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大數(shù)據(jù)時(shí)代還需要數(shù)據(jù)治理嗎?如何面向用戶開(kāi)展大數(shù)據(jù)治理?

電子工程師 ? 來(lái)源:lp ? 2019-03-19 14:43 ? 次閱讀

前段時(shí)間寫(xiě)作了一篇獨(dú)家 | 以數(shù)據(jù)價(jià)值視角,構(gòu)建工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)全景認(rèn)知“數(shù)據(jù)線”,獲得了業(yè)界行業(yè)人士的關(guān)注和好評(píng)。近期也在圍繞數(shù)據(jù)條線深挖,漸次發(fā)現(xiàn)了很多專業(yè)領(lǐng)域,比如“數(shù)據(jù)空間”、“數(shù)據(jù)治理”、“數(shù)據(jù)中臺(tái)”等等。

實(shí)際上,這些領(lǐng)域的研究和應(yīng)用在大數(shù)據(jù)崛起時(shí)已經(jīng)得到挖掘,但在制造業(yè)的工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域,相對(duì)談的較少。而這儼然又是一個(gè)新的天地。

在大數(shù)據(jù)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)顯得熱鬧的今天,同時(shí)帶來(lái)了“概念泛化”的困擾。在“大數(shù)據(jù)”面前加上“工業(yè)”二字,但并不足以代表“工業(yè)大數(shù)據(jù)”的真實(shí)意思,在“互聯(lián)網(wǎng)”面前加上“工業(yè)”二字,當(dāng)然也不能代表“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”的內(nèi)涵和邊界;

盡管如此,“數(shù)據(jù)”價(jià)值的挖掘和釋放,大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)時(shí)期的關(guān)于“數(shù)據(jù)”領(lǐng)域的方法和策略,也許對(duì)于制造領(lǐng)域的工業(yè)大數(shù)據(jù)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有所借鑒,不妨先看為敬。

本文目錄:

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代還需要數(shù)據(jù)治理嗎?

二、如何面向用戶開(kāi)展大數(shù)據(jù)治理?

三、面向用戶的自服務(wù)大數(shù)據(jù)治理架構(gòu)

四、總結(jié)

一、大數(shù)據(jù)時(shí)代還需要數(shù)據(jù)治理嗎?

數(shù)據(jù)平臺(tái)發(fā)展過(guò)程中隨處可見(jiàn)的數(shù)據(jù)問(wèn)題

大數(shù)據(jù)不是憑空而來(lái),1981年第一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)誕生,到現(xiàn)在已經(jīng)有了近40年的歷史,相對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)說(shuō)我還是個(gè)年輕人。而國(guó)內(nèi)企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)大概從90年代末就開(kāi)始了,從第一代架構(gòu)出現(xiàn)到現(xiàn)在已經(jīng)經(jīng)歷了近20年的時(shí)間。

在這20年的時(shí)間里,國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)施者可以說(shuō)是受盡折磨,數(shù)據(jù)項(xiàng)目一直不受待見(jiàn),是出了名的臟活累活。

可以說(shuō),忽視數(shù)據(jù)治理給數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)帶來(lái)了不少問(wèn)題。隨處可見(jiàn)的數(shù)據(jù)不統(tǒng)一,難以提升的數(shù)據(jù)質(zhì)量,難以完成的數(shù)據(jù)模型梳理等源源不斷的基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)問(wèn)題,限制了數(shù)據(jù)平臺(tái)發(fā)展,導(dǎo)致數(shù)據(jù)應(yīng)用不能在商業(yè)上快速展示效果。

舉一個(gè)典型商業(yè)智能應(yīng)用的例子,管理駕駛艙可能很多朋友都聽(tīng)說(shuō)過(guò),很多企業(yè)建設(shè)了管理駕駛艙,但是建設(shè)完之后往往成為擺設(shè),只有當(dāng)領(lǐng)導(dǎo)需要看的時(shí)候,大家才去拼命改數(shù)據(jù)。

