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数据治理

方案背景

随着大数据时代的来临以及信息技术的发展,人们产生的数据量正在以指数级的速度在增长,并且数据正以多元结构(结构化与非结构化)趋势发展,如此海量的、多元结构的数据就要求利用有效的方法来管理。大数据的作用体现在数据的集成、共享是否符合一定的规范,对数据的管理是否便捷,大多数单位仍然保持着传统的数据维护模式,需要数据时直接与负责单位沟通,编写的独立的odi实现数据交互,这不仅会导致数据质量不高,数据源单位模糊,更重要的是难以构建数据共享的规范,在后期运维中难度增加。因此基于大数据技术的治理是刻不容缓的。

数据治理、按国际数据管理协会(DAMA)的定义,数据治理是对数据资产的管理行使权力和控制的活动集合(规划、监控和执行),数据治理职能指导其他数据管理职能如何执行。

智能化已经成为各行各业发展与社会需求方面的必经之路,数据治理则是智能化不可缺失的一部分。


方案概述

为解决传统的数据共享中存在的“数据质量差、数据流向混乱、数据源头模糊、数据冗余”等问题,我们对数据中心重新建构,搭建数据治理平台,对各业务系统数据进行梳理、采集、清洗、标准化规范存储和应用,实现数据资产的有效管理和数据的深度共享。以经营、管理、科研、人事和财务等核心业务为中心,深入分析各系统的运行情况,旨在实现各业务系统的高效配合,实现各类源数据从采集、清洗、存储、分析等过程的完整性,适应数据治理的需求。

利用完善的统一数仓管理系统、数据填报工具、日志处理工具、和统一数据开放平台,使整个治理过程可管、可控、可视化,降低了数据治理的技术难度,显著提升了工作效率。同时,通过提供管理咨询服务和顶层架构设计,形成数据标准体系、数据工具体系、数据管理知识库体系和数据管理流程制度体系,使数据资产成果能够长期持续继承、迭代和完善。

方案特点与优势

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