迷雾中的新航向——2018年数据治理年度报告，是腾讯研究院出品的，该报告包含三个部分：1.2018年出台的数据治理相关政策研究，2.2018年数据治理焦点洞察。3.2019年数据治理政策和技术趋势展望

Ranger和Atlas进行数据治理，对Yarn、HDFS、Hbase、Hive、Kafka的权限控制，最全的文档整理。

详细描述了大数据核心数据治理的构架和设计，分开讲解数据治理的各个层面内容。

随着“大智移云链”等新技术的快速发展与深入应用，整个经济社会迎来了一场数字化的变革。银行业作为技术高度敏感的行业，历次重大技术创新都会对其运作模式产生深刻影响。近十年来，商业银行的IT系统数据量高速膨胀，这些海量的、散落在各处的异构数据导致数据资源的价值低、应用难度大等问题。加之外部数据难以自然地与内部数据进行有机融合，在这种背景下，数据治理成为商业银行无法回避的焦点话题。同时，监管机构对于商业银行数据治理的要求也在不断加码，银保监会于2018年5月21日正式发布的《银行业金融机构数据治理指引》就明确要求：商业银行应将数据治理工作纳入公司治理的范畴，并将数据治理情况与公司治理评价和监管评级挂钩

狭义上讲，数据治理是指对数据质量的管理、专注在数据本身。广义上讲，数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包含数据采集、清洗、转换等传统数据集成和存储环节的工作、同时还包含数据资产目录、数据标准、质量、安全、数据开发、数据价值、数据服务与应用等，整个数据生命期而开展开的业务、技术和管理活动都属于数据治理范畴。有的专家干脆把广义的数据治理称为数据资产管理。数据治理专注于将数据作为企事业单位数据资产进行应用和管理的一套管理机制，能够消除数据的不一致性，建立规范的数据应用标准，提高数据质量，实现数据内外部共享，并能够将数据作为组织的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中，发挥数据资产价值。笔者根据20年

银行业如何应对数据治理监管，从顶层设计、数据战略、组织架构、数据治理机制、章程政策、持续运行优化、考核激励体系、考核体系实践、数据质量管理、数据安全管理、个人隐私数据保护、数据架构的设计与规划、数据管理平台等方面进行介绍银行业数据治理的实践。

腾讯2020 数据治理年度报告

毕马威与阿里研究院结合各自的行业经验，在和相关专家和 学者进行了深入研究的基础上，提出了“数据大治理生态体系”这一全新 概念，将传统意义上企业端的数据治理上升到了社会层面，强调从顶层设 计上明确各相关主体的权利和义务，在保护个人隐私和数据安全、挖掘数 据价值、促进数字经济发展的多重目标之间达到平衡，从而实现社会效益 的最大化和可持续发展。深入讲解企业端、公众端、政府端如何构建数据大治理生态体系，并实现数据大治理生态体系的可持续发展。

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