為什么數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)遇到這么多“坎”,而且難以真正發(fā)揮其商業(yè)價(jià)值?其實(shí)核心問(wèn)題還是數(shù)據(jù)本身不統(tǒng)一,數(shù)據(jù)內(nèi)容準(zhǔn)確度不高。

數(shù)據(jù)治理逐漸受到各行業(yè)認(rèn)識(shí)

我國(guó)最早意識(shí)到數(shù)據(jù)治理重要性的行業(yè)銀行是金融行業(yè)。由于對(duì)數(shù)據(jù)的強(qiáng)依賴,金融業(yè)一直非常重視數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè),經(jīng)過(guò)幾代數(shù)據(jù)平臺(tái)的驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理是平臺(tái)建設(shè)的主要限制因素,而且隨著投資和建設(shè)的投入增加,對(duì)數(shù)據(jù)治理的重要性的認(rèn)識(shí)也越來(lái)越深刻。

人民銀行與銀監(jiān)會(huì)也非常重視數(shù)據(jù)治理,從08年開(kāi)始,在全國(guó)銀行業(yè)推行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),控制行業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量。工行、建行、國(guó)開(kāi)等大型銀行,對(duì)數(shù)據(jù)治理都非常重視。08年前,我們與國(guó)開(kāi)一起開(kāi)始了數(shù)據(jù)治理的建設(shè),下圖展示的就是國(guó)開(kāi)銀行針對(duì)數(shù)據(jù)全生命周期的數(shù)據(jù)管控。

如今各行業(yè)都開(kāi)始了大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè),希望利用大數(shù)據(jù)的能力,來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)本質(zhì)上還是數(shù)據(jù)的建設(shè),傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)碰到的所有問(wèn)題大數(shù)據(jù)平臺(tái)都有可能碰到,由于數(shù)據(jù)量級(jí)的變化,大數(shù)據(jù)平臺(tái)必然還會(huì)產(chǎn)生新的問(wèn)題。

大數(shù)據(jù)時(shí)代下需要新一代的數(shù)據(jù)治理能力

目前大數(shù)據(jù)平臺(tái)的突出問(wèn)題主要體現(xiàn)在以下四方面:

數(shù)據(jù)不可知:用戶不知道大數(shù)據(jù)平臺(tái)中有哪些數(shù)據(jù),也不知道這些數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的關(guān)系是什么,雖然意識(shí)到了大數(shù)據(jù)的重要性,但平臺(tái)中有沒(méi)有能解決自己所面臨業(yè)務(wù)問(wèn)題的關(guān)鍵數(shù)據(jù)?該到哪里尋找這些數(shù)據(jù)?

數(shù)據(jù)不可控:數(shù)據(jù)不可控是從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)始就一直存在的問(wèn)題,在大數(shù)據(jù)時(shí)代表現(xiàn)得更為明顯。沒(méi)有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)導(dǎo)致數(shù)據(jù)難以集成和統(tǒng)一,沒(méi)有質(zhì)量控制導(dǎo)致海量數(shù)據(jù)因質(zhì)量過(guò)低而難以被利用,沒(méi)有能有效管理整個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的管理流程。

數(shù)據(jù)不可?。河脩艏词怪雷约簶I(yè)務(wù)所需要的是哪些數(shù)據(jù),也不能便捷自助地拿到數(shù)據(jù),相反,獲取數(shù)據(jù)需要很長(zhǎng)的開(kāi)發(fā)過(guò)程,導(dǎo)致業(yè)務(wù)分析的需求難以被快速滿足,而在大數(shù)據(jù)時(shí)代,業(yè)務(wù)追求的是針對(duì)某個(gè)業(yè)務(wù)問(wèn)題的快速分析,這樣漫長(zhǎng)的需求響應(yīng)時(shí)間是難以滿足業(yè)務(wù)需求的。

