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文章目录
- 什么是数据治理
- 难题
- 大数据平台下的数据生命周期
- 数据治理关键场景
- 数据治理面临的挑战
- 数据治理关键问题
- 数据治理目标
- 数据治理平台与周边系统关系
- 数据治理-元数据系统
- 数据治理-数据标准系统
- 数据治理-数据质量系统
- 数据治理平台-元数据建立
- 元数据-数据地图
- 某银行数据治理案例
什么是数据治理
数据治理是指从使用零散数据变为使用统一主数据、从具有很少或没有组织和流程治理到企业范围内的综合数据治理、从尝试处理主数据混乱状况到主数据井井有条的一个过程。
难题
随着以Hadoop生态与MPP生态技术的提升,数据如何进来,如何整合,开展什么样的应用都已经有了成熟的案例,可是,同传统数仓时代一样,垃圾进垃圾出,如何破?相比传统数仓时代,进入
数仓集群的数据更加的多样、更加的复杂、量更足,这个数仓时代都没有处理好的事情,如何能够在大数据时代处理好,这是所有大数据应用者最最期盼的改变,也是大数据平台建设者最有挑战的难题:数据治理难的不是技术,而是流程,是协同,是管理。
数据治理涉及的IT技术主题众多,包括元数据管理、主数据管理、数据质量、数据集成、监控与报告等。
大数据平台下的数据生命周期
数据治理关键场景
- 生产数据
- 分析数据
- 历史数据
数据治理面临的挑战
- 异构数据
- 复杂业务数据
- 安全合规问题
首先数据层面,业务中有很多异构数据比如文档,报告报表,GIS信息,NOSQL等。
其次业务层面,面对的是全公司所有的业务数据,各类业务或者系统数据都需要定制化或者协调标准进行统一采集,处理,标准化。
最后安全层面,数据的所有权、安全性。
数据治理关键问题
1. 海量系统规模
- 几百个业务系统+
- 几万张库表+
- 几十万字段+
2. 复杂存储
- 关系型数据库
- 对象性数据库
- 内存对象
- K-V NO-SQL
- 列模式数据仓库
- HDFS分布式存储
- MPP型存储
3. 复杂采集
- 基于SQL
- 存储过程
- python、shell、scala、java、sparkSQL、FlinkSQL等等各类脚本
数据治理目标
数据治理的目标是保障数据及其应用过程中的运营合规、风险可控和价值实现,通过数据治理管理体系规范数据治理流程,保证数据治理的合规运营;通过数据治理价值体系推进数据资源的价值实现,提升数据价值。运营合规、风险可控是价值实现的基础,为价值实现提供一个良好的治理环境;价值实现则是运营合规、风险可控的升华,是数据治理的核心目标。
数据治理平台与周边系统关系
数据治理-元数据系统
数据治理-数据标准系统
数据治理-数据质量系统
数据治理平台-元数据建立
元数据-数据地图
血缘分析、影响分析
某银行数据治理案例
数据治理-平台现状
数据治理-治理改进方案
数据治理体系建设规划
通信大数据架构下的数据治理.pdf
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通信大数据架构下的数据治理.pdf
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