大数据平台数据治理体系构建与管理

"大数据平台数据治理体系建设和管理方案.pdf" 本文档主要探讨了大数据平台的数据治理体系建设和管理，包括其范围、规范性引用文件、术语定义、总体说明以及数据治理体系的构建。数据治理是一个关键的过程，它确保数据的质量、一致性和安全性，以便于企业做出明智的决策。 1. **范围**： 文档覆盖了大数据平台数据治理的各个层面，从系统框架设计到具体模块的功能实现，旨在建立一个高效且合规的数据治理环境。 2. **规范性引用文件**： 这部分可能列举了在数据治理中需要遵循的相关行业标准、法规和技术文档，以确保系统的合法性和可靠性。 3. **术语、定义和缩略语**： 定义了大数据治理中的专业术语和常用缩写，帮助读者理解和沟通。 4. **总体说明**： - **概述**：描述了大数据平台数据治理的整体目标和结构。 - **目标**：明确了数据治理的目标，可能是提高数据质量、增强数据可用性、支持决策等。 - **原则**：列出了指导数据治理实践的基本原则，如数据准确性、完整性、及时性等。 5. **数据治理体系**： - **总体框架**：给出了数据治理的宏观架构，包括组织架构和技术架构。 - **组织架构**：详细解释了数据治理组织的构成，包括不同角色（如数据管理员、数据科学家等）及其职责。 - **系统架构**：阐述了系统功能和模块流程，描绘了数据从采集、处理到使用的路径。 - **系统边界**：明确了系统与其他平台（如省大数据平台、对外能力开放平台、平台运维系统）的关系。 6. **数据治理核心模块**： - **数据标准管理**：定义数据标准，包括业务分类、定义、技术功能要求和实施策略。 - **元数据管理**：描述元数据的运营模式、元模型标准和运维，以及本期重点建设内容。 - **数据质量管理**：与传统系统对比，规定了数据质量的范围、原则，明确了数据质量功能需求和运维要求。 - **数据资产管理**：定义数据资产的范围，阐述其与其他模块的关系，列出数据资产功能需求和建设内容。 - **数据安全管理**：概述数据安全，设定建设原则，定义安全内容、技术功能和管理要求。 7. **数据治理场景**： 提供了具体的业务场景，如银行伪卡交易判别和手机贷业务，以示例形式展示数据治理如何在实际业务中发挥作用。 这份方案深入探讨了大数据平台数据治理的各个方面，对于建立和优化企业数据治理体系具有重要的指导意义。通过实施这些治理措施，企业可以更好地管理和利用其大数据资源，提升业务效率，降低风险，并实现更高级别的数据驱动决策。