大数据治理——为业务提供持续的、可度量的价值 1 概述 2 大数据治理系列 2 第一部分：大数据治理统一流程模型概述和明确元数据管理策略 2 第二部分：元数据集成体系结构 15 第三部分：实施元数据管理 25 第四部分：大数据治理统一流程参考模型的第四步到第九步 36 第五部分：定义度量值和主数据监管 53 第六部分：大数据监管和信息单一视图监管 67 第七部分：分析监管、安全与隐私管理和信息生命周期监管 80

本文基于成功案例（具备软著），阐述主数据产品的各种架构以及关键核心能力。 主数据产品的设计和实现，解决业务问题，降本增效。以及未来主数据的探索。 定期不定期跟新数据治理领域的知识和材料。涵盖DAMA车轮图全部领域。

企业级数据管控体系，在同一数据模型和业务视图的基础上，从数据整合、元数据管理、主数据管理、数据标准、数据质量、数据安全及数据共享等多个角度，通过对数据的有效管控，确保企业数据满足业务运营及管理决策的需要，为数据的有效应用打下基础。 元数据是指表示数据的相关信息，比如数据定义等，而主数据是指实例数据，比如产品目录信息等。 主数据是指在整个企业范围内各个系统(操作/事务型应用系统以及分析型系统)间要共享的数据， 比如，描述核心业务实体的数据：客户 这些主数据在进行主数据管理之前经常存在于多个异构或同构的系统中 主数据通常需要在整个企业范围内保持一致性(consistent)、完整性(complete)、可控性(controlled)，为了达成这一目标，就需要进行主数据管理(Master Data Management ，MDM)。需要注意的是，主数据不是企业内所有的业务数据，只是有必要在各个系统间共享的数据才是主数据，比如大部分的交易数据、帐单数据等都不是主数据，而像描述核心业务实体的数据，而像客户、供应商、帐户、组织单位、员工、合作伙伴、位置信息等都是主数据。主数据是企业内能够跨业务

数据本身的数据质量 数据的真实性： 数据必须真实准确的反映实际发生的业务。 数据的完备性： 数据的完备性是说数据是充分的，任何有关操作的数据都没有被遗漏。 数据的自治性 数据并不是孤立存在的，数据之间往往存在着各种各样的约束，这种约束描述了数据的关联关系。数据必须能够满足这种数据之间的关联关系，而不能够相互矛盾。 数据的真实性、完备性、自洽性是数据本身应具有的属性，称为数据的绝对质量，是保证数据质量的基础。除了数据的绝对质量外，还有我们在利用和存贮数据的过程中所产生的数据质量，包括使用质量、存贮质量和传输质量，称之为过程质量。

数据治理子系统的建设为数据治理工作提供强有力的系统支撑。本期规范建设目标是以元数据为驱动，建立省大数据平台完整的数据治理体系。从组织架构、系统功能等方面增强数据宏观管控，并实现精细化管理，具体包括：  数据治理组织架构管理：定义数据治理所需人员组织上的岗位和职责，从管理角度支撑数据治理工作的落地和执行。  数据标准管理：建立企业级省大数据平台数据标准体系，并制定数据标准运维管控制度和流程。  元数据管理：降低元数据使用难度、提升用户体验，使大数据平台各类用户均能参与到元数据运营维护当中。  数据质量管理：为内、外部用户提供平台化的数据质量监控；通过扩充和优化公共规则库、保证数据的完整性、一致性、准确性、及时性、合法性，提升用户使用感知；并提供数据质量应用满足个性化需求。  数据资产管理：重点建设从规划、注册、运维到注销的全流程管理体系，使数据资产管理系统化、可视化。  数据安全管理：建立体系化的数据安全管控策略，通过用户安全管理、数据安全管理实现全方位数据安全管控机制，通过技术手段与管理措施相结合的方式落实数据安全，做到事前可管、事中可控、事后可查。

关于城市交通拥堵治理研究的文献综述，雷洋，黄承锋，城市交通拥堵问题已经成为阻碍城市健康发展的一大顽疾，从目前的研究和实践来看，产城市交通拥堵的原因具有复杂性，其中涉及到交

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