數(shù)據(jù)不可聯(lián):大數(shù)據(jù)時(shí)代,企業(yè)擁有著海量數(shù)據(jù),但企業(yè)數(shù)據(jù)知識(shí)之間的關(guān)聯(lián)還比較弱,沒(méi)有把數(shù)據(jù)和知識(shí)體系關(guān)聯(lián)起來(lái),企業(yè)員工難以做到數(shù)據(jù)與知識(shí)之間的快速轉(zhuǎn)換,不能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自助的的探索和挖掘,數(shù)據(jù)的深層價(jià)值難以體現(xiàn)。

通過(guò)分析以上四類問(wèn)題,我們發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)面臨的問(wèn)題,在大數(shù)據(jù)時(shí)代不僅沒(méi)有消失,還不斷涌現(xiàn)出新的問(wèn)題,傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)治理需要提升能力,來(lái)解決大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)過(guò)程中的這些問(wèn)題。

在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)階段,數(shù)據(jù)治理的目標(biāo)主要是做管控,為數(shù)據(jù)部門建立一個(gè)的治理工作環(huán)境,包括標(biāo)準(zhǔn)、質(zhì)量等。在大數(shù)據(jù)平臺(tái)階段,用戶對(duì)數(shù)據(jù)的需求持續(xù)增長(zhǎng),用戶范圍從數(shù)據(jù)部門擴(kuò)展到全企業(yè),數(shù)據(jù)治理不能再只是面向數(shù)據(jù)部門了,需要成為面向全企業(yè)用戶的工作環(huán)境,需要以全企業(yè)用戶為中心,從給用戶提供服務(wù)的角度,管理好數(shù)據(jù)的同時(shí)為用戶提供自助獲得大數(shù)據(jù)的能力,幫助企業(yè)完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

二、如何面向用戶開(kāi)展大數(shù)據(jù)治理?

面向用戶的大數(shù)據(jù)治理實(shí)踐案例

很多企業(yè)經(jīng)過(guò)一段時(shí)間的摸索,已經(jīng)看到了用戶對(duì)大數(shù)據(jù)治理的這種需求,大數(shù)據(jù)治理也持續(xù)在各行業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)中得到關(guān)注。

在我參與過(guò)的項(xiàng)目中給大家舉個(gè)例子。最近普元主導(dǎo)了某電力公司的新一代數(shù)據(jù)治理平臺(tái)建設(shè),我們?nèi)诤显撾娏粳F(xiàn)有的數(shù)據(jù)管理工具建設(shè)成果,以元數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),實(shí)現(xiàn)了貫穿數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)、產(chǎn)生、存儲(chǔ)、遷移、使用、歸檔等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)全生命周期管理,以及數(shù)據(jù)從源端到數(shù)據(jù)中心,再到應(yīng)用端的全過(guò)程的管理,做到了以用戶為中心,通過(guò)大數(shù)據(jù)治理,為用戶提供了更便捷、更靈活、更準(zhǔn)確地獲得企業(yè)大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的能力。

該電力公司的大數(shù)據(jù)治理的起點(diǎn)是先以元數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理體系。從用戶的視角說(shuō)明白企業(yè)數(shù)據(jù)有哪些,哪些用戶能夠使用。在該電力公司的數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義過(guò)程中,我們選擇了貼近業(yè)務(wù)用戶的數(shù)據(jù)分類方案,梳理和識(shí)別企業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)資源。

我們又基于第一步形成的數(shù)據(jù)分類管理體系框架,梳理、整合各級(jí)各類數(shù)據(jù)資源,建立了數(shù)據(jù)資產(chǎn)樹(shù),按照不同數(shù)據(jù)細(xì)類制定相應(yīng)的工作模板,對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)和明細(xì)數(shù)據(jù)進(jìn)行梳理和歸并。

所有資產(chǎn)梳理和控制的最終目標(biāo)都是為了用戶能夠使用數(shù)據(jù),我們通過(guò)L0–L1–L2三個(gè)層次的定義,以業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)為導(dǎo)向提高數(shù)據(jù)查詢的實(shí)用性。

