智慧方案数据治理平台与数据运营体系建设方案（50页PPT）（附下载方式）

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资料解读：智慧方案数据治理平台与数据运营体系建设方案（50页PPT）

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数据治理平台与数据运营体系建设方案概述

在当今信息化快速发展的时代，数据已成为各企事业单位的重要资产。如何高效、安全、规范地管理和运营这些数据，成为了一个亟待解决的问题。《智慧方案数据治理平台与数据运营体系建设方案》为我们提供了一套全面的解决方案，旨在构建一个高效、安全、规范的大数据治理管理与运营体系。

数据治理总体解决方案

狭义与广义的数据治理

狭义上，数据治理主要关注数据质量的管理，确保数据的准确性、一致性和完整性。广义上，数据治理则涵盖了数据的全生命周期管理，包括数据的采集、清洗、转换、存储、应用等各个环节。

数据治理要素

数据治理的核心要素包括数据规范、管理方法论、专业的数据治理平台等。通过明确数据治理责任，建立数据治理组织，结合管理和技术手段，实现数据的有效管理和应用。

数据治理平台架构

数据治理平台通常包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析等模块。通过统一的数据管理门户和数据可视化工具，实现数据的集中管理和展示。

数据治理平台建设方案

平台总体概述

数据治理平台适用于分析型系统数据处理的各个过程，负责数据的加工处理以及加工处理过程数据标准、元数据和数据质量的管理。平台提供多种数据采集和集成方式，支持批量数据加工、实时交互计算和机器学习等。

平台设计理念

平台以“标准化工厂”为设计理念，通过数据生产计划、数据生产执行和数据生产管理三大子模块，保障数据处理全过程透明可控，实现工具化、流程化和自动化的开发、运维、管理。

平台功能特性

平台具备组件化应用、元数据管理、数据处理、质量管理、统一调度等功能。通过松耦合的架构设计，支持自定义扩展，提供多种数据处理能力和质量管理功能，确保数据的安全性和一致性。

数据治理运营实施方案

运营体系与原则

数据治理运营体系采用“1+N”模式，即统一数据平台支持多个治理运营组。平台建设先行，与治理运营团队相独立，长期进行治理运营。以业务线划分功能线，构建高价值的数据资产与服务。

数据资源归集

数据资源归集包括库表归集、附件归集、API接口归集、实时流接入等。通过数据预处理，清洗、转换、标准化数据，确保数据的准确性和一致性。

基础库建设流程

基础库建设流程包括提出主题库建设需求、明确责任需求清单、主题库开发、生成资源目录等。通过数据共享推送，确保数据的及时性和准确性。

专题/主题应用开发与运营

专题/主题应用开发与运营整合了大数据汇聚、整合、融合分析与应用运营能力，建立了跨多委办之间的协作机制，打造了一体化全流程主题/专题应用库建设体系。

数据应用开发

通过大数据平台，基于用户信息及用户行为综合特征，进行融合汇聚和深度挖掘关联分析，形成多维标签体系，支撑各类数据挖掘应用与开发，实现数据价值最大化。

避坑指南

在数据治理过程中，常见的“坑”包括取数据先行而不是编数据目录先行、元数据管理后置、缺乏统一数据开发技术标准与规范等。通过前置定义数据治理与管理相关的技术、业务与管理标准及规范，构建数据治理运营服务能力，搭建强有力的数据治理运营团队，制定配套制度，可以有效避免这些“坑”。

结语

通过构建高效、安全、规范的大数据治理管理与运营体系，组织可以实现数据资产的最大化利用，推动业务的快速发展。

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