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    2020-06-28 09:28:45
    数据治理领域包括但不限于一下内容:数据标准、元数据数据模型、数据分布、数据存储、数据交换、数据生命周期管理数据质量、数据安全以及数据共享服务。 从未来银行业务发展的角度来看,先进技术做支撑(必然是...
    1. 数据治理领域包括但不限于一下内容:数据标准、元数据、数据模型、数据分布、数据存储、数据交换、数据生命周期管理、数据质量、数据安全以及数据共享服务。
    2. 从未来银行业务发展的角度来看,先进技术做支撑(必然是低成本的),业务主题及发展趋势做导向,底层+中台+应用构成三维一体,从半人工、到自动化、再到智能化。
    3. 数据治理领域是随着银行业务发展而不断变化的,领域之间的关系也需要不断深入挖掘和分布,最终形成一个相互协同与验证的领域网,全方位的提升数据治理成效。
    4. 数据模型是数据治理中的重要部分,合适、合理、合规的数据模型,能够有效提高数据的合理分布和使用,它包括概念模型、逻辑数据模型和物理数据模型,是数据治理的关键、重点。数据模型包含三个部分,数据结构、数据操作、数据约束。
    5. 在未来的一段时间内,小微企业及服务也必将成为行业的重点。
    6. “元数据管理是企业数据治理的基础”,理解数据治理的首要任务,就是——理解元数据,理解元数据管理。
    7. 在数据治理中,元数据便是对于数据的描述,存储着关于数据的数据信息。我们可以通过这些元数据去管理和检索我们想要的“这本书”。
    8. 企业元数据管理,首先需要对企业所有元数据进行整体规划、抽象描述,进而设计出所需元模型。
    9. 企业元数据管理到底有什么价值:
      1) 自动采集企业元数据 ,全面梳理企业信息资产
      2) 多种分析方式,迅速响应业务数据问题
      3) 全方位检核机制,消除企业数据质量隐患
      4) 完善的版本管理,保障企业元数据一致性
      5)元数据变更监控,方便掌握数据资产变化
      银行数据治理的一些思考
    10. 2020数据管理国际论团摘录:
      1)目前我国拥有数据量44CB。至年底,中国数据占世界数据量的20%。公司数据利用率小于1%。
      2)数据从内部资产(管好用好)到生产要素(市场化配置),但是数据要素市场化配置遇到六个挑战,分别是管理复杂、会计不从、确权泥潭、安全困境、马太效应(强者越强、数据垄断、数据市场配置扭曲)、估值谜团。
      3)数据资产需要技术“革命”,组织内从关注数据高效处理(追求更快更大)到数据资产管理系统(减少人在数据管理环路中的工作)。组织间从数据加密、脱敏、强调保护与隔离到既安全又便于利用(差分隐私、多方安全计算、联邦学习。。)。
      4)走向数据文明,强调数据伦理(以人为中心、个人数据控制权、透明度、可审计、公平性)。
      5)银行的数字化转型:智能风控、内部控制、数字化营销、数字化管理。
      6)银行数字化转型的发展方向:数据(集成更多的数据源)、技术(社交网络技术、文本挖掘技术、半监督的分类算法研究)、服务(业务理解、风控产品、精细化运营)
      7)数据标准化要考虑业务要求,最核心的价值为业务交流提供规范语言。
      8)要注意数据传输和数据集成过程中产生的数据质量问题。
      9)民法典将人类的隐私权和数据权纳入人的基本权利。
      10)数据管理的难点:不愿数据共享、如何评估数据价值(根据会计准则,数据符合资产的定义,凡不符合计入资产负债表的条件)、跨界数据的治理、人的认知(
      眼见不一定为实)、企业文化的改变(
      对数据还不够重视)
      11)数据管理的未来:数据管理核心没有变(主数据管理元数据管理仍然是数据管理的核心,SQL仍然是主语言)、从合规到生产要素、增强式的数据管理(利用机器学习和人工智能的优势,使一些数据管理任务“自配置、自调整”)、增强式数据分析、ELT>ETL(存在缺点,例如最多只能实现40%数据价值)、图形关系分析、图形关系分析、统一的数据管控平台(数据架构、数据建模和设计、数据存储和操作、数据安全、数据集成和互操作、文件和内容管理、参考数据和主数据、数据仓库和商务智能、元数据、数据质量)、分布式的云计算
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  • 数据管理 Data Management 是规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能,包括开发执行监督有关 数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序,从而控制、保护、交付和提高数据和信息资产的价值。——DMBOK ...

