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文档简介

资料解读本套资料共91页，详细资料请看本解读文章的最后内容。在大数据时代，数据的价值日益凸显，随之而来的是数据治理的挑战。《数据治理与大数据平台设计》为我们提供了一个全面的视角，从数据治理的背景、策略、关键组成部分，到大数据平台的设计，详细阐述了如何构建一个有效的数据治理体系和大数据平台。数据治理背景数据治理的紧迫性来自于大数据时代数据的重要性，以及信息孤岛、数据质量问题的普遍存在。数据治理不仅是大数据应用的基础，也是解决数据安全问题的关键。数据治理现状当前，数据治理面临的挑战包括缺乏管理、历史包袱、利益协调困难、落地难、过度依赖技术工具和对数据缺乏明确区分。数据治理策略有效的数据治理策略需要获得各方支持、引入外援、找到痛点、确定起点、责任到人、绩效评估和持之以恒。数据治理要素数据治理包括组织、流程、活动与机制、计划、制度与标准规范，以及技术平台与工具。元数据管理元数据管理是数据治理的基础，涉及技术元数据、业务元数据和操作元数据。元数据管理有助于解决数据模糊性、推进标准化建设、规范化数据审计。主数据管理主数据管理关注企业内分散存储的核心业务实体数据，如客户、合作伙伴、员工等。主数据管理的目标是提升数据质量、强化决策支持、统一数据共享。数据质量管理数据质量管理关注数据的值域、定义、有效性、完整性、业务规则、结构完整性和数据流。组织架构设计、治理流程、技术和方法是数据质量管理的关键。大数据平台设计大数据平台设计涉及对大数据的理解、与传统数据仓库的关系、Hadoop与MPP数据库的比较。大数据平台需要考虑数据的采集、存储、计算、展现和挖掘。实施建议实施数据治理时，应以数据质量提升为目标，主数据管理为关键，元数据管理为基础。经验总结数据治理的成功依赖于标准先行、工具使用、实事求是、确定方法、做好绩效、高层支持和业务参与。技术手段技术手段在数据治理中发挥着重要作用，包括数据剖析、BI系统整合、监控和问题处理。最佳实践最佳实践包括从数据剖析开始、高层支持、关键数据先行、在数据上游解决质量问题、数据质量报告的大范围发布。接下来请您阅读下面

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