数据管理_数据管理系统 - CSDN
  • 数据管理

    2020-06-28 10:21:05
    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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  • 数据管理的方法

    2020-01-09 22:27:04
    调研机构451 Research分析师Henry Baltazar在最近的一份报告中强调了这一趋势,指出“数据管理的相关性越来越高,企业必须处理的数据量正在持续增长。”好消息是,有许多可以采取的措施和方法来缓解数据增长的挑战。...

    如果组织的IT团队似乎有更多的数据需要管理,那么这就对了。几乎每个企业都在试图确定如何在不增加预算或员工的情况下来管理更多的数据增长。

    调研机构451 Research分析师Henry Baltazar在最近的一份报告中强调了这一趋势,指出“数据管理的相关性越来越高,企业必须处理的数据量正在持续增长。”好消息是,有许多可以采取的措施和方法来缓解数据增长的挑战。以下来看看可以用来产生很大影响的四个步骤。

    (1)获得知名度

    这可能看起来很明显,但无法解决所不了解的问题。这使得了解数据的真实情况至关重要。如果组织不确定哪些数据是热数据,真正需要昂贵的全闪存性能,或者哪些数据是冷数据,可以转移到成本较低的存储资源。如果应用程序所有者要求获得更多的性能或容量,那么首先要确保正确的数据在正确的资源上,这样才能更有效地满足他们的需求。

    为此,需要了解存储资源中发生的情况。软件现在可以提供这种洞察力,使用元数据来确定上次打开文件的时间,最后一次更改的时间等等。在组织可以修复任何其他数据管理问题之前,请务必统一查看数据发生的情况。通过仪表板寻找解决方案,可以清楚地了解整个存储生态系统中的聚合数据活动,而不仅仅是一个系统的解决方案,因为IT部门有时间来监控和收集多个不同系统的信息。

    (2)整合组织的资产

    大多数企业的存储量大幅增长,根据2016年的调查,超过一半的存储系统管理着10个以上的不同存储系统。随着业务的发展,存储业务进一步扩大,IT部门最终将对基础设施进行大量投资。这个基础设施是有价值的,但挑战是随着时间的推移,移动数据的困难意味着它的大部分资源针对当前业务需求的错误资源。

    通过使用软件虚拟化数据,企业可以创建一个全局命名空间,使不同的存储资源同时可用于应用程序。一旦通过虚拟化将控制路径与数据路径分离,则控制可以跨越存储空间。这使得可以轻松地移动数据而不中断应用程序。这样,高性能存储可以提供热数据,通过将较冷的数据移动到较低成本的存储层,可以更好地利用预算。另外,随着数据在整个生命周期中的移动,令人痛苦的存储迁移变得过时了。

    (3)添加云计算或对象存储

    目前很少有比添加内部部署数据中心对象或云存储更好地节省预算的选项。其挑战是如何将云计算作为存储层进行集成,并将正确的数据从其他存储中移出。数据虚拟化,元数据管理和机器学习都可以帮助组织实现一个简单而自动化的过程,目标可以确定每个应用程序必需的性能是多少,或者需要花费多少资源来存储数据。随着数据变冷,无论“冷”数据是企业的一个月前还是一年前的闲置的数据,I都可以使其脱离高性能存储,但是如果需要,可以继续访问这些数据。

    添加云计算时,确保数据移动到本地的文件级别可以无缝地移回。如果组织被迫从云端中复制整个卷,组织可能为此付出比人们想要的更多。这是因为将数据移动到云端中通常都是成本低廉的,但是再次迁移回数据,其成本高昂。确保组织可以在文件级别的精细度下迁回数据将有助于降低成本,同时享受推动企业快速采用云计算的灵活性和敏捷性。

    (4)自动化智能化管理

    一旦组织深入了解数据,并将应用程序的感知信息提供给不同的存储资源,最后一步就是自动化管理。一些存储系统可以在单个系统或供应商生态系统中提供这些功能,但元数据引擎软件可以根据IT定义的目标自动化管理,甚至跨不同的供应商。Storage Switzerland公司首席分析师George Crump称此为“端到端数据管理”。

    随着机器学习的兴起,这种类型的智能也会出现在数据管理上,这并不奇怪。随着时间的推移,智能软件可以观察其模式,例如内部业务数据在本季度末发生变化,如果IT数据管理目标允许,则在准备报告之前将其移回到高性能存储中。

    今后的数据将不断增长,鉴于大多数IT部门没有获得更多的预算或更多的员工人数来更好地处理数据增长,可见性,集成度,云采用和自动化,对于IT人员的时间进行管理,并确定如何将这些功能添加到企业中,对于扩展业务以满足所有利用数据作为帮助他们在行业领先的工具所面临的挑战是非常必要的。
    人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
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    2.云计算数据管理陷阱,经常陷入是这7个陷阱
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  • 数据管理数据管理

    2020-07-30 23:31:05
    数据管理数据管理数据管理数据管理数据管理数据管理
  • 关于数据管理服务

    2019-07-05 10:09:00
    数据管理服务包括: 资产服务 Predix资产服务提供支持资产建模的REST API。应用程序开发人员可以使用资产服务创建、更新并存储定义资产特性以及资产与其他建模元素之间关系的资产模型数据。数据使用者可以快速检索...

    使用左侧的导航,或点击下面的链接,阅读本部分中每项服务的用户文档。

    数据管理服务包括:
    资产服务
    Predix资产服务提供支持资产建模的REST API。应用程序开发人员可以使用资产服务创建、更新并存储定义资产特性以及资产与其他建模元素之间关系的资产模型数据。数据使用者可以快速检索大量资产 数据,同时开发人员可以存储资产实例数据。例如,一名应用程序开发人员可以创建一个用于描述组织中所有泵的逻辑部件结构的资产模型,然后创建该模型的实例 用 于表示组织中的每台泵。开发人员还可以创建定制建模对象,以满足其独特领域的需求。资产服务包括一个API层、一个查询引擎和一个图形数据库。资产审计历 史帮助您更新资产的描述,并且可以检索您的资产服务数据库中资产变更和状态的历史信息。资产脚本引擎可以帮助您创建脚本,使得非技术型用户也可以定义业务 规则,使用业务逻辑,并和他们的资产数据库进行交互。

    时间序列服务
    时间序列服务可以帮助您快速高效地获取、存储并分析时间序列数据。查询API允许您使用分组、时间范围、值、聚合、质量和筛选 器查询数据。

    BLOBStore
    Blobstore(二进制大对象存储)服务为企业、消费者和个人开发人员提供可扩展、耐用、安全且高度可用的对象存储。 Blobstore服务提供简单、多租户、S3 API兼容的接口,是您可以在网页应用中的任何地方都可以存储和检索您的数据。

    SQL数据库
    PostgreSQL服务可以用作对象关系数据库管理系统来安全存储数据,也为其他软件应用程序提供数据检索请求服务。

    消息队列
    使用该消息代理软件服务在应用程序、组件和设备之间提供持续、高度可用、可靠的消息传输。

    键值存储
    使用该高级键值缓存和存储数据库为处理数据提供一种轻便灵活的方式。这种类型的键值存储模型也可以称为NoSQL。

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    本文原创地址:https://mp.weixin.qq.com/s/ovSa7Uhv5IyKzyb-l3PHaA,请手机扫描文章末尾的二维码,关注我们。 题外话:看过之前的文章的小伙伴不难发现,文章开篇几乎都是定义、概念,这已成了笔者写文章的一个...
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