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数据治理 数仓 数据超市

数据治理 数仓 数据超市 云容灾备份安全治理
2025-06-23
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导读:数据治理 数仓 数据超市什么是数据治理? 数据治理是指组织对数据全生命周期的系统性管理行为📊,包括数据的创建、存储、使用、共享、归档直至销毁。
数据治理 数仓 数据超市
什么是数据治理? 
数据治理是指组织对数据全生命周期的系统性管理行为📊,包括数据的创建、存储、使用、共享、归档直至销毁。这一过程通常由企业数据治理部门主导,旨在制定并执行覆盖全企业数据应用的政策与流程✨。
从不同角色的视角来看,数据治理的核心诉求各有侧重: 
管理者:将数据治理视为数字化转型的战略支撑🚀,期望通过数据治理确保数据能够驱动业务决策💡。 
业务人员:更关注数据的开放性和可用性👀,他们需要明确数据的定义、来源与质量,以便更好地支持精准的业务操作📝。 
而数据治理要做就是用规则 + 流程 + 所有权责连接,将数据的生产、维护、分类、转换、使用全链路打通🔄。
把 “工作用到的数据” 部署好、标识好、维护好、有系统地管起来,让数据有资产属性,有受益能力,有可转换价值💰!
数据治理就是管理数据资产的方式。让数据变得可靠、好用且安全。
(确保数据准确、完整、一致、及时且符合业务需求。) 
方法步骤如下 
1、建立统一的数据定义(业务术语表)、数据模型和标准,确保不同系统和部门对数据的理解和使用是一致的。 
2、让授权用户在需要时能够方便地找到、理解和使用所需的数据。 
3、定义数据所有者、数据管理员等角色及其职责,确保数据有人负责。 
4、建立数据标准与规范: 统一数据定义、格式、编码规则、命名规范等。
5、 定义数据质量指标、进行数据剖析、监控、清洗和提升数据质量。 
6、元数据管理: 管理描述数据的数据(元数据),包括业务含义、技术属性、来源、血缘关系等,提高数据的可理解性和可追溯性。 
7、主数据管理: 管理核心业务实体的关键共享数据(如客户、产品、供应商),确保其单一、准确、权威的视图。 
8、明确数据治理委员会、数据所有者、数据管理员、数据管家等角色及其职责。
如何进行数据治理、如何搭建数仓与数据超市 
数据治理首先需要构建标准化数据资产目录,针对高频的报表信息进行梳理与整合。 
第一点:统一数据定义 制定核心字段标准(如XX市形成46项标准化数据项),建立数据字典、标签体系,确保“人-房-企”等关键对象在各系统中定义一致。 
第二点:设计数据质量规则 设计校验规则(如完整性、逻辑一致性),采用“智能核验+自动清洗”(自动归类整合)。 
详情参见:
《项目《核心字段标准化清单》.pdf》
《项目《数据字典》清单.pdf》
《项目《标签体系》清单.pdf》 
数仓架构设计构建--“四级联动”中枢 
第一步:构建“四级联动”中枢 
第二步:通过ETL工具,进行数据整合 
第三步:建立数据回流机制 数据回流机制核心架构 
第四步:引入全流程监控 
数据超市的构建

数据超市是一种以数据产品为核心、提供数据资源汇聚、交易和场景化应用的平台化服务模式,旨在促进数据要素流通和价值释放。目前,国家文化大数据华东区域交易平台、海南省数据产品超市等代表性平台已投入运营,涵盖数据展示、交易、结算等功能。‌‌

第一步:分层开放策略:
基础数据层:提供人口、法人、房屋等原始字段查询(如XX区开放96个专题数据)。 
第二步:场景服务层:
封装“残疾人服务”“低保核验”等预置报表,支持一键生成(如XX区《残疾人花名册》简化填报)。 
第三步:工具赋能:
集成语音录入、智能扫描、勾选式报表生成。 
第四步:权限精细化:
按角色(网格员/街道管理员/部门)分配数据可见范围(区五级账号体系)。
安全合规:数据脱敏、访问审计,符合《数据安全法》要求。

【声明】内容源于网络
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云容灾备份安全治理
分享云灾备规划、实施、运营、备份与恢复、数据安全、数据治理;窥视国内外备份软件与监控软件知识前沿水平线; 越努力,越幸运!
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