L0:按照電網(wǎng)業(yè)務(wù)域–業(yè)務(wù)主題–業(yè)務(wù)活動(dòng)的結(jié)構(gòu)化方法,對(duì)查詢進(jìn)行分類導(dǎo)航。

L1:依據(jù)業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)源中數(shù)據(jù)資源情況,按業(yè)務(wù)主題對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和定義。

L2:將數(shù)據(jù)庫(kù)表字段等技術(shù)元數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為業(yè)務(wù)人員可以理解的業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)。

我們通過(guò)梳理數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)、提供數(shù)據(jù)、關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù),形成了一整套以用戶為中心的大數(shù)據(jù)治理能力,最終為用戶直接使用數(shù)據(jù)提供了幫助,從而使數(shù)據(jù)治理完成了從以管控為中心到以業(yè)務(wù)為中心的轉(zhuǎn)變。由于受限于篇幅這里不過(guò)多描述。

面向用戶的大數(shù)據(jù)治理的四個(gè)階段

面向用戶的大數(shù)據(jù)治理該如何做,我們總結(jié)了四個(gè)階段。

(1)第一階段:全面梳理企業(yè)信息,自動(dòng)化構(gòu)建企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)庫(kù)

在第一階段,主要是對(duì)企業(yè)大數(shù)據(jù)的梳理,從而全面掌握企業(yè)大數(shù)據(jù)的情況,主要有以下三個(gè)方面。

梳理全企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu),對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)關(guān)系、數(shù)據(jù)處理有清晰化的認(rèn)識(shí)。

對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)形成統(tǒng)一的自動(dòng)化管理,形成企業(yè)的元數(shù)據(jù)庫(kù)。

對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)形成多種視圖,使數(shù)據(jù)資產(chǎn)能夠讓不同用戶,有不同視角的展示。

(2)第二階段:建立管理流程,落地?cái)?shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),提升數(shù)據(jù)質(zhì)量

在第二階段,需要建立大數(shù)據(jù)管控能力,包括從業(yè)務(wù)的角度梳理企業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題,形成質(zhì)量控制能力,形成核心數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),并抓標(biāo)準(zhǔn)落地。針對(duì)關(guān)鍵問(wèn)題,建立數(shù)據(jù)的管理流程,少而精,控制核心問(wèn)題。

在這個(gè)階段主要是為數(shù)據(jù)部門形成一套管理大數(shù)據(jù)的能力,同時(shí)為數(shù)據(jù)部門形成數(shù)據(jù)管理的工作環(huán)境。

(3)第三階段:直接為用戶提供價(jià)值,向用戶提供數(shù)據(jù)微服務(wù)

通過(guò)前兩個(gè)階段,企業(yè)能夠建立基本的數(shù)據(jù)治理的能力,在此基礎(chǔ)上,還需要以用戶為中心,為用戶提供直接獲取數(shù)據(jù)的能力。第三階段依賴于前兩個(gè)階段能力的建設(shè),在這個(gè)階段的目標(biāo)是向用戶提供自助化的數(shù)據(jù)服務(wù),使用戶能夠自助地獲取和使用數(shù)據(jù),并且在用戶的使用過(guò)程中再反過(guò)去進(jìn)一步落地標(biāo)準(zhǔn)、控制質(zhì)量。

(4)第四階段:智能化企業(yè)知識(shí)圖譜,為全企業(yè)提供數(shù)據(jù)價(jià)值

最后一個(gè)階段是將數(shù)據(jù)沉淀成為知識(shí),形成企業(yè)的知識(shí)圖譜,提供從“關(guān)系”的角度去分析問(wèn)題的能力。

人進(jìn)行數(shù)據(jù)搜索是通過(guò)業(yè)務(wù)術(shù)語(yǔ)(知識(shí))來(lái)搜索的,而知識(shí)之間是有相互聯(lián)系的,例如水果和西紅柿是上下位關(guān)系(后者是前者的具體體現(xiàn)),好的搜索除了要列出直接結(jié)果,還需要顯示與之關(guān)聯(lián)的知識(shí),這就要建立知識(shí)圖譜。