    数据管理 Data Management

    是规划、控制和提供数据及信息资产的一组业务职能,包括开发执行监督有关 数据的计划、政策、方案、项目、流程、方法和程序,从而控制、保护、交付和提高数据和信息资产的价值。——DMBOK 1.0

    数据治理 Data Governance

    作为数据管理的其中一个核心职能,是对数据资产管理行驶权力和控制的活动集合(规划、执行和监控),指导和其它数据管理职能如何执行,在高层次上执行数据管理制度。——DMBOK 1.0

    数据资源 Data Resource

    广义上是指对一个企业而言所有可能产生价值的数据,包括自动化数据和非自动化数据。 ——Wikipedia

    数据资产 Data Asset

    是指由企业拥有或企业控制的,能够为企业带来未来经济利益的,以物理或电子的方式记录的数据资源,如文件资料,电子数据等。在企业中,并非所有的数据都构成数据资产,数据资产是能够为企业产生价值的数据资源。——DMBOK 1.0

    参考数据

    参考数据是用于将其他数据进行分类或目录整编的数据,通常来说参考数据值是几个允许值之一(允许值的数据集是一个值域)。在所有的组织中,参考数据几乎都虚拟存在于整个组织的每一个数据库中。——DMBOK 1.0

    数据字典 Data Dictionary

    是一种用户可以访问的记录数据库和应用程序源数据的目录,用规范化的,无二义性的语言表达数据流程图的各组成部分,是对数据流程图各个组成部分的详细数据说明,也是表达新系统逻辑模型的主要工具之一。包括主动数据字典(active data dictionary)和被动数据字典(passive data dictionary),前者是指指在对数据库或应用程序结构进行时,其内容可以由DBMS自动更新的数据字典,后者是指修改时必须手工更新其内容的数据字典。 ——DMBOK 1.0

    数据目录 Data Catalog

    作为一种主动数据字典,用以帮助用户找到满足自身需求的数据来源并且帮助他们理解利用数据源进行挖掘的过程,同时也帮助企业在现有的数据源下实现更多的收益。多数关系型DBMS铲平将数据目录设置为关系型表格的形式。——Wikipedia

    数据血缘 Data Lineage

    通常是数据生命周期的一种,包括数据的起源以及到当前位置的完整路径描述,帮助用户分析信息的使用过程并且追溯在每一个节点上有特定用途的信息。——DMBOK 1.0

    血缘分析 Linage Analysis

    也即血统分析,是通过对数据处理过程的全面追踪,从而找到以某个数据对象为起点的所有相关数据对象以及这些元数据对象之间的关系。它是对数据对象内在关系的一种映射,同时,还结合了时间顺序、递次关系,也能够反映出一定的相关性和因果关系。——Wikipedia

    影响分析 Influence Analysis

    不同于血缘分析(血统分析)通过回溯的方式找到所有元数据对象以及这些元数据对象之间的关系,影响分析是基于某个数据对象,寻找依赖于该对象的处理过程或其它数据对象,并在某些数据对象发生变化或者需要修改时,评估其影响范围。 ——Wikipedia

    非结构化数据 Unstructured Data

    用来描述具有高度可变数据类型和格式的任何数据(尚未标记或记录于行和列的数据),如文件、图形、图像、文字、报表、表格、视频、或录音,具有数据格式多样、数据冗余度高、数据规模大等特点。——DMBOK 1.0

