"128页数据治理体系解决方案.pptx" 该资料主要探讨了大数据平台的数据治理及其在智慧城市和企业中的重要性。数据治理是确保数据作为一种资产得到妥善管理和利用的关键,它包括定义岗位角色、设定职责、管理流程,以及确保数据的完整性、准确性和时效性。数据治理的意义在于提升数据质量,从而推动业务价值的增长,优化数据架构,并支持精细化决策。 在建设大数据平台时,应该遵循一系列原则。首先,应用驱动是主导,即根据业务需求来构建平台,确保业务部门的参与。其次,初期应快速展示价值,避免过度投资,同时借鉴成功的行业经验,选择成熟的技术架构。此外,内部人才培养和运营管理体系的建立至关重要,初期让IT人员深度参与,后期转向管理层的角色。 数据治理框架包括数据战略、数据应用与服务、管理保障机制等多方面。数据组织与职责的明确、数据制度与流程的制定、数据服务质量管理、数据需求管理等都是核心环节。具体管理活动涉及数据架构与模型、数据标准、数据质量、元数据、主数据、数据保留与归档、数据安全等内容。 数据平台的建设涵盖了数据的结构化转换、大数据分析计算、分布式数据库和文件系统,以及数据生命周期管理。数据传输、数据服务、数据集市和数据质量检核等功能确保了数据的有效流动和使用。元数据管理是数据管理平台的关键组成部分,它支持统计报表、基础数据平台、数据贴源层、整合层和汇总层的运作。此外,数据应用如高管驾驶舱,提供对客户信息、贷款余额等关键业务指标的实时洞察。 某行的数据现状分析显示,各个业务系统(如综合业务系统、信贷管理、国际业务等)产生了大量数据,通过数据交换平台进行交互,但同时也面临数据应用的挑战。综合报表平台和各业务部门(如财务会计部、信贷管理部等)对客户信息和贷款余额等数据有不同需求,表明存在数据整合和利用的改进空间。 数据治理体系是智慧城市和企业智能化转型的基础,它涉及到数据的全生命周期管理,旨在提升数据质量和业务效率,支持决策的科学性和管理能力的增强。通过有效的数据治理,企业可以更好地利用大数据资源,实现业务创新和持续发展。
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