大数据平台数据治理与建设策略

该资源是一个关于大数据平台数据治理与建设的详细方案，共包含78页的PPT内容。方案重点讲述了数据治理的重要性、作用、价值以及实施策略，并结合具体案例探讨了当前数据平台的现状和面临的问题。 一、数据治理概述 数据治理是构建高效、共享且统一管理数据环境的基础，它强调数据作为一种资产进行管理。通过设立相应的岗位角色、责任和管理流程，确保数据在全生命周期中的完整性、准确性、一致性和时效性。提高数据质量是企业实施数据治理的主要驱动力，旨在提升业务价值，优化数据架构，支持精细化管理和科学决策。 二、数据平台建设原则 1. 应用（需求）驱动：以业务需求为导向，增强业务部门的参与度。 2. 快速见效：避免过度投入，初期应迅速看到建设成效。 3. 借鉴经验：利用成熟的技术架构和解决方案，参考同行业成功案例。 4. 内部人才培养：建立配套的运营制度和管理体系，初期让IT人员深度参与，后期侧重管理。 三、数据治理框架 1. 数据战略：制定数据战略与规划。 2. 数据组织与职责：明确数据管理的组织结构和责任分工。 3. 数据制度与管理流程：制定数据管理制度和流程。 4. 数据服务管理：提供数据服务，满足各类需求。 5. 数据管理：包括数据架构、模型、标准、质量、元数据、主数据、数据保留与归档、数据安全等内容。 6. 内容管理：确保数据内容的完整性和可用性。 四、大数据平台关键技术 1. 数据调度与处理：自动化处理大量数据。 2. 数据结构化转换：将非结构化数据转化为结构化数据。 3. 大数据分析计算：运用分布式计算处理大数据。 4. 分布式数据库和文件系统：提供高效的数据存储和访问。 5. 数据生命周期管理：从创建到废弃的全过程管理。 6. 数据传输与服务：数据的交换、共享和访问。 7. 数据集市和数据质量检核：对数据进行细分和质量检查。 8. 元数据管理：记录数据的元信息，便于理解和使用。 9. 数据管理平台：提供统一的数据管理工具和平台。 五、某行数据现状及问题 分析了银行的数据应用现状，如综合业务系统、信贷管理、国际业务等系统的数据交换和报表平台，以及不同部门（如财务会计部、信贷管理部等）的数据使用情况。同时，指出在客户信息、贷款余额等方面存在的问题，如数据孤岛、数据不一致等问题。 该方案详细阐述了大数据平台数据治理的各个方面，从理论到实践，从数据战略到技术实施，全面覆盖了数据治理的关键环节，为企业或组织提供了构建高效、可靠的大数据平台的指导。