    数据仓库 Data Warehouse

    是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合用于支持管理决策。其主要功能是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月累积的大量资料,透过数据仓库理论所特有的资料存储架构,作一有系统的分析整理,以利各种分析方法如练级分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行,并进而支持如决策支持系统(DSS)、主管资讯系统(EIS)之创建,帮助决策者能快速有效地自大量资料中,分析出有价值的资讯,以利决策拟定及快速回应外在环境变动,帮助构建商业智能(BI)。——《Building the data warehouse》W.H.Inmon

    数据集市 Data Mart

    是企业级数据仓库的一个子集,他主要面向部门级业务,并且只面向某个特定的主题,按照多维的方式进行存储,包括定义维度、需要计算的指标、维度的层次等,生成面向决策分析需求的数据立方体。——Wikipedia

    数据地图 Data Mapping

    数据地图作为数据融合的第一步,指在数据仓库中使用一系列严格定义的数据连接不同的数据模型。数据定义可以为任意的原子单位,比如一个单位的元数据,而数据的连接遵从一系列依赖于该模型阈值的标准。——Wikipedia

    数据湖

    数据湖是以其自然格式存储的数据的系统或存储库,通常是对象blob或文件。数据湖通常是企业所有数据的单一存储,包括源系统数据的原始副本,以及用于报告、可视化、分析和机器学习等任务的转换数据。数据湖可以包括来自关系数据库(行和列)的结构化数据,半结构化数据(CSV,日志,XML,JSON),非结构化数据(电子邮件,文档,PDF)和二进制数据(图像,音频,视频)。——Wikipedia

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  • 个人认为主数据管理项目从咨询规划到落地实施再到初步见效需要经历四个阶段,而每个阶段都是必经阶段,每个阶段均可独立成章,所以这里是四部曲,不是四步曲。 主数据项目建设从方法上,分为以下四部,简单归结为12...

    作者:石秀峰,多年来一直从事企业数据资源规划、企业数据资产管理、数据治理,欢迎关注。

    导读:我们知道主数据项目的建设是一个循序渐进、持续优化的过程,不可一蹴而就。个人认为主数据管理项目从咨询规划到落地实施再到初步见效需要经历四个阶段,而每个阶段都是必经阶段,每个阶段均可独立成章,所以这里是四部曲,不是四步曲。

    主数据项目建设从方法上,分为以下四部,简单归结为12个字:“摸家底、建体系、接数据、抓运营”!

    一、摸家底

    摸家底需要全面调研和了解企业的数据管理现状,以便做出客观切实的数据管理评估!

    1、数据资源普查

    数据资源普查的方法常用的有两种,一种是自顶向下的梳理和调研,另一种是自底向上的梳理和调研。

    自顶向下的调研一般会用到IRP(信息资源规划)和BPM(业务流程管理)两个方法。这里重点介绍一下IRP,信息资源规划(Information Resource Planning ,简称IRP),是指对所在单位信息的采集、处理、传输和使用的全面规划。其核心是运用先进的信息工程和数据管理理论及方法,通过总体数据规划,奠定资源管理的基础,促进实现集成化的应用开发,构建信息资源网。

    IRP是信息工程方法论、总体数据规划和信息资源管理标准的结合体,其实现方法可概括为:IRP = 两个阶段 + 两条主线 + 三个模型 + 一套标准,如下图所示:

    采用IRP方法进行数据梳理需要对职能域、业务域进行定义,并对每个职能域和业务域中的业务流程进行梳理,同时需要收集各类业务单据、用户视图,并对每个单据和用户视图进行梳理和数据元素分析。

    该方法优点让企业能够对现有数据资源有个全面、系统的认识。特别是通过对职能域之间交叉信息的梳理,使我们更加清晰地了解到企业信息的来龙去脉,有助于我们把握各类信息的源头,有效地消除“信息孤岛”和数据冗余、控制数据的唯一性和准确性,确保获取信息的有效性。缺点是需要消耗较大的成本和周期。这种方法适用于包含咨询的主数据项目建设。