簡(jiǎn)單說(shuō)知識(shí)圖譜就是概念、屬性以及概念之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,這個(gè)關(guān)系可以手工建立,也能通過(guò)自然語(yǔ)言處理等方法,對(duì)政策、法規(guī)、需求、數(shù)據(jù)庫(kù)comments、界面等多種來(lái)源進(jìn)行分析,自動(dòng)化建立起企業(yè)知識(shí)圖譜。從而使數(shù)據(jù)治理成為整個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)工作環(huán)境,強(qiáng)化企業(yè)數(shù)據(jù)與知識(shí)體系之間的關(guān)聯(lián),加快企業(yè)員工數(shù)據(jù)與知識(shí)之間的轉(zhuǎn)換效率,讓數(shù)據(jù)的深層價(jià)值得以體現(xiàn)。

通過(guò)這四個(gè)階段的建設(shè),使數(shù)據(jù)治理平臺(tái)由數(shù)據(jù)部門的工作環(huán)境,轉(zhuǎn)變成為全企業(yè)的數(shù)據(jù)工作環(huán)境,以用戶為中心,讓用戶能夠直接使用大數(shù)據(jù),并通過(guò)用戶的使用來(lái)管理數(shù)據(jù),持續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量,在達(dá)到治理數(shù)據(jù)目標(biāo)的同時(shí),也最大限度發(fā)揮了數(shù)據(jù)的價(jià)值。

三、面向用戶的自服務(wù)大數(shù)據(jù)治理架構(gòu)

自服務(wù)大數(shù)據(jù)治理架構(gòu)

以用戶為中心的自服務(wù)大數(shù)據(jù)治理技術(shù)架構(gòu)包括五部分:數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)監(jiān)控管理、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備平臺(tái)、數(shù)據(jù)服務(wù)總線,消息與流數(shù)據(jù)管理。

整個(gè)平臺(tái)分為五塊核心能力:數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)服務(wù)總線、消息&流數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)監(jiān)控管理。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理是對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)信息統(tǒng)一管理也是整個(gè)平臺(tái)的基礎(chǔ),數(shù)據(jù)準(zhǔn)備平臺(tái)是資產(chǎn)服務(wù)化的加工廠,它不但能將原始數(shù)據(jù)通過(guò)服務(wù)形式以用戶能看懂的方式提供,也可以通過(guò)在線數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)最終數(shù)據(jù)產(chǎn)品的發(fā)布,起到承上啟下的作用。

數(shù)據(jù)服務(wù)總線和消息&流數(shù)據(jù)管理的價(jià)值層次是一致的,只是從數(shù)據(jù)時(shí)效性上面對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了區(qū)分,去適應(yīng)用戶不同的管理和應(yīng)用訴求。起到數(shù)據(jù)通道和安全管理兩個(gè)核心內(nèi)容。

數(shù)據(jù)監(jiān)控管理有別于大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)管理,而是從數(shù)據(jù)管理的視角切入對(duì)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)的變化、關(guān)系的變化進(jìn)行管理和控制,它是數(shù)據(jù)持續(xù)發(fā)揮價(jià)值的監(jiān)管者。

自服務(wù)大數(shù)據(jù)治理的關(guān)鍵技術(shù)

(1)人工智能的知識(shí)圖譜構(gòu)建

主要有三個(gè)步驟

a、基于企業(yè)元數(shù)據(jù)信息,通過(guò)自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別等算法,以及業(yè)務(wù)規(guī)則過(guò)濾,實(shí)現(xiàn)知識(shí)提??;

b、以本體形式表示和存儲(chǔ)知識(shí),自動(dòng)構(gòu)建成起資產(chǎn)知識(shí)圖譜;

c、通過(guò)知識(shí)圖譜關(guān)系,利用智能搜索、關(guān)聯(lián)查詢手段,為最終用戶提供更加精確的數(shù)據(jù);

