大数据时代的数据治理与平台构建策略

"该资源为一个关于数据治理与大数据平台设计的PPT，详细阐述了大数据环境下数据治理的重要性和挑战，以及相应的策略和实施建议。其中涵盖了数据治理的背景、现状、策略，元数据管理、主数据管理、数据质量管理等方面，并提出了在大数据平台设计中的关键点。" 详细说明： 1. 数据治理背景与现状： 随着大数据时代的到来，数据的重要性日益凸显，但同时也暴露出了信息孤岛、数据质量问题、管理不当、协调困难等问题。当前的数据治理往往被“维持”状态取代了主动“管理”，且面临历史遗留问题、各方利益冲突、落地难和技术依赖过重等挑战。 2. 数据治理策略： 成功的数据治理策略包括获得高层支持、确定实施起点、责任到人、持之以恒的执行、绩效评估以及实事求是的方法。同时，应引入外部专业资源，识别并解决关键问题，设定明确的数据治理绩效标准，利用工具辅助管理，并建立奖惩机制以推动执行。 3. 元数据管理： 元数据包括技术元数据、业务元数据和操作元数据，是数据治理的基础。通过元数据管理，可以建立数据参考框架，解决数据模糊性，追踪数据血缘，推动标准化建设，进行规范化数据审计，提升数据的可视化和管理效率。 4. 主数据管理： 主数据管理是关键，它涉及到核心业务实体的数据，如客户、产品等。通过主数据管理，可以确保数据的一致性、准确性和完整性，从而提升业务流程的效率和决策质量。 5. 数据质量管理： 数据质量的提升是数据治理的目标，这包括准确性、完整性、实时性、一致性的管理。通过建立数据定义标准体系，对数据模型进行标准化，可以提高数据质量，便于数据分析和应用。 6. 大数据平台设计： 在大数据平台设计中，需要考虑如何整合和管理上述各元素，以实现数据的有效存储、处理和分析。设计时应考虑系统的扩展性、灵活性和安全性，同时要确保与业务需求的紧密匹配。 7. 实施建议： 数据治理的成功实施需要标准先行，推行全局治理，尽快看到成效，同时需要高层领导的支持、业务部门的积极参与以及合理的奖惩机制。在具体操作上，应先制定数据定义标准，然后进行模型优化和设计，最后通过元数据管理系统进行管理和控制，确保模型的统一和数据流动的透明化。 总结来说，这份资料提供了全面的数据治理框架，强调了在大数据背景下，如何通过有效的数据治理策略、元数据管理、主数据管理和数据质量管理，构建高效的大数据平台，以驱动业务创新和决策优化。