数据治理-从理论到实践(一)

发布时间:2019.08.07来源:CSDN浏览量:14次标签:数据治理

数据治理范围
一、背景概述
1.数据治理
由于切入点和侧重点,业内给予了不同的见解。
广泛认可标准:DMBOK、COBIT 5、DGI、和IBM数据治理委员会的定义。
明确数据治理的目标
理解数据治理的职能
把握数据治理的核心
数据治理遵循过程和规范
数据治理的本质:

数据治理不是一门技术,而是逻辑性很强的理论型学科。
1.1大数据治理
Sunil Soares
(1).大数据治理的工作就是制定策略
(2).大数据必须被商业化
从四个方面理解含义
(1).领域
(2).角色
(3).各角色如何参与
(4).大数据治理最终目标:决策
1.2 大数据治理框架

大数据治理范围

大数据质量:大数据质量分析、问题追踪和合规性监控。
大数据生命周期:数据的采集、存储、整合、呈现和展示、分析和应用、归档与销毁的流程。
大数据架构:大数据基础资源层、大数据管理与分析层、大数据应用与服务层。
 
1.3 大数据架构
1.31 系统架构
分层原则(表现、数据、业务)
模块化原则
设计模式和框架的应用
1.32 数据架构
数据模型 (数据架构核心框架模型)
数据的价值链分析 (业务流程及组件相一致的价值分析)
数据交付与实现架构 (数据库架构、数仓、文档和内容架构,以及元数据架构)
1.33 大数据架构
数据处理中的元数据、主数据、数据仓库、数据接口技术。
数据采集、存储、分析和应用功能过程的虚拟化技术,分布式文件,非关系型数据库,数据资源管理技术
面向数据挖掘、预测、决策的大数据分析和可视化技术等。
1.34大数据架构参考模型

基础设施:商用服务器、可结合云计算虚拟化(比如私有云openstack)
非关系数据库nosql:类表结构数据库、 文档数据库、图数据库和键-值存储。
资源管理:一是虚拟化。二是基于Yarn或Mesos的资源管理层。
2.大数据管理与分析层
包含:元数据、主数据、数据仓库、大数据分析等。
2.1 元数据
关于数据的组织、数据域及其关系的信息。(数据的数据,类元注解这类的解释)
重点:元数据的管理。
元数据标准:行业标准和国际标准
行业标准:OMG标准、W3C标准,空间地理标准,非结构化数据的元数据标准,面向领域的元数据标准。
国际元数据标准:ISO/IEC11179
2.2 数据仓库
2.21 定义:
面向主题的、集成的、随时间变化的、相对稳定的(不可更新是历史数据的快照)、支持决策制定过程的数据集合。
2.22 主要功能:
主要有数据采集、数据存储与管理、以及结构化数据、非结构化数据以及实时数据管理等功能。
问:传统数据库有数据管理么?
答:有的,传统数仓管理中,DMBS是主流、大数据体系中,基于分布式文件的存储(hdfs或其他的如淘宝、腾讯等自研的)是主流
元数据机制主要支持以下几类功能。
(1)描述数据在哪个数仓中。
(2)定义入仓和出仓的数据。
(3)记录业务事件发生而抽取的时间安排。
(4)记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况。
2.23 主数据
Mater Data指的是各个系统间要共享的数据。比如将人员组织关系数据标准化,统一管理。
构建在ETL之上、因此很多主数据管理平台包含(数据抽取、数据加载、数据转换、数据质量管理、数据复制和数据同步等功能)。
2.24 大数据分析
智能决策支持系统DSS
2.3 大数据应用与服务层
传统接口:JDBC、ODBC、WEB接口
3.大数据架构的实现
基于hadoop的基础架构

 

ETL数据:低质量数据、无关数据。
Elect抽取数据-->从数据库中抽取
了解数据结构、字段含义(对文档、定需求)-->数据质量分析报告。
(1)抽取模式(数据平台通过一定的工具实现抽取,系统变更后导致失败,源系统不对数据质量负责,源系统的性能降低问题)(2)供数模式(源系统抽取)
!!!!!数据平台的项目不能失败
实时数据的抽取:
定时小批量的面向数据采集
实时业务的数据发送:轮询或者触发方式。
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