(2)細(xì)粒度的敏感信息控制

數(shù)據(jù)內(nèi)容安全管理包括對(duì)IT系統(tǒng)和數(shù)據(jù)進(jìn)行敏感度等級(jí)劃分的定義、瀏覽、檢核,輔助安全規(guī)則在業(yè)務(wù)、技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用。從功能上包括數(shù)據(jù)敏感性分級(jí)、系統(tǒng)敏感性分級(jí),數(shù)據(jù)安全策略定義管理,安全策略輸出,安全管理報(bào)告,數(shù)據(jù)安全檢核,敏感數(shù)據(jù)角色管理,敏感數(shù)據(jù)權(quán)鑒管理及相關(guān)電子審批流程。

(3)自助化的大數(shù)據(jù)服務(wù)生產(chǎn)線

這里有4個(gè)關(guān)鍵點(diǎn):

a、自助的查詢到想要的數(shù)據(jù);

b、自動(dòng)的生成數(shù)據(jù)服務(wù);

c、及時(shí)穩(wěn)定的獲得數(shù)據(jù)通道;

d、數(shù)據(jù)安全有保證;

通過(guò)自助化的數(shù)據(jù)生產(chǎn)線,數(shù)據(jù)使用方(業(yè)務(wù)人員)大大減少了對(duì)開(kāi)發(fā)人員依賴,80%以上的數(shù)據(jù)需求,都能通過(guò)自己進(jìn)行整合開(kāi)發(fā),最終獲取數(shù)據(jù)。讓所有用數(shù)據(jù)的人能方便得到想要的數(shù)據(jù)。

(4)多維度實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)信息的展示

數(shù)據(jù)治理平臺(tái)提供實(shí)時(shí)、全面的數(shù)據(jù)監(jiān)控,不僅能從作業(yè)、模型、物理資源等各方面進(jìn)行全面的數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點(diǎn),還能對(duì)數(shù)據(jù)及時(shí)性、問(wèn)題數(shù)據(jù)量等方面的數(shù)據(jù)健康環(huán)境進(jìn)行全面的預(yù)警。

(5)以業(yè)務(wù)元模型為核心的數(shù)據(jù)微服務(wù)

數(shù)據(jù)需要以服務(wù)的形式提供給最終用戶,在服務(wù)的提供上不能再采用傳統(tǒng)的方式,而需要用微服務(wù)的方式提供,每個(gè)單獨(dú)數(shù)據(jù)微服務(wù)自己對(duì)所提供數(shù)據(jù)做緩存,在其中利用元數(shù)據(jù)能力,把知識(shí)(業(yè)務(wù)模型)與技術(shù)(數(shù)據(jù)模型)相結(jié)合,從而向最終數(shù)據(jù)用戶提供多種數(shù)據(jù)能力,使用戶能夠以多種方式使用數(shù)據(jù)。

最后在整個(gè)大數(shù)據(jù)治理平臺(tái)的構(gòu)建中還需要滿足一系列原則,詳情參考我寫(xiě)過(guò)的《敏捷數(shù)據(jù)管理的12個(gè)技術(shù)原則》。

四、總結(jié)

大數(shù)據(jù)時(shí)代,企業(yè)急需建立以用戶為中心的自服務(wù)大數(shù)據(jù)治理,信息梳理、數(shù)據(jù)管控、連接用戶、智能化是實(shí)現(xiàn)自服務(wù)大數(shù)據(jù)治理的四個(gè)主要階段,掌握一系列關(guān)鍵技術(shù)和技術(shù)原則,是實(shí)現(xiàn)自服務(wù)大數(shù)據(jù)治理的重要基礎(chǔ)。

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原文標(biāo)題:建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺(tái),釋放數(shù)據(jù)價(jià)值,從“治理”數(shù)據(jù)談起

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