数据治理是一个复杂而系统化的过程，旨在确保企业能够有效地管理、维护和利用其日益增长的数据资产。这一过程涉及多个层面和步骤，需要有明确的框架和战略规划。数据治理的体系化始于明确定义的目标和愿景。

因此华为在开展数据治理过程中明确了由谁来对数据负责，特别是对数据质量负责，明确了数据质量的衡量或度量指标，并成立了数据管理部，确定其职能定位，构建了面向业务交易支撑的信息架构。

主要特点：存储数据模型是json不需要提前创建数据模型4.0后支持分布式事物多形性（同一个集合可以包含不同字段（类型）的文档对象动态性（线上修改数据模式，修改时应用于数据库无续修改schema）数据治理

为满足不同企业及角色对于情报信息获取、分析及应用的多元化需求，‘五度易链’依托全体量产业大数据及强大的数据治理能力，打造了轻量级高效能的微信应用小程序‘企

ApacheAtlas是Hadoop社区为解决Hadoop生态系统的元数据治理问题而产生的开源项目，它为Hadoop集群提供了包括数据分类、集中策略引擎、数据血缘、安全和生命周期管理在内的元数据治理核心能力

ApacheAtlas版本号：2.0.0从官方网站下载ApacheAtlas2.0.0版本源代码，用开发工具（如IntelliJIDEA）打开。根目录结构一、3party-licenses第三方组件许可，可以看出Atlas主要用到的第三方技术组件，绝大部分是前端技术组件，janusgraph和titan是图数据库组件，JanusGraph是Titan的继承者，老版本用的是Titan，新版本是用的J

第1章介绍atlas是apache下的大数据的元数据管理和数据治理平台，是Hadoop社区为解决Hadoop生态系统的元数据治理问题而产生的开源项目，它为Hadoop集群提供了包括数据分类、集中策略引擎

最近在规划数据治理的功能，所以研究了一下ApacheAltasAtlas介绍Atlas是apache下的大数据的元数据管理和数据治理平台，是Hadoop社区为解决Hadoop生态系统的元数据治理问题而产生的开源项目

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AtlasRestApi详解及示例结语引言ApacheAtlas是托管于Apache旗下的一款元数据管理和治理的产品，目前在大数据领域应用颇为广泛，可以很好的帮助企业管理数据资产，并对这些资产进行分类和治理，为数据分析，数据治理提供高质量的元数据信息

Docker下的Apache-Atlas元数据治理组件安装一、Docker镜像制作组件版本一、安装JDK二、安装MAVEN安装zookeeper安装hadoop安装hbase，在hive之前安装hive

ApacheAtlas元数据框架一、概述二、特点1.元数据类型&实例(Metadatatypes&instances)2.分类(Classification)3.血缘(Lineage)4.搜索/发现(Search/Discovery)5.安全和数据屏蔽三、高级架构1.Atlas的架构2.核心层(Core)3.集成层(Integration)4.元数据源层(Metadatasources)5.应用层

ApacheAtlas就是为解决这些问题而产生的数据治理工具，利用Atlas可以自动构建数据字典，自动生成数据血缘，快速检索数据资源，不仅支持Hadoop生态的Hive、HBase、Sqoop等组件，还可以支持传统关系型数据

1、前言ApacheAtlas是托管于Apache旗下的一款元数据管理和治理的产品，目前在大数据领域应用颇为广泛，可以很好的帮助企业管理数据资产，并对这些资产进行分类和治理，为数据分析，数据治理提供高质量的元数据信息

【数据治理】HIVE小文件合并开启动态分区，并设置文件大小，重新insertsethive.support.concurrency=fals;sethive.exec.dynamic.partition

对企业来说，主数据的重要性如何强调都不为过，主数据治理是企业数据治理中最为重要的一环。主数据管理的内容包括主数据管理标准、主数据应用标准和主数据集成服务标准三大类。主数据管理的作用是什么？