    由底向上的主数据梳理和调研,一般先确定主数据主题域或数据范围。在范围确定的前提下,从企业信息系统入手,对已建系统、在建系统、待建系统的数据视图进行梳理、分析,识别出主数据在信息系统的分布情况,理清数据来源去向,标准情况、质量情况。另外,还需要对系统未管理的数据(即,我们常说的线下数据)进行整理分析。

    在这个过程中,需要在既定的数据范围内,摸透企业主数据的管理情况、数据标准情况、数据质量情况、数据共享情况……。该方法的优点在于针对性强,快速实施、快速见效,缺点是梳理的数据不够全面和系统。一般是有了明确的项目目标和范围的情况下采用该方法最佳。

    企业的数据名目繁多,千变万化,我们不可能一次性完成对所有数据资源的梳理和分析。所以,不论使用哪种方法进行需求梳理,企业都要选择好业务重点,优先实施,不能胡子眉毛一把抓。

    明确范围、明确范围、明确范围,重要的事情说三遍。

    2、主数据识别

    主数据的识别一般分为四个步骤:

    第一步,确定主数据识别指标。

    第二步,基于主数据识别识别,构建评分体系,确定指标权重。

    第三步,根据业务调研和数据普查结果,确定主数据参评范围。

    第四步,依据评分标准,识别出企业主数据。

    2.1. 主数据识别指标,主要从主数据的特征考量:

    参见之前谈数据公众号分享的:《主数据的3大特征、4项超越和主数据管理的3个二八原则》

    业务价值。主数据具备充足的业务价值。主数据描述企业最核心的数据,是企业最有价值的数据资产。

    数据共享性。主数据一般是不同业务部门之间、不同业务系统之间高度共享的数据,如果数据只在一个系统使用,并且未来也不会共享给其他系统,一般不作为主数据管理。

    实体独立性。主数据是不可拆分的数据实体,如产品、客户,是所有业务行为和交易的基础。

    识别唯一性。在组织范围内同一主数据要求具有唯一的识别标志,如物料、客户都必须有唯一的编码。

    相对稳定性。与交易数据相比主数据是相对稳定的,变化频率较低。变化频率较低并不意味着一成不变,例如:客商更名会引起客商主数据的变动、人员调动会引起人员主数据的变动等等。

    长期有效性。主数据一般具有较长的生命周期,需要长期保存。

    2.2. 建立评分体系,确定指标权重。

    2.3. 数据资源普查和参评数据准备。主要是根据前期的业务调研情况和数据普查情况,确定参评数据范围,并准备出参评数据。

    2.4. 以及打分模板进行打分,识别出企业主数据。该过程需要充分的VER和VAL。

    3、数据管理能力评估

    对于数据管理能力的评估,目前已经有了比较成熟的评价模型,典型的有:

    IBM数据治理成熟度评估模型。推荐阅读:IBM的《数据治理统一流程》一书。

    SEI的数据能力成熟度模型(DMM)。

    EDM的数据能力成熟度模型(DCAM)。

    DataFlux 数据治理成熟度模型。

    Oracle MDM 主数据管理成熟度模型。

    MD3M 主数据管理能力成熟度模型。

    国内,全国信息技术标准化技术委员于2014年会启动了《数据能力成熟度评价模型》的制定工作。数据能力成熟度评价模型(Data Capability Maturity Model 简称DCMM)是国内关于数据能力成熟度模型的一项国家标准,在制定的过程中充分吸取了国内先进行业的发展经验(以金融业为主),结合了国际上DAMA(国际数据管理协会)《数据管理知识体系指南DMBOK》中的内容。

