13、大数据应用构建全解析

大数据应用构建全解析

1. 数据治理

数据治理是对企业数据进行分类，并为适当的角色和人员提供正确访问权限的过程。它涵盖了管理组织内数据资产的可用性、可用性、完整性和安全性的整个流程。成熟的数据治理模型包括一套明确的策略、一个管理团队以及执行这些程序的精心策划的计划。

采用开源软件开发方法进行平台或产品开发具有诸多优势：
- 促进组织内不同技术团队之间的无缝协作。
- 能够利用和重用组织内现有的软件和知识资产。
- 确保满足地区、客户和国家的特定需求。
- 有助于建立治理机制，避免工作重复，实现透明度并遵循通用标准框架。

数据治理应定义必要的最低规则，避免造成负担，并在以下方面取得平衡：
- 规则与公开性（自由使用）。
- 人员与流程。
- 授权与指导。

开源治理基于三个支柱：
- 透明度。
- 设置治理参数。
- 实现每个团队和成员的快速交付。

2. 开源社区治理原则

实践透明度、鼓励积极参与并认可所有成员贡献的开源社区更有可能蓬勃发展、迭代和增强前景。其治理的指导原则可通过以下七个方面体现：
- 人员与协作 ：技术由人驱动，其成功取决于几个属性，即易于被人们采用、灵活、易于学习且便于协作。具体措施包括：
- 为流程示例代码、提交和审查过程建立所有权。
- 使用通用仪表板检查任何组件的状态、所做更改、审查状态、测试情况、受影响的组件等。
- 采用论坛进行讨论以解决问题，而非使用电子邮件、Yammer 群组等。
- 定期（每周或每两周