特色的标准规范体系，利用标准检测和标准自动转换等一系列工作，对现有数据结构和数据代码进行标准化的过程，建成标准数据资源库。
（2）、产品功能和架构建设数据标准管理平台，收集国标、部标等标准规范文件，导入到关系型数据库中，并实现与现有数据结构和数据代码的标准比对、标准转换功能，该平台的整体架构如下图所示：该平台主要实现以下几个功能：一、系统门户建立标准平台门户，展示平台中已收录的标准列表、标准数据项、标准代码等内容；提供数据标准的浏览、下载、打印；展示各业务单位信息系统的标准检测和审核结果通报情况；以柱状图、饼图、曲线图等方式展示标准数据资源库的总量、增量、要素分类和转换情况等，提供统计报表下载、打印。
详细功能如下：1、统计报表生成。
按周/月/年定期生成数据标准报表，包括：标准收录量、标准转换量等。
2、标准浏览和检索。
提供收录标准的浏览、检索、下载和打印，按照标准优先级予以展示。
3、标准收录情况展示。
按照标准类型、业务要素、业务系统、部门（警种）、收录时间等分类展示标准收录情况。
4、全局各业务系统的标准检测和审核结果报表展示。
5、标准数据资源库建设情况展示。
包括标准转换各项统计数据、资源库数据总量、数据种类、数据分类情况、数据增量等。
数据治理平台与数据运营体系建设方案一、背景和意义随着信息化的快速发展和企业对数据的依赖程度的提高，数据治理和数据运营已成为企业发展的关键要素。
数据治理是指对企业数据进行规划、采集、质量管理、集成和安全管理等全过程的管理，数据运营则是通过对数据的分析、挖掘和利用，帮助企业进行决策和优化业务流程。
数据治理平台与数据运营体系建设的目的是为了使数据管理更加规范化，提升数据质量和价值，实现数据驱动的企业转型和发展。
二、建设目标1.建立统一的数据治理平台，整合和管理企业各类数据资源，提升数据管理效率。
2.提升数据质量，建立完善的数据质量管理体系，确保数据的准确性和一致性。
3.构建数据安全管理体系，保障数据的安全性和可控性。
4.建立全面的数据分析和挖掘体系，实现对数据的深度分析和洞察，为企业决策提供支持。
5.实现数据驱动的业务优化和创新，提高企业运营效率和竞争力。
三、建设步骤1.数据治理平台建设（1）明确数据治理平台的定位和功能，包括数据资源的集成、管理、质量控制和安全管理等。
（2）设计数据模型和数据标准，统一数据的定义和格式，建立元数据管理和数据词典。
（3）整合和清洗企业的各类数据源，建立数据集成和数据采集的机制。
（4）建立数据质量管理体系，包括数据质量评估、数据纠错和数据质量监控等。
（5）引入数据治理平台的规则引擎，实现数据标准化和数据管理的自动化。
2.数据安全管理体系建设（1）制定数据安全管理政策和流程，明确数据访问和使用的权限和权限。
（2）建立数据安全管理组织架构，明确数据安全责任和监管机制。
（3）部署数据加密和数据备份的安全措施，保障数据的安全性和可恢复性。
（4）建立数据安全审计和监控机制，及时发现和处理数据安全问题。
3.数据分析和挖掘体系建设（1）建立数据分析和挖掘的技术平台，包括数据仓库、数据挖掘工具和可视化分析工具等。
（2）构建数据分析和挖掘的模型和算法，实现对大数据进行智能分析和预测。
（3）培养数据分析和挖掘的团队，提高企业数据分析的专业化水平。
数据治理平台建设方案目录一、项目概述 (3)1.1 项目背景介绍 (4)1.2 项目目标与期望成果 (5)二、项目需求分析 (6)2.1 业务需求分析 (7)2.2 技术需求分析 (8)2.3 安全性需求分析 (10)三、数据治理平台架构设计 (11)3.1 整体架构设计思路 (12)3.2 数据采集层 (14)3.3 数据存储层 (15)3.4 数据处理层 (16)3.5 数据访问控制层 (18)四、功能模块设计 (20)4.1 数据采集模块 (21)4.2 数据清洗模块 (22)4.3 数据存储模块 (24)4.4 数据分析模块 (25)4.5 数据安全模块 (26)4.6 数据可视化模块 (28)五、技术选型与实施方案 (29)5.1 技术选型原则 (31)5.2 关键技术介绍 (32)5.3 