本人在四大咨询机构从事咨询工作多年,二十年一线数字化规划咨询经验，提供制造业数智化转型规划服务，顶层规划/企业架构/数据治理/数据安全解决方案资料干货.该PPT共78页，原文获取及来源公众号：【智能制造数字化咨询

本人在四大咨询机构从事咨询工作多年,二十年一线数字化规划咨询经验，提供制造业数智化转型规划服务，顶层规划/企业架构/数据治理/数据安全解决方案资料干货.该PPT共86页，原文获取及来源公众号：【智能制造数字化咨询

2.数据治理：通

但是，面对庞大的数据如何带来真正的价值，是需要利用数据治理技术，才能真正拿到企业的核心数据资产。在数聚看来，数据资产的治理在如今的大数据时代已经越发的重要。

在关系型数据库时代，做数据治理最主要的目的是提升数据质量，让报表、分析、应用更加准确。

数据治理数仓建设真正的难点不在于数仓设计，而在于后续业务发展起来，业务线变的庞大之后的数据治理，包括资产治理、数据质量监控、数据指标体系的建设等。

本文分享的是数据标准管理在携程度假数据治理中的实践，希望对想要了解和学习数据治理实践的读者有所帮助，也希望能收获宝贵的建议。

数据管理员：又双叒叕…盘一遍数据，这种工作究竟还要重复多少次？！•上上个月，发现数据有些问题，我把数据盘了一遍，梳理完数据的关联表才定位到问题；•上个月，进行数据脱敏管理，我又把数据盘了一遍，敏感字段一个一个都整理到了清单；•这个月，开始制订数据标准，我又又把数据盘了一遍，找出所有的参考数据作为标准引用…企业管理者：还还还还…没看到成效，这项工作究竟多久才能有产出啊？！•要开展主数据管理了，才发现

作者简介九号，携程数据技术专家，关注数据仓库架构、数据湖、流式计算、数据治理。

#本文来源清华大学数据治理研究中心政务热线数智化发展报告，如有侵权，请联系删除。面对地方政务热线发展所面临的挑战，数智化转型已经成为了热线系统突破当前发展瓶颈、实现整体提质增效的关键手段。

大会由“数字领导力峰会”“IT数字化转型论坛”“网络数字化转型论坛”组成，立足技术和商业视角，聚焦讨论百行千业如何通过数据治理、IT和网络转型实现跨越式增长。TMForum主席兼首席执

主数据是参与业务事件的主体或资源，是具有高业务价值的、跨流程和跨系统重复使用的数据。主数据与基础数据有一定的相似性，都是在业务事件发生之前预先定义；但又与基础数据不同，主数据的取值不受限于预先定义的数据范围，而且主数据的记录的增加和减少一般不会影响流程和IT系统的变化。但是，主数据的错误可能导致成百上千的事务数据错误，因此主数据最重要的管理要求是确保同源多用和重点进行数据内容的校验。华为的主数据范

1、数据治理整体设计2、数据生产质量治理3、数据生产规范性治理4、数据应用提效治理5、数据安全管控治理6、开发治理架构及文化建设

数据分类数据分类描述主数据MasterData主数据是关于业务实体的数据，描述组织内的“物”，如：人、地点，客户，产品等。交易数据（事务数据）TransactionalData交易数据（事务数据）描述组织业务运营过程中的内部或外部事件或交易记录。如：销售订单，通话记录等。参考数据ReferenceData参考数据是用于将其他数据进行分类或目录整编的数据，规定参考数据值是几个允许值之一。如：客户等级

因此，有效的数据治理成为实现数据资产化，乃至于将数据作为资产纳入财务报表的关键环节。数据治理，简而言之，是对数据进行有效管理的过程和框架，旨在确保

《数据治理法》提供了一个框架，以增强对自愿数据共享的信任，造福企业和公民。数据的经济和社会潜力是巨大的：它可以实现基于新技术的新产品和服务，提高生产效率，并为应对社会挑战提供工具。

