大数据治理的数据模式与安全 作者：林永旺 来源：《科技信息·下旬刊》2017年第09期 摘要：近年来大数据治理在相关领域引起了广泛的关注，并在其中发挥的不可 或缺的重要作用，其不仅能够增强数据的应用价值，还能很大程度上提升数据应用的效 率，即使经过大数据治理的信息在应用过程中，也在所难免会触碰到敏感或隐私数据。 基于大数据治理对数据模式进行了详细的分析，如此一来不仅能够强化数据治理的认知 ，还能为数据安全提供坚实的保障。 关键词：大数据治理；数据模式；数据安全 1.大数据治理的数据模式分析 （1）数据模型 数据模型是数据构架的重要组成部分，其主要分为两种：概念数据模型、逻辑 数据模型。逻辑数据模型包含了整个企业所涉及的业务，能够通过清晰明了的方式对于 企业的关键数据内容及变化进行跟踪和记录，并通过各要素之间的可能存在的制约条件 与关系来呈现业务的基本准则。数据模型在整个设计过程中要始终保持统一的业务定义 。为了确保在以后能够实现多元化的应用分析，逻辑数据模型的设计可支持最小粒度的 详细数据的存储，并对于各种分析查询提供支持。同时确保逻辑数据模型能够精简数据 治理的过程，并为结构的灵活性

36 FINANCIAL COMPUTER OF CHINA IEWPOINT V观点 中国银行股份有限公司管理信息部 王玮 大数据时代的商业银行数据治理研究 随着金融创新的快速发展和信 息科技的日新月异，商业银行积累 的数据量呈现几何倍数的增长，数 据来源也已从传统的结构化数据逐 渐扩展到以网络日志、社交媒体为 代表的半结构化和非结构化数据， 商业银行逐步进入大数据时代。在 大数据时代如何有效治理结构化、 半结构化和非结构化的海量数据， 业银行的数据创建、存储、处理和 分析的速度在持续加快，某些数据 必须实时地进行分析，才能及时、 有效地对业务管理产生价值。 （4）低密性（Value）：价值 密度的高低与数据总量的大小成反 比。商业银行如何借助强大的信息技 术更迅速地完成海量数据价值的提 升，是大数据时代需要解决的问题。 二、大数据时代的机遇和挑战 大数据时代，商业银行面临良 好的发展机遇，数据量的快速增加 为商业银行提供了精准营销的基础 (即利用数据获知客户群体和个体网 络行为模式)，充分利用这些信息， 商业银行就可以为客户制定个性 化、智能化的服务模式，也可以通 过对大数据的挖掘

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大数据时代的数据治理 2019年8月 Data governance in the era of big data 大数据时代的数据治理全文共11页，当前为第1页。 数据平台的发展 1981 1999 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2019 1988 1992 1996 数据平台发展情况 第一个DW "数据仓库"概念提出 数据集市 传统数据仓库兴起 Hadoop项目诞生 大数据计算 大数据处理 新一代数据平台 时间 数据之间没有统一标准 数据难以快速集成和共享 数据使用者无法理解数据模型 数据质量问题堪忧 跨平台数据传输困难 难以基于海量数据进行业务创新 大数据时代的数据治理全文共11页，当前为第2页。 目前大数据平台的突出问题 数据不可知 数据不可控 数据不可取 数据不可联 大数据时代的数据治理全文共11页，当前为第3页。 数据治理的价值 用大数据治理连接大数据与业务创新 大数据时代的数据治理全文共11页，当前为第4页。 大数据治理阶段 摸家底 全面梳理企业信息 自动构建数据资产库 01 建立数据标准 提升数据质量 02 建体系 形成企业知识图谱 为全企

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1大数据治理体系 组织架构合适吗 是否模糊化，简要说一下数据治理需要由专人、专职负责，不明说建立专业机构。 在左侧目录里缺少一个模块 改为图6-4 1大数据治理体系全文共83页，当前为第1页。1大数据治理体系全文共83页，当前为第1页。数据治理体系 1大数据治理体系全文共83页，当前为第1页。 1大数据治理体系全文共83页，当前为第1页。 目 录 1大数据治理体系全文共83页，当前为第2页。1大数据治理体系全文共83页，当前为第2页。前 言 1大数据治理体系全文共83页，当前为第2页。 1大数据治理体系全文共83页，当前为第2页。 本规范的制订是为了更好地实现中国移动企业级省大数据平台数据治理子系统的建设和管理，为省大数据平台上的各类基础技术和应用提供支撑，加强省大数据平台上数据的管控力度，增强数据治理子系统自身管理能力。 本规范主要包括以下几方面的内容：总体说明、数据治理体系、数据治理核心模块、数据治理场景等。 本规范是中国移动企业级大数据平台系列规范之一。该系列规范的结构、名称或预计的名称如下： 序号 标准编号 标准名称 [1] QB-Y-***-2015 中国移动企业级大数据平

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。