数据治理是当今数字化时代中企业管理的关键组成部分。在信息爆炸的时代，企业积累了大量的数据，这些数据不仅是企业宝贵的资产，也是推动业务决策和创新的重要驱动力。

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CDGA就是数据治理工程师（CertifiedDataGovernanceAssociate），“DAMA中国”组织的数据治理方面的职业认证考试。2.是否需要培训？

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Dataphin（智能数据建设与治理）是阿里巴巴集团数据治理方法论基于内部实践的产品化输出，致力于帮助企业用中台方法论治理企业级好数据，构建起质量可靠、消费便捷、生产安全经济的企业级数据中台。

由数据管理专业人员、行业专家和编辑组成的团队在DAMA国际的指导和赞助下创建了DMBOK

实时准实时离线从研发角度划分：数据接入需求：业务接入、日志接入、埋点接入数据开发需求：数仓建模、统计开发、算法开发数据输出需求：离线报表、离线决策、在线报表、在线决策数据管理需求：流程管理、规范管理、资产管理、数据治理

数据湖的优势1.弹性扩展性2.多样化的数据3.原始数据保存4.成本效益5.灵活性和创新6.基于云的部署数据湖的挑战1.数据治理2.查询性能3.安全性4.数据发现结论欢迎来到AIGC人工智能专栏~大数据之巅

数据管理和数据治理有很多地方是互相重叠的，它们都围绕数据这个领域展开，因此这两个术语经常被混为一谈。

该标准将组织对象的数据管理划分为八大能力域（数据战略、数据治理、数据架构、数据标准、数据质量、数据安全、数据应用、数据生存周期），并对每项能力域进行了二级能力项（28个能力项）和成熟度等级的划分（

DatamanagementCapabilityMaturityModel，简称：DCMM）借鉴国内外成熟度相关理论思想，结合数据生命周期管理各个阶段的特征，对数据管理能力进行了分析、总结，提炼出组织数据管理的八大能力域（数据战略、数据治理

自身业务交易产生的结构化数据总量：100G及以上（证据：提供信息系统清单、各信息系统主要的数据范围以及存储量）；2.具有专职的数据管理人员：2人及以上（证据：提供正式发布的岗位说明书以及人员资质证明）；3.具有数据治理

活动主要从数据分析、数据治理、研发提效等角度，带领数据领域从业者全面了解数智化转型背景下的火山引擎数据飞轮模式在数据资产建设上的技术与实践。其中，火山引擎ByteHouse产品专家受邀

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目录一、分值分布二、重点知识梳理1、引言2、变革法则3、并非管理变革：而是管理转型过程4、科特的变革管理八大误区5、科特的重大变革八步法6、变革的秘诀7、创新扩散和持续变革8、持续变革9、数据管理价值的沟通一、分值分布CDGA：2分（2单选）CDGP：0分二、重点知识梳理1、引言成功的数据管理实践需要：1）根据信息价值链调整数据责任制度，以此来学习横向管理。2）将垂直的（筒仓）数据责任制度转变为共

数据质量管理不是一时的数据治理手段，而是循环的管理过程。数据质量管理不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。

图片发自App数据治理有一套标准的方法论，涵盖从获取到使用到处置的整个数据生命周期。

目录一、分值分布二、重点知识梳理1、引言1.1业务驱动因素1.2目标和原则1.3基本概念2、活动2.1定义高质量数据2.2定义数据质量战略2.3识别关键数据和业务规则2.4执行初始数据质量评估2.5识别改进方向并确定优先排序2.6定义数据质量改进目标2.7开发和部署数据质量操作3、工具4、方法4.1预防措施4.2纠正措施4.3质量检查和审核代码模块4.4有效的数据质量指标4.5统计过程控制SPC4

目录一、分值分布二、重点知识梳理1、引言1.1业务驱动因素1.2原则1.3基本理念2、活动2.1定义大数据战略和业务需求2.2选择数据源2.3获得和接收数据源2.4制定数据假设和方法2.5集成和调整数据进行分析2.6使用模型探索数据2.7部署和监控3、工具3.1大规模并行处理（MPP）3.2基于分布式文件的数据库4、方法4.1解析建模4.2大数据建模5、实施指南5.1战略一致性5.2就绪评估/风险

