大数据平台数据治理与建设策略

"该文档是关于大数据平台的数据治理与建设方案的PPT，涵盖了数据治理的概述、数据治理的意义、作用和价值，以及数据管理的各个关键方面，如数据战略、数据应用、数据架构等。此外，文件还讨论了某银行的数据现状和存在的问题，并提出了数据平台建设的原则和目标。" 大数据平台数据治理与建设是现代企业信息化发展的重要环节，旨在通过有效的管理和利用数据资产，提升业务效率和决策质量。数据治理旨在确保数据的完整性和准确性，它是构建统一、共享的数据环境的基础，也是管理数据资产的关键手段。通过设立相应的岗位角色和管理流程，数据治理可以确保数据在整个生命周期中的质量和可用性。 数据治理的价值主要体现在两个方面：一是通过提升数据质量，驱动业务价值的实现；二是优化数据架构，支持管理能力的提升，使决策更加科学。数据战略应与企业的业务目标紧密结合，数据应用与服务则需要围绕这些目标进行设计和提供。数据管理保障机制包括数据组织与职责的明确，数据制度和管理流程的建立，以及数据服务的管理等。 在数据管理的具体实践上，需要关注数据需求管理、数据服务应用系统的建设、数据架构与模型的管理、数据标准的制定、数据质量的控制、元数据的管理、主数据的管理、数据保留与归档、数据安全和内容管理等多个方面。数据治理框架是这些活动的指导，它包括数据调度与处理，以及在大数据平台上的数据结构化转换和大数据分析计算。 数据平台的建设需要遵循一些基本原则，例如应用驱动，确保业务的关注和参与；初期以快速见效为目标，避免大规模盲目投入；借鉴成功经验，选择成熟的技术架构；重视内部人才的培养，建立完善的运营制度。在建设过程中，初期IT人员应积极参与，后期逐步转为管理角色，与合作伙伴共同推进后续阶段的建设。同时，配套的管理规范和技术规范不可或缺，以确保数据平台的高效稳定运行。 在某银行的现状分析中，提到了其多个业务系统的数据应用情况，如综合业务系统、信贷管理、国际业务系统等，以及数据交换平台和综合报表平台的应用。然而，存在的问题可能涉及到数据整合、交换效率、报表质量等方面，这些问题需要在数据平台建设中得到解决，以提升整体的数据服务能力。 总结来说，大数据平台数据治理与建设是一个系统工程，涉及多个层面的工作，包括但不限于数据治理的策略制定、组织架构的调整、管理流程的完善、数据服务质量的提升，以及对现有数据问题的诊断和改进。通过有效的数据治理和平台建设，企业能够更好地利用数据资产，驱动业务创新和战略决策。