传统企业通过制造先进的机器来提升生产效率，但是未来，如何结构性地提升服务和运营效率，如何用更低的成本获取更好的产品，成了时代性的问题。数字化转型归根结底就是要解决企业的两大问题：成本和效率，并围绕“多打粮食，增加土地肥力”而开展。华为数字化转型整体目标2016年华为变革战略规划，明确要面向用户（企业客户、消费者、员工、合作伙伴、供应商）实现ROADS体验，持续提升效率、效益和客户满意度。明确要用五

【华为数据之道学习笔记】1-2华为数字化转型与数据治理-CSDN博客【华为数据之道学习笔记】非数字原生企业的特点-CSDN博客【数字化转型方法论读书笔记】选型数据中台的几大建议-CSDN博客【数字化转型方法论读书笔记

1.2数据仓库、数据湖和湖仓一体的差异数据仓库、数据湖和湖仓一体之间的差异（见表1）主要体现在以下几点。（1）数据类型：数据仓库内部高度结构化且多为关系型数据库，一般只支持在入仓前完成处理工作的结构化数据存储；数据湖可包容开放的数据类型，但其主要存储原始格式的数据，数据加工处理属于额外工作；湖仓一体存储所有类型的已处理和原格式数据。（2）采集过程：数据仓库的写时模式需在数据入仓前预先建模，并按照既

与行业内做数据应用系统、大数据分析以及数据治理咨询的供应商交流沟通，各家都有自己的侧重点，但是

数据治理引擎数据平台的数据治理：数据治理是一个大而全的治

DataFabric仍然是基于中心化，以智能化的ActiveMetadata为核心来支撑复杂的数据治理。

关键词：大数据解决方案，数据湖解决方案，数据治理解决方案，数据中台解决方案一、大数据湖建设思路1、明确目标和定位：明确大数据湖的目标和定位是整个项目的基础，这可以帮助我们确定项目的内容、规模、所需的技术以及如何评估项目的效果

数据治理：数据一体化需要进行数据治理，包括数据质量管理、数据安全管理、数据标准化等，以保证数据的准确性、完整性、安全性和可靠性。数据集成：

数据治理：数据一体化需要进行数据治理，包括数据质量管理、数据安全管理、数据标准化等，以保证数据的准确性、完整性、安全性和可靠性。数据集成：

企业数据治理非常必要，它是企业实现数字化转型的基础，是企业的一个顶层策略，一个管理体系，也是一个技术体系，涵盖战略、组织、文化、方法、制度、流程、技术和工具等多个层面的内容。

数字化转型归根结底就是要解决企业的两大问题：成本和效率。对内，各业务领域数字化、服务化，打通跨领域的信息断点，达到领先于行业的运营效率。逐步构建以“面向客户做生意”和“基于市场的创新”两个业务流为核心的“端到端”的数字化管理体系。管理方式从定性走向定量，实现数据驱动的高效运作。对外，对准5类用户的ROADS体验，实现与客户做生意更简单、更高效、更安全，提升客户满意度。华为首先从用户体验的视角表达了

大数据治理是在当今数字时代中至关重要的一项任务。它涵盖了对大规模数据集的收集、存储、处理和分析，以及确保数据的质量、安全性和合规性。

数据开放企业间数据流通，数据合作大数据发展三个层次，大数据处理，数据资产管理，业务价值实现数据管理定义大数据数据治理先行，如果不能被定义，就无法数据治理数据分析笑话，毕业2年6年工作经验，，加班来的

DataOps作为近年来数据管理领域兴起的工程文化和实践，借用了DevOps敏捷交付的基础框架，揉合了DAMA数据治理理念，

DataOps作为近年来数据管理领域兴起的工程文化和实践，借用了DevOps敏捷交付的基础框架，揉合了DAMA数据治理理念，

通俗地说，数据中台就是将企业的数据集中到一个平台上，通过技术手段和数据治理机制实现数据的共享和协

从大数据的角度构建高校数据治理体系，支持高校管理信息向智能化服务和教育数字化转型，已成为必然趋势。然而，高校拥有更大的数据规模、更复杂的数据类型、更密集的数据交换和对数据治理的需求。