、数据管理组织的结构4、关键成功因素5、建立数据管理组织6、数据管理组织与其他数据相关机构之间的沟通7、数据管理角色一、分值分布CDGA：4分（4单选）CDGP：0分二、重点知识梳理1、引言数据管理和数据治理组织需要足够灵活

目录一、分值分布二、重点知识梳理1、引言1.1业务驱动因素1.2目标和原则1.3基本概念2、活动2.1规划划评估活动2.2执行成熟度评估2.3解释结果及建议2.4制订有针对性的改进计划2.5重新评估成熟度3、工具4、方法4.1选择DMM框架5、实施指南5.1就绪评估/风险评估6、成熟度管理治理一、分值分布CDGA：6分（6单选）CDGP：5分（1单选2多选）考点：驱动因素、目标和原则；活动；指南；

KDP是一款面向AIoT场景的数据服务平台——以一体多模的大数据基础平台作为基座，提供OLTP、OLAP、HTAP、时序、图、全文检索、宽表等多种数据存储和计算服务；此外，还提供上层数据集成、数据开发、数据治理

数据治理中的一个重要基础工作是分析组织中数据的血缘关系。有了完整的数据血缘关系，我们可以用它进行数据溯源、表和字段变更的影响分析、数据合规性的证明、数据质量的检查等。

引言元数据管理是企业数据治理的基础，是数据仓库的提升；作为一名数据人，首要任务就是理解元数据管理。本篇文章将为大家梳理元数据的概念，介绍元数据管理在数据仓库的地位。

导读 本文先概要介绍了数据治理框架、数据治理组织架构和数据治理度量评估体系，然后结合华为数据治理案例和新冠疫情简单描述了数据治理的应用，最后描述了DAYU方法论在DataArtsStudio产品上的落地以及详细的落地指导文档

1引言数据标准就是通过制定一套由管理制度、管控流程、技术工具共同组成的体系，来对数据定义、分类、格式、编码等标准化管理。通俗地讲，对企业来说，数据标准就是对数据类型、长度、归属部门等定义一套统一的规范，以保障不同业务系统之间可以做到对同样的数据理解统一和使用统一。01什么是数据标准？数据标准根据不同的数据域分为基础、分析类和专有类三类，其中：基础类数标是企业日常业务开展过程中所产生的具有共同业务特

目录数据标准：数据标准建设方法和流程01什么是数据标准？02为什么需要数据标准？1、数据共享难以实现2、数据同名不同义导致错误3、沟通成本增加4、数据来源不明03数据标准分类1、从数据结构角度进行的数据标准分类2、从数据内容来源进行的数据标准分类3、从技术业务角度进行的数据标准分类04数据标准建设方法和流程1、数据标准规划，2、数据标准现状调研，3、数据标准设计，4、数据标准实施映射，5、数据标准

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一、定义数据中台数据中台是一种集成了数据管理、数据治理、数据服务等多个方面的平台。它旨在为企业提供稳定、高效、安全的数据支持和服务，从而帮助企业更好地进行数字化转型。

1.词根设计规范词根属于数仓建设中的规范，属于元数据管理的范畴，现在把这个划到数据治理的⼀部分。

自2021年启动企业级数据治理工作，做的第一个事情就是打造企业级数据目录，今天就来谈谈企业级数据目录的构建之路。

在实施数据治理的过程中，我们不断吸收新的理念，引入尖端的工具，以精细化我们的数据体系管理。“数据湖”作为近年来数据领域广泛热议的概念，其技术层面也受到了业界的广泛关注。

前言统计每个库每个表的大小是数据治理中最简单的一个要求，下面从抽样统计结果及精确统计结果两方面来统计MySQL的每个库每个表的数据量情况。

为解决大数据创新应用面临的问题，“数据治理”的概念应运而生。数据治理主要聚焦在治理目