数据治理是一种系统化的方法,旨在管理企业中数据的质量、一致性、安全性和完整性。它涉及一系列策略、流程、技术和工具,帮助组织有效地收集、存储、访问和利用数据。数据治理在以下几个方面具有重要意义: 数据质量:确保数据的准确性、一致性和可用性,降低错误和冗余,为决策提供可靠基础。 数据规范:通过标准化和数据整合,使不同部门和系统间的数据具有统一的标准规范,提高沟通效率和数据利用价值。 数据安全:保护敏感数据,防止未经授权的访问和泄露,确保合规性和隐私保护。 数据完整性:维护数据的完整性,确保不受损坏或误操作影响,提高数据恢复能力。 数据策略和流程:制定和执行数据治理政策,明确数据所有权和责任,促进组织内数据的有效管理。
2024-12-09 10:27:16 3.32MB 数据治理
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网易云音乐作为中国领先的在线音乐服务平台,拥有庞大的用户群和海量的数据资源。在这个背景下,数据治理成为了一个关键的能力,它涉及到数据的收集、处理、分析、展示和质量管理等多个环节,直接关系到业务创新、服务质量和用户满意度。 网易云音乐的数据治理策略涵盖了用户增长分析和听歌习惯分析等方面。这包括了多维度的数据分析,如用户的日活跃度、播放人数以及用户行为日志的数量等。其中,用户的行为日志是进行数据分析的重要基础,它记录了用户在平台上的各种交互行为,是了解用户喜好和习惯的直接窗口。 在数据治理的实际操作中,数据采集是第一步。网易云音乐利用代码埋点、可视化埋点和无埋点等技术,对用户行为进行追踪和记录。数据采集方式的选择和实施需要根据业务需求和数据分析目标来定。规范的数据采集有利于后续的数据管理和分析。而数据传输、存储、计算和建模,则需要依靠技术架构来支持,例如分布式计算框架Hadoop,大数据存储系统HDFS,以及实时计算和存储系统如Spark和HBase等。 数据治理的流程进一步包括数据统计、分析和挖掘。通过这些步骤,可以对用户行为数据进行深入挖掘,形成统计指标,进而提炼出用户行为的特征和规律。例如,可以统计用户听歌的次数、歌曲的播放时长、用户的留存率等关键指标。这些指标不仅反映当前用户的使用情况,也为产品迭代和运营决策提供了依据。 在数据治理的过程中,数据质量的控制是一个重要环节。高质量的数据可以帮助提高分析的准确性,减少误导性的结论。这就要求在数据采集、处理和分析的每个环节都要遵循一定的规范,比如数据的分类、命名、实施标准以及相关人员的配置和操作流程。 网易云音乐还通过数据建模,建立360度的用户视图,从而对用户进行全面的分析。数据模型通常包括统计指标、用户信息、事件发生的上下文环境、用户行为的具体内容等。通过这样的模型,可以对用户的听歌习惯进行深入分析,挖掘用户的潜在需求。 此外,个性化推荐和数据分析是网易云音乐的亮点。通过分析用户的听歌习惯和偏好,可以为用户推荐符合其口味的音乐。这种个性化服务不仅能够增加用户粘性,还能提升用户体验。 数据可视化是数据治理的展示层面。通过直观的图表和报告,将复杂的数据分析结果转化为易于理解和沟通的信息,帮助管理层做出基于数据的决策。数据可视化工具和技术,如Tableau、Power BI等,都是网易云音乐中不可或缺的工具。 网易云音乐的数据治理涵盖了一整套流程和方法论,从用户数据的采集、传输、存储/计算/建模、统计/分析/挖掘,到最终的数据展示和质量控制。这一系列操作不仅提高了网易云音乐的服务质量和用户体验,也为公司的业务创新和战略决策提供了有力支持。
2024-11-05 11:59:41 1.1MB
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华为数据之道学习分享.pdf
2024-02-25 13:40:58 4.8MB 数据治理
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数据治理标准化白皮书(2021)
2023-12-16 18:33:05 2.05MB 数据治理
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Atlas2.3.0已经编译好的版本
2023-09-21 18:20:25 384MB atlas 数仓 数据治理
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数据治理领域目前出版的书籍中,这本讲得最全面,大家可以参考一下。
2023-07-19 10:45:01 57.96MB 数据治理 大数据
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在做数据治理之前,建议先根据成熟度模型来做一个自我评估,这样有助于找到数据治理的具体的方向,避免眉毛胡子一把抓,没有重点,做了半天,不出成绩。 数据治理应该从业务出发,最终回到业务。
2023-05-06 12:48:29 243KB datagovernan
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本文介绍了睿利而行、郎丰利等企业专注于智慧城市、数字化转型、大数据治理、区块链、人工智能等行业方案,探寻公共安全解决之道,借助先进技术提升应急管理能力。以“国内领先,国际先进”为宗旨,构建城市应急平台体系,打造一张图可视化公共安全应急平台。同时,本文还介绍了智慧园区大数据治理及数据驾驶舱系统建设方案。
2023-04-14 09:00:09 27.91MB 2022年智慧园区大数据治理及数
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数据资产:兼收并蓄各类数据来源,丰富数据资产,实现优势互补,打通数据流向。 数据质量:通过多源融合、多路择优、自主计算、网络爬虫等技术手段,大幅提升资讯数据及时性、准确性、全面性。 数据服务:构建灵活多样的数据服务体系,满足下游系统多种数据需求,支持不同业务场景。 数据生态:针对共性需求、热点需求,打造资讯业务专题,使资讯触手可及。
2023-03-01 15:23:18 9.37MB 数据治理 大数据 解决方案
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数据治理解决方案共页.pptx
2023-03-01 10:55:48 3.7MB 大数据治理解决方案共页
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