实施方案及时间表 (33)六、项目组织与人员配置 (34)6.1 项目组织结构 (35)6.2 人员配置及职责 (36)七、项目风险管理与应对措施 (37)7.1 项目风险管理分析 (39)7.2 应对措施与预案 (40)八、项目预算与成本估算 (42)8.1 项目预算制定 (43)8.2 成本估算与分析 (44)九、项目实施进度安排 (45)9.1 实施阶段划分 (47)9.2 进度计划表与时间表管理 (47)十、项目后期维护与升级策略 (48)10.1 后期维护计划 (50)10.2 升级策略及规划方案部署计划安排总结概况和数据治理平台的未来发展趋势预测50一、项目概述随着信息技术的快速发展和数字化转型的深入推进，数据已成为组织的重要资产。
数据治理作为管理和优化数据的关键手段，已成为当前信息化建设的核心任务之一。
本数据治理平台建设方案旨在通过构建高效、可靠、可扩展的数据治理平台，提升组织的数据质量，释放数据价值，推动决策优化和业务创新。
提升数据质量：通过平台的数据清洗和校验功能，提高数据的准确性和完整性。
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行业解决方案 > 商业智能（BI） > 数据治理
数据标准管理平台解决方案
数据标准的定位与作用
数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。
新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。
数据标准适用于金融业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。
数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义。
¤增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性
¤减少数据转换，促进系统集成
¤促进信息资源共享
¤促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展
数据标准管理平台架构
数据标准制定策略
数据标准的制定要适应业务和技术的发展要求，优先解决普遍的、急需的问题。
制定数据标准有以下几个原则：
¤遵循“循序渐进、不断完善”的原则。
¤制定顺序为公共代码数据标准、通用数据标准、共享数据标准、特定数据标准，以公共代码数据标准为起点。
¤开发数据标准的同时，建立起相应的数据标准管制架构和维护流程。
¤在公共代码和通用数据标准的基础上，遵循数据标准管制和维护的相关规定，予以维护管理，不断丰富完善。
¤与系统建设密切配合，重点服务战略性的系统，确保贯彻执行。
数据分类策略
对数据进行分类是进行数据标准管理的基本手段，它能方便数据标准维护和扩充，同时也是实施数据标准管理和数据治理基础。
¤数据的业务属性角度分类
数据分为十二大数据类，包括：团体，产品，账户，总账，营销，渠道，申请，事件，风险，模型，人口统计，地址和地理位置。
¤数据的技术属性角度分类
数据分为十大数据类，包括：名称类数据，业务描述类数据，地址类数据，ID标识类数据，代码类数据，金额类数据，数值类数据，数量类数据，百分比类数据，日期类数据。
数据标准定义方法
数据标准是对银行经营管理所涉及各项数据的定义与解释，以及数据质量及安全性要求的统一定义，包含数据在数据管理层面的业务规则定义(业务属性)和数据在数据应用层面的业务规则定义（技术属性）。
¤数据的业务属性：数据业务含义的统一解释及要求
¤数据的业务含义解释
¤数据的分类
¤数据之间的制约关系
¤数据在相关业务环境中产生过程的描述
¤数据产生过程中所要遵循的业务规则
¤数据的安全需求
¤数据的技术属性：银行业务应用环境中对数据的统一技术要求
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¤数据处理与检查要求（时效性、安全性等）
成功案例
中国建设银行总行、大连银行。
