大数据可视化数据治理解决方案 (大数据开发转数据治理)

项目管理 | 大数据可视化解决方案(含20个常用大屏展示示例)

继续上次分享的可视化方案后,本文分享大数据治理的现状分析、治理理念、治理方式、运行机制等等方面的内容。

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大数据治理经典案例,大数据治理包括哪些内容

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五个方面,现状分析、治理理念、治理策略、发展计划、运行机制。

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现状分析

  • 数据源头不统一
  • 系统分散建设
  • 基础数据不同

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治理理念

治理概念、治理目标、治理规范、分析应用

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治理策略

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数据的生命周期

数据生成--数据存储--数据处理--数据应用--数据销毁

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数据标准

数据质量标准、数据交换标准、数据元标准、数据字典标注、数据分类编码标准,五大标准合力,形成数据标准“底座”。

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数据质量

正确性--完整性--一致性--时效性

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数据安全

使用安全--隐私安全--权限安全--审计安全--流程安全--应用安全。

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运行机制

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数据架构图

数据架构图一

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数据架构图二

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治理效益分析

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本文还是以PPT的方式给大家分享,PPT为小编制作,如果有任何的问题或者建议,希望大家多提意见。

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