    注:以上评估模型这里不再展开,后续笔者会根据自己的工作和学习心得进行逐一详解,敬请关注。

    笔者认为,不论国际还是国内,其数据管理能力成熟度评估模型都大同小异,核心上都借鉴了CMMI,不限于以下几个方面:

    企业数据战略

    组织机构

    标准体系

    制度与流程

    数据质量

    数据应用体系

    数据生命周期管理

    评估模型都是作为企业数据管理能力评估的参考,需要结合企业实际需求和发展目标,切实的、客观的进行评价。

    二、建体系

    我国大多数企业的主数据现状普遍都是先污染、后治理的过程,主数据管理必然带来新的标准、体系的确立,和旧系统的改造。整个主数据建设过程是一个有破有立、无破不立的过程。这一过程设计大量的跨部门、跨条线、跨系统的沟通协调,同时也涉及不小的投资。为了不使投入的人力物力付之东流,在项目实施前期就应该规划好各项规章制度和组织架构。

    1、组织体系

    有效的组织机构是项目成功的有力保证,为了达到项目预期目标,在项目开始之前对于组织及其责任分工做出规划是非常必要的。

    主数据涉及的范围很广,牵涉到不同的业务部门和技术部门,是企业的全局大事,如何成立和成立什么样的组织应该依据企业本身的发展战略和目标来确定。

    建立主数据管理组织目标是:统筹规划企业的数据战略;建立主数据标准规范体系、数据管理制主度和流程体系、数据运营和维护体系;依托主数据管理平台,实施主数据标准化落地、推广和运营。

    在明确了组织机构的同时,还要明确主数据管理岗位,比如:主数据系统管理员、主数据填报员、主数据审核员、数据质量管理员、集成技术支持员等。主数据管理岗位可以兼职,也可以全职,根据企业实际情况而定。

    2、标准体系

    主数据分类和编码标准化。没有标准化就没有信息化,主数据分类和编码标准是主数据标准中的最基础的标准。

    数据分类就是根据信息内容的属性或特征,将信息按一定的原则和方法进行区分和归类,并建立起一定的分类系统和排列顺序,以便管理和使用信息。

    主数据编码就是在信息分类的基础上,将信息对象赋于有一定规律性的、易于计算机和人识别与处理的符号。

    主数据模型标准化,根据前期的调研、梳理和评估,定义出每个主数据的元模型。明确主数据的属性组成、字段类型、长度、是否唯一,是否必填以及校验规则……。主数据元模型的设计不能贪大求全,要切合实际。推荐方法:抽取多系统、部门间的共性属性和核心属性,剔除掉单一业务属性。

    主数据标准体系的建设要适合企业的业务,适应企业的发展。标准的建设不能“先入为主”更不能“直接照搬”。

    3、制度与流程体系

    制度章程是确保对主数据管理进行有效实施的认责制度。建立主数据管理制度和流程体系是需要明确主数据的归口部门和岗位,明确岗位职责,明确每个主数据的申请、审批、变更、共享的流程。

    数据从创建到流转要严格执行企业主数据标准和填报规范。

    同时,做好数据运营工作,定期检查数据质量,进行数据的清洗和整合。实现企业数据质量的不断优化和提升。

    制度和流程体系的建设是主数据成功实施的重要保障。

    4、技术体系

    主数据管理技术体系的建设应从应用层面和技术层面两个方面考虑。

    应用层面主数据管理平台需具备元数据(数据模型管理)、数据管理、数据清洗、数据质量、数据集成、权限控制、数据关联分析,以及数据的映射(mapping)/转换(Transforming)/装载(loading)的能力。技术层面,重点考虑系统架构、接口规范、技术标准。

    业内流行主数据平台更多定位的是数据管理和集成平台,一般采用SOA架构,提供服务总线(data service bus)功能。国内外90%以上的产品采用的是这种技术架构。

    互联网行业的主数据则侧重于主数据的微服务,每个主数据都可以发布多个微服务,例如:会员主数据,提供的微服务包括注册、登录、注销、锁定等服务。

     

