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该图描绘了一个以数据标准规范体系为核心#xff0c;大数据生命周期管理为主线#xff0c;数据资源中心为依托#xff0c;并辅以数据质量管理和大数据安全与隐私管理的数据治理流程架构。它旨在通过规范化的流程和技术手段#x…1、数据治理流程架构核心思想
该图描绘了一个以数据标准规范体系为核心大数据生命周期管理为主线数据资源中心为依托并辅以数据质量管理和大数据安全与隐私管理的数据治理流程架构。它旨在通过规范化的流程和技术手段提升数据质量保障数据安全并最终实现数据的有效利用。 2、数据治理流程架构结构分解
1.数据标准规范体系 核心 数据治理的基础为数据的采集、存储、处理和应用提供统一的标准和规范。 组成 元数据标准 规定了描述数据的数据即元数据的标准包括元数据的定义、分类、编码等。 数据元标准 规定了数据元素的标准包括数据元素的名称、类型、长度、取值范围等。 数据分类编码标准 规定了数据的分类和编码规则用于实现数据的统一分类和标识。 数据质量标准 规定了数据质量的评估标准和指标用于衡量数据的准确性、完整性、一致性、时效性等。 数据目录规范 规定了数据目录的编制和维护规范用于实现数据的统一管理和查找。 数据处理流程规范 规定了数据处理的流程和操作规范用于保证数据处理的正确性和效率。 数据共享规范 规定了数据共享的原则和流程用于促进数据的合理流动和利用。
2.大数据生命周期管理 核心 数据治理的主线贯穿数据的整个生命周期包括采集、存储、处理、应用、共享和销毁等环节。 主要环节和技术支撑 数据源管理 数据源 包括部门结构化数据、部门半结构化数据、非结构化数据、Web 和社交媒体数据等。 技术支撑 ETL 工具用于从不同数据源采集数据。 贴源层治理 数据建模 对采集到的数据进行建模包括逻辑模型和物理模型设计。 数据标准化元数据、转换 对数据进行标准化处理包括元数据标准化和数据转换。 技术支撑 Hive、MPP DB 等大数据存储和计算引擎。 数据资源中心 数据资产目录 统一管理数据资产包括基础库和主题库。 技术支撑 数据检核引擎用于对数据进行检查和校验。 数据处理 数据关联 将不同来源的数据进行关联形成完整的数据视图。 数据融合 将多个数据源的数据进行整合形成统一的数据集。 数据业务检验 对数据进行业务规则校验确保数据符合业务要求。 技术支撑 ETL 工具、消息中间件、流程引擎等。 政务大数据共享交换平台 数据共享 实现跨部门、跨地区的数据共享和交换。 数据资源目录 提供数据资源目录服务方便用户查找和获取数据。 问题数据反馈 问题数据反馈 收集用户对问题数据的反馈及时修复数据质量问题。
3.数据质量管理 核心 保证数据的准确性、完整性、一致性和时效性是数据治理的重要目标。 主要活动 数据质量考核评价 定期对数据质量进行评估和考核发现数据质量问题。 问题数据反馈 建立问题数据反馈机制及时收集和处理用户反馈。 数据检核引擎 利用技术手段对数据进行自动检查和校验发现数据质量问题。
4.大数据安全和隐私管理 核心 保护数据安全和用户隐私是数据治理的重要内容。 主要措施 安全规范体系 建立完善的数据安全管理制度和规范明确数据安全责任。 访问控制 对数据进行严格的访问控制防止未经授权的访问。 数据脱敏 对敏感数据进行脱敏处理保护用户隐私。 安全审计 对数据访问和操作进行审计及时发现和处理安全问题。
总结
该架构图清晰地展示了数据治理的各个环节和关键要素为我们理解和实施数据治理提供了有力的指导。通过该图我们可以了解到 数据治理是一个系统工程需要全面规划和设计。 数据治理需要关注数据的整个生命周期从数据产生到最终销毁。 数据治理需要技术、管理和组织等多方面的协同配合。
建议 在实际应用中需要根据企业的具体情况对架构进行裁剪和调整一.数据治理理论架构-CSDN博客
