第二章-AllData数据中台-数据治理功能

AllData数据中台通过其数据治理功能,实现大数据治理平台方案设计,核心价值在于数字化方案的集成能力。平台旨在提供一站式的开发与治理体验,通过扩展链接集成如代码仓库、监控页面等外部服务,实现统一管理和自动化应用,提升数据服务的价值。

一、AllData数据治理功能

数据平台的数据治理:数据治理是一个大而全的治理体系。
需要数据质量管理、元数据管理、主数据管理、模型管理管理、数据价值管理、
数据共享管理和数据安全管理等等模块是一个活的有机体。

1、数据质量: 依托Griffin平台,为您提供全链路的数据质量方案,
包括数据探查、对比、质量监控、SQL扫描和智能报警等功能:

开源方案: Apache Griffin + ES + SparkSql

2、元数据: 描述数据的数据,对数据及信息资源的描述性信息,
例如字段元数据描述字段的类型、长度、默认值。 
发布:指将某一元数据发布为数据资产的动作。
数据资产是指可以对外提供服务并且产生价值的数据。
表/字段血缘:即表/字段的来龙去脉,
主要包含表/字段的来源、加工方式、映射关系及数据出口。
血缘是元数据的一部分,有利于数据变更影响分析以及数据问题排查。

开源方案: Apache Atlas + ES + Hbase + JanusGraph + Hive + Kafka

3、数据标准: 参考阿里的DataWorks,
数据标准是用于描述公司层面需共同遵守的数据含义和业务规则,
它描述了公司层面对某个数据的共同理解,
这些理解一旦确定下来,就应作为企业层面的标准在企业内被共同遵守。
数据标准,也称数据元,由一组属性规定其定义、标识、表示和允许值的数据单元,
是不可再分的最小数据单元。您可以将数据标准关联到各个业务上的数据库中。
其中,标识符、数据类型、表示格式、值域是数据交换的基础,
它们用于描述表的字段元信息,规范字段所存储的数据信息。

暂无事实性标准的开源方案:Mysql + SpringBoot
LarkMidTable是一款开放源代码的综合数据平台工具,致力于为企业提供完整的数据治理与处理能力,以支撑基于数据的决策机制和运营效率提升。该平台覆盖了多个重要模块,如元数据管理、数据仓库构建、数据品质控制、信息展示及数据接口服务,旨在构建一个稳定、可扩展且高效的数据处理体系。 元数据管理是该平台的重要模块,用于协助组织明确和掌控其数据资源。通过采集、存储及维护与数据相关的属性信息(如来源、定义、质量状况等),该功能有助于增强数据的可视性,保障数据的准确性与统一性,从而提升业务判断的可靠性。 在数据仓库构建方面,LarkMidTable提供了相应的开发工具,支持搭建高性能的数据存储与处理环境。该平台可能包含优化的数据抽取、转换与加载流程,支持多类型数据源的接入,以及数据预处理和清洗功能,为数据分析与报表生成提供基础支撑。 数据质量控制是该平台的另一核心方向。在海量数据环境下,数据质量对分析结果的可信度和决策的有效性具有直接影响。LarkMidTable可能集成数据验证、异常识别及数据清理工具,以确保输入数据的完整性、一致性和准确性,从而减少错误发生的概率,提高数据使用价值。 在信息展示方面,LarkMidTable支持生成清晰直观的数据图表与交互式仪表盘,将复杂的数据内容转化为易于理解的形式。通过这些工具,业务人员可以迅速识别数据趋势与关键指标,从而为管理决策提供及时且有力的数据支持。 数据服务模块允许不同业务单元或外部用户在保障安全的前提下访问和使用处理后的数据。该功能可能包括标准化的API接口、数据推送服务或定制化查询机制,确保数据的及时分发与高效应用。 在技术实现上,LarkMidTable主要依托于服务器应用与大数据处理技术。其架构设计可能具备高吞吐与高并发处理能力,适用于大规模数据场景。同时,该平台可能整合了如Hadoop、Spark等主流大数据处理框架,以支持海量数据的高效处理与分析。 LarkMidTable通过提供一套完整的数据平台方案,助力企业建立高效的数据治理和分析能力,充分挖掘数据资产的价值,推动数据驱动的业务增长。掌握该工具的IT人员能够为组织带来显著的运营优化与业务提升。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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