    5、安全体系

    主数据安全体系建设包括几个方面:

    网络安全。尤其是混合云下的数据安全是当前客户最关注的问题。这里建议基于混合云部署的主数据系统采用单向数据流控制,即只允许公有云数据向内流入,不允许私有云数据向外流出。

    接口安全。即接口数据的传输安全。由于主数据解决的是异构系统的数据一致性问题,需要保证主数据在给异构系统同步数据的过程的数据安全。主数据平台须具备接口的访问控制和加密传输的能力。

    应用安全。主数据平台的身份认证、访问控制、分级授权、安全审计功能是保障系统应用安全的重要功能。

    数据安全。主数据平台提供的数据加密存储、加密传输、脱敏脱密功能,是保证主数据安全的重要措施。

    三、接数据

    接数据包括主数据的接入和接出。

    主数据接入是将主数据从数据源系统汇集到主数据平台的过程。该过程需要对接入的数据进行清洗、转换、映射、去重、合并、加载……,通过一系列的数据加工和处理形成标准统一的主数据。

    常用的数据的汇集方式:

    ETL抽取,采用ETL工具的方式从数据源系统将数据采集到主数据库中。

    文件传输,采用文件传输方式将文件中的数据导入到主数据库中。

    消息推送,采用消息的方式从数据源系统将数据采集到主数据库中,一般需要借助ESB。

    接口推送,采用接口方式从数据源系统将主数据采集到主数据库中,一般需要借助ESB。

    内容爬虫,一般用于互联网的数据爬取,适用于社会化主数据的汇集。

    主数据的接出,是将标准化的主数据分发共享给下游业务系统使用的过程。在主数据接出的过程中使用的技术与数据汇集技术基本一致。在企业实施主数据过程中,需要根据不同场景选择不同的集成方式。

    定期数据共享,一般采用ETL或接口方式定期将主数据抽取到业务系统指定的数据表中。

    实时数据共享,一般采用消息订阅的方式,通过数据接口将主数据推送给业务系统。

    四、抓运营

    主数据运营管理,包括:主数据管理,主数据推广、主数据质量、主数据变现等。

    1、主数据管理

    数据标准和管理规范的常态化贯彻。主数据管理主要是对主数据的新增、变更、使用等过程的规范,需要配合企业主数据管理的相关制度和流程,做到定岗定责、责任到人,从源头上控制好数据的质量,保证数据的唯一数据源和统一数据视图。

    2、主数据推广

    主数据推广是逐步将主数据推广到企业的各个业务中,包括线上、线下的业务。主数据的应用不仅需要推广各个相关的业务中,保证各业务系统的主数据一致性。对于线下的业务也应当与主数据保持一致。主数据推广对于单组织企业比较容易,对于集团型企业尤其是多业态集团是有一定难度的,企业应做好相应的推广策略和计划表。

    3、主数据质量

    主数据作为“黄金数据”是企业的核心数据资产,主数据质量的好坏决定了数据价值的高低。整个主数据运营过程,最核心的目标就是持续提升数据质量。主数据质量管理包括:主数据质量指标定义,主数据质量模型/算法,主数据质量核查,主数据质量整改,主数据质量报告,主数据质量考评等。(此文不在详诉)

    4、主数据变现

    上文我们提到:主数据是企业的“黄金数据”,是企业的核心数据资产。既然是“资产”就一定有其变现的能力,主数据变现主要有以下几个方面:

    ① 整合协同、降本增效。

    各系统主数据的标准统一,解决数据重复、不一致、不正确、不准确、不完整的问题,打通企业的采购、生产、制造、营销、财务管理等各个环节,大大提升业务之间协作的效率,减低由于数据不一致引起的沟通成本。

    ② 增加收入、提升盈利。

    建立360°客户主数据视图,建立客户关系模型,支撑企业精准营销,提升盈利水平、增加销售收入。

    ③ 数据驱动、智能决策。

    相比基于本能,假设,或认知偏见而做出的决策,基于证据的决策更可靠。通过数据驱动的方法,你将能够判断趋势,从而展开有效行动,帮助自己发现问题,推动创新或解决方案出现。

