
中国移动大数据平台数据治理架构解决方案
版权申诉

中国移动大数据平台数据治理架构方案
大数据平台数据治理体系是指通过组织架构、数据治理模块和数据运维三个部分来确保大数据平台的数据一致、安全、有效。组织架构负责建立管理办法、制定工作流程和确定角色职责;数据治理模块包括数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据资产管理和数据安全管理五个模块,各模块协同运营,确保大数据平台的数据一致、安全、有效;数据运维贯穿整个数据治理体系的流程中,实现平台化的运维管理思路。
数据治理总体框架包括组织架构、数据治理模块和数据运维三个部分。组织架构负责建立管理办法、制定工作流程和确定角色职责;数据治理模块包括数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、数据资产管理和数据安全管理五个模块,各模块协同运营,确保大数据平台的数据一致、安全、有效;数据运维贯穿整个数据治理体系的流程中,实现平台化的运维管理思路。
数据标准管理模块是指通过制定数据标准、元数据标准和数据质量标准来确保大数据平台的数据一致性。元数据管理模块是指通过建立元数据管理系统来管理和维护元数据,确保大数据平台的元数据一致性和安全性。数据质量管理模块是指通过建立数据质量管理系统来确保大数据平台的数据质量。数据资产管理模块是指通过建立数据资产管理系统来管理和维护数据资产,确保大数据平台的数据资产安全性。数据安全管理模块是指通过建立数据安全管理系统来确保大数据平台的数据安全性。
数据运维是指通过建立数据运维管理系统来确保大数据平台的数据运维管理,实现平台化的运维管理思路。数据运维管理系统包括数据监控系统、数据备份系统、数据恢复系统和数据安全系统等。
大数据平台数据治理体系的实施将带来许多好处,如提高大数据平台的数据质量和安全性,提高大数据平台的运维效率,降低大数据平台的运维成本等。
在大数据平台数据治理体系的实施过程中,需要注意以下几点:
首先,需要制定明确的数据治理策略和标准,确保大数据平台的数据一致性和安全性。
其次,需要建立完善的数据治理组织架构,确保大数据平台的数据治理工作的顺利进行。
第三,需要选择合适的数据治理工具和技术,确保大数据平台的数据治理工作的高效进行。
第四,需要制定明确的数据治理流程和标准,确保大数据平台的数据治理工作的顺利进行。
大数据平台数据治理体系是指通过组织架构、数据治理模块和数据运维三个部分来确保大数据平台的数据一致、安全、有效。其实施将带来许多好处,如提高大数据平台的数据质量和安全性,提高大数据平台的运维效率,降低大数据平台的运维成本等。
相关推荐


















sunjian286
- 粉丝: 65
最新资源
- FOIL归纳逻辑编程在JavaScript中的应用示例
- 成为优秀开发者:《The-good-developer》实践指南
- Docker-elm工具:简化Elm应用在Docker中的运行
- 纽约历史站点数据库设计与贝岭的Matlab代码实现
- 如何玩数独游戏:Jason Palmer开发的sudoku项目指南
- 咖啡馆API使用教程与bean项目快速部署指南
- Node.js+Express打造的Reddit拼贴Web应用Rollage教程
- 基于LoRa的声级计Soundkit:连续测量并分析可听频谱
- NetCracker 任务解析与Java实践教程
- melonJS实验室项目:构建与优化指南
- 掌握KVM虚拟化及RHCS集群配置ORACLE 11gR2 HA环境
- 实战SpringBoot与MyBatis开发企业级RESTful API视频教程
- ciscoconfparse与pytest组合:路由器配置审计的实战演练
- tronjs: 利用JavaScript实现Tron超光速驱动
- Chatty机器人:任何聊天服务的可扩展连接与定制化功能
- SynergyAI项目:团队构建与兼容性学习
- MATLAB代码自动化部署指南:使用Jenkins实现CI/CD
- HTML基础操作:复制粘贴轻松入门指南
- 使用JavaScript和Bootstrap创建的在线比萨订购系统
- Java后浪网发布的区块链技术指南
- Elastic Beanstalk Docker部署示例与部署流程解析
- ElPuig-tclinux:基于Tiny Core Linux的LiveCD自定义指南
- 简化Docker Registry部署:Python嵌入式安装与依赖管理
- Ansible Role for ModCloth App Deployment:容器化与定时任务