数据治理驱动因素 -报考题

数据治理的核心在于与企业战略保持一致,主要驱动因素包括减少风险(如风险管理、数据安全和隐私保护)和改进流程(如法规遵从、数据质量提升、元数据管理、项目开发效率优化及供应商管理)。这些实践有助于组织应对财务、法律和监管挑战,同时提升业务绩效。

数据治理并不是到此为止,而是需要直接与企业战略保持一致。数

据治理越显著地帮助解决组织问题,人们越有可能改变行为、接受数据

治理实践。数据治理的驱动因素大多聚焦于减少风险或者改进流程。

1)减少风险

1)一般性风险管理。洞察风险数据对财务或商誉造成的影响,包

括对法律(电子举证E-Discovery)和监管问题的响应。

2)数据安全。通过控制活动保护数据资产,包括可获得性、可用

性、完整性、连续性、可审计和数据安全。

3)隐私。通过制度和合规性监控,控制私人信息、机密信息、个

人身份信息(

PII)等。

2)改进流程

1)法规遵从性。有效和持续地响应监管要求的能力。

2)数据质量提升。通过真实可信的数据提升业务绩效的能力。

3)元数据管理。建立业务术语表,用于定义和定位组织中的数

据;确保组织中数量繁多的元数据被管理和应用。

4)项目开发效率。在系统生命周期(SDLC)中改进,以解决整个

组织的数据管理问题,包括利用数据全周期治理来管理特定数据的技术

债。

5)供应商管理。控制数据处理的合同,包括云存储、外部数据采

购、数据产品销售和外包数据运维。

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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