    ④ 数据 即服务 即资产。

    一方面,可以通过主数据优化内部运营管理和客户服务水平;另一方面,通过对主数据进行匿名化和整合,结合各种不同的用户场景提供给客户或供应商,从而实现整个产业链的打通。

     

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    1.对大数据时代的大数据管理框架进行创新

    在大数据时代的大数据管理形式不断发展过程中,给企业发展带来冲击非常巨大。因此,企业要根据我国信息技术不断发展的形式,对大数据管理框架进行全面的设计和创新,如图1所示。在大数据的处理的过程中,主要是围绕着数据资产进行管理的,同时对大数据时代的大数据管理制度,进行全面的规划行、设计、创新,这样对其它信息技术管理领域,提供了便利的条件。其实,大数据时代的大数据管理最主要的目的,就是将大数据的价值进行充分的展现。另外,在大数据时代的大数据管理框架不断创新的过程中,有效的实现了大数据共享等性能,不断扩大了大数据时代的大数据管理的内容,对我国现代化信息技术的发展,起到了重要的作用和意义。

    2.开发与内容的管理形式

    在不断提高大数据时代的大数据管理形式的过程中,可以从两个方面进行,一是大数据开发管理,二是内容管理。其中大数据开发管理注重于大数据管理的定义,和管理解决策略,对其大数据的存在价值,进行有效的开发。换句话说,其实也就是在大数据时代的大数据管理的过程中,对其管理形式的开发,对大数据的功能和价值,进行充分的理解。

    大数据时代的大数据管理中的内容管理是指:企业对大数据进行不断的获取、使用、存储、维护等工作活动。因此,传统的大数据时代的大数据管理形式,已经无法满足对这个时代发展需求。因此,在时代快速发发展的推动下,要对开发管理和内容管理,进行全面的创新和设计,对需要专门设定的管理形式,要给予高度的重视,可以利用的集合型的保存形式,进行全面的保存。

    其实,大数据时代的大数据管理主要是为企业提供重要的发展方向,为企业提供重要的价值信息。大数据时代的大数据管理在数据应用和开发的过程中,起到了重要的衔接作用,也为我国信息技术的发展,打下了坚实的基础。

    3.对大数据架构进行全面的管理

    在大数据时代的大数据管理的过程中,数据框架管理起到了重要的作用,并且与大数据开发的过程中,有很多相似的地方。在传统的大数据时代的大数据管理的过程中,对其数据的开发、处理、保存等形式,都受到了一定程度上的限制。因此,在对大数据时代的大数据架构管理的过程中,对其操作形式,进行了全面的管理创新,避免受到范围的限制。另外,随着大数据不断的增加,大数据构架管理可以根据大数据的用途,质量良好的应用形态。例如:社交网络等形式。

    与此同时,在最近几年的发展中,大数据时代的大数据管理形式,也面临着新的挑战基机遇。以此,只有对大数据时代的大数据管理形式,对个人信息、隐私等进行全面的管理,避免个人信息、隐私等发生泄露、不对称等现象的发生,这样不仅仅企业在发展的过程中,提供了最大程度上的安全保障,也为大数据时代的发展,带来了新的发展篇章。

    综上所述,大数据时代是信息技术时代不断发展的产物,不管对我国经济的发展,还是人们在日常工作、生活的过程中,都起到了重要的作用和意义。因此,本文对大数据时代的大数据管理发展的历程进行了简要的分析,并对大数据时代的大数据管理形式,提出了一些可参考性的建议,只有对大数据时代的大数据管理形式,进行不断的创新,对大数据时代的大数据管理框架,进行不断的构建,也只有这样的才能在最大程度上促进了我国信息技术的发展,也为我国各行各业的发展,提供了重要的发展方向,对我国经济的发展,也起到了推动性的作用。