目前，企业数据治理面临着以下六个方面的挑战：1.对数据治理的业务价值认识不足“为什么数据治理很重要？”“数据治理能解决哪些问题？”“数据治理能实现什么价值？”这是企业领导和业务部门经常质疑的问题。

2023数字领导力中国峰会，立足技术和商业视角，聚焦讨论各行业如何依托数据治理、IT和网络转型，实现跨越式增长。

作为初入医疗大数据领域的小白，面对复杂的数据治理需求，真的心里没底，特别希望能有人带，有人指导。但无奈公司组织架构的原因，只能独自前行。

正则表达式[]表述一个字符应该是什么样子[abc]表示一个字符可以是a\b\c[a-z]表示所有小写[a-zA-Z]所有大小写[a-zA-Z0-9_]所有大小写字母及数字和下划线->\w[0-9]\d\s空格.表示任意字符{}表示有多少个这样的字符[a-z]{1,10}最少有一个，最多有10个[a-z]{,10}最多10个[a-z]{2,}至少2个{1,}->+至少一个可以用+代替{0,1}->?

SpringBoot定时调度在applicaiton类上加注解@EnableScheuling创建调度包scheduler创建一个考评类调度类AssessScheduler创建exec()方法，添加注解@Scheduled(cron=“******”)分表代表秒，分，时，日，月，星期0/5,*****,代表每5秒执行一次调度工具大数据：oozie,Azkaban，任务众多，流程复杂，配置复杂jav

BA.FunctionRegistryB.UDFC.MapReduce2、多选1、以下场景中，哪些选项属于华为数据治理中心DataArtsStudio的典型应用场景？

《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》提出明确工作目标：到2025年，建⽴形成多层次数据能力与科技能力建设，加强⼤数据战略规划，健全数据治理体系，提⾼数据应⽤能⼒，加⼤数据中⼼基础设施弹性供给，推动科技管理

数据智能产业创新服务媒体——聚焦数智·改变商业NextionBI作为数据融合的增强分析型敏捷BI平台，集数据集成、数据治理、数据清洗、加工计算、数据分析、增强分析、知识图谱、数据大屏、数据文档报告等能力于一体

DCMM研制背景由于大数据是相对较新的行业，现阶段大数据相关理论的发展相对滞后，特别是数据治理相关的理论。

ISO数据治理标准（P52）：ISO/IEC38505标准的数据治理方法论的核心内容如下。数据治理的目标：促进组织高效、合理地利用组织数据资源。

在上一篇《DGI数据治理框架介绍全文翻译》中有朋友反应说这个治理框架的确很实用，但是英文翻译过来的内容读起来有点费劲，希望谈数据能通俗的解读一下，于是就有了这篇。

数据交换基本概念数据交换是将符合一个源模式的数据转换为符合目标模式数据的问题，该目标模式尽可能准确并且以与各种依赖性一致的方式反映源数据。早期数据交换的一个主要方向是在关系模式之间从数据交换的上下文中寻求一阶查询的语义和复杂性。2008年，Afrati等人开始系统地研究数据交换中聚合查询的语义和复杂性，给出一些概念并做出了技术贡。在一篇具有里程碑意义的论文中，Fagin等人提出了一种纯粹逻辑的方法

数据治理成熟度模型一个企业的数据治理能力越高，所享受到数据治理带来的价值也会越多，如增加收入、减少成本、降低风险等。

数据治理的成熟度评估模型可以说，几乎所有成熟度模型都借鉴了CMM的思路，基本都是将所涉及的能力（例如：软件能力、数据治理能力、数字化能力）划分为多个领域，每个领域又可以划分多个子领域，每个子领域又可以分为多个评估指标

查看原文：【数据seminar】数据治理|数据分析与清洗工具：Pandas数据类型转换（赠送本文同款数据！！）

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