大数据治理：挑战与解决方案

该文档是关于2021年的大数据治理方案的66页PPT，涵盖了大数据的现状、治理方案以及案例解析。重点讨论了大数据在智慧城市、人工智能、物联网领域的应用，提出了解决方案。 一. 大数据现状 大数据在各行各业如政府、公安、医疗等领域都有广泛的应用，但存在数据保存不足、行政障碍导致数据无法充分利用的问题。数据采集过程中，使用侵入式工具可能影响源端业务系统，导致数据丢失和系统不稳定。此外，大数据项目往往需要大量人力，高昂的服务成本并未带来预期的价值，反而成为负担。数据治理不足，包括数据缺失、散乱和不一致，使得数据分析结果准确性降低，影响决策可信度。同时，智能应用的开发因数据问题难以真正落地，形成数据孤岛，信息不一致，数据整合困难。只注重数据可视化的Demo展示，忽视了数据治理、存储和计算的核心环节。 二. 大数据治理方案 针对上述挑战，提出了以下治理方案： 1. 大数据整体架构：构建包含数据采集交换、资产管理和处理平台的整体架构，确保数据的有效整合和管理。 2. 大数据采集交换平台：设计非侵入式的数据采集方法，减少对源端业务系统的影响，保证数据的完整性和稳定性。 3. 大数据资产管理平台：对数据进行统一管理，解决元数据变更和多样性问题，提高数据质量。 4. 大数据处理平台：优化数据处理流程，确保数据的准确性和时效性。 5. 大数据交换平台和接口运维平台：促进不同系统间的数据交换和协同，消除数据孤岛。 6. 大数据分析挖掘平台：通过先进的分析工具和技术，提升数据分析能力。 7. 大数据智能平台：结合人工智能技术，开发真正能落地的智能应用。 8. 大数据决策平台：提供基于数据的决策支持，提升决策效率和准确性。 三. 数据湖架构 数据湖架构被视为经过治理和整合后的理想数据存储方式，它将数据治理与应用开发分离，促进多应用共享同一数据源，加速应用开发进程。数据湖确保用户对数据的掌控，而非被单一应用开发商锁定。 总结：此文档提供的大数据治理方案旨在解决当前大数据项目面临的一系列问题，通过建立完善的数据治理体系，提高数据的可用性和智能应用的实际效果，推动智慧城市、人工智能和物联网领域的发展，实现数据的互联互通和价值最大化。