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    万次阅读 多人点赞 2019-05-30 16:39:48
    转载请注明,作者:石秀峰,公众号:learning-bigdata(谈数据) 导读:提到“标准”二字,我们...而我们所说的数据标准却不单单是指与数据相关的标准文件,数据标准是一个从业务、技术、管理三方面达成一致的规范...
  • 前言随着信息技术的不断涌现和普及,业务发展加快了数据膨胀的速度,行业内衍生了较多的新名词,如数据治理、数据管理、数据资源管理、数据资产管理等名词的定义很多,概念容易混淆,...
  • 数据管理技术的发展历程

    千次阅读 2018-02-28 15:11:36
    人工管理阶段 文件系统阶段 数据库阶段 人工管理阶段 数据不保存在计算机内。 没有专用软件对数据进行管理 只有程序的概念,没有文件的概念 数据面向程序 由于在这一阶段,计算机主要用于计算,并不...
  • 数据治理系列2:元数据管理—企业数据治理的基础

    千次阅读 多人点赞 2019-05-13 20:11:04
    导读:元数据管理是对企业涉及的业务元数据、技术元数据、管理元数据进行盘点、集成和管理,按照科学、有效的机制对元数据进行管理,并面向开发人员、最终用户提供元数据服务,以满足用户的业务需求,对企业业务系统...
  • 数据治理之元数据管理实践

    万次阅读 2019-03-02 16:04:44
    近年来,大家都在谈论数据逐步或已经成为企业的核心资产,数据驱动企业业务开展已经在不同的行业和企业中发挥着巨大的作用,那么作为企业的核心资产数据,如何进行管理是不同企业在进行全面数字化转型需要考虑的一个...
  • 数据仓库与元数据管理

    万次阅读 2011-01-06 17:54:00
    数据仓库与元数据管理 1. 前言 在事务处理系统中的数据,主要用于记录和查询业务情况。随着数据仓库(DW)技术的不断成熟,企业的数据逐渐变成了决策的主要依据。数据仓库中的数据是从许多业务处理...
  • 大数据平台-元数据管理系统解析

    万次阅读 多人点赞 2018-03-14 09:25:24
    在前面的集成开发环境建设相关文章中,我们也提到过,元数据MetaData狭义的解释是用来描述数据数据,广义的来看,除了业务逻辑直接读写处理的那些业务数据,所有其它用来维持整个系统运转所需的信息/数据都可以叫...
  • 二、要打仗,你手里先得有张地图:数据治理之元数据管理 这一篇讲讲元数据的概念和具体应用场景。 三、不忘初心方得始终:数据治理之数据质量管理 提升数据质量,始终是数据治理工作中最重要的目标之一。本篇讲述...
  • 目前,很多企业已经意识到,由于业务人员看不懂系统中存储的数据,所以难以通过大数据来提升业务创新能力,本文就来谈谈解决这个问题的方法——业务元数据管理。(同系列文章请点击王轩的文章《面向业务的企业元数据...
  • 数据仓库系统中,元数据可以帮助数据仓库管理员和数据仓库的开发人员非常方便地找到他们所关心的数据;元数据是描述数据仓库内数据的结构和建立方法的数据,可将其按用途的不同分为两类:技术元数据(Technical ...
  • 数据管理(MDM)与元数据管理

    万次阅读 2010-11-24 13:31:00
    数据管理和传统数据仓库解决方案不是一个概念,数据仓库会将各个业务系统的数据集中在一起在进行业务的分析,而主数据管理系统不会把所有数据都管理起来,只是把需要在各个系统间共享的主数据进行采集和发布
  • 数据管理系统产品选型分析 1 概述 需要给目前数据仓库适用一套元数据管理系统,目的 减少人为的维护工作量、web页面协同工作(多人统一入口使用)、元数据权限管理等 1.1 应用背景 目前数据仓库没有专业的元...

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