《大数据管理概论》全套教学课件

大数据基础知识第1章大数据基础知识第2章大数据管理基础第3章大数据管理框架第4章大数据治理第5章主数据管理第6章大数据风险管理第7章元数据管理第8章数据质量管理第9章大数据管理成熟度评估第10章新兴技术管理与决策全套可编辑PPT课件内容导航01时代背景与引言大数据时代的挑战与机遇02数据与信息基础概念辨析与信息生成搜集03DIKW金字塔模型从数据到智慧的转化路径04大数据的内涵定义、特征与概念框架时代背景与引言01大数据时代：数据洪流来袭以信息化为代表的第三次浪潮带来了两项改变：社会更趋多样化，变化速度日益加快。我们正身处比工业革命更深远的变革之中大数据时代“大数据”指数字生态系统中在数量、种类、速度和复杂性方面不断增长的数据洪流这股洪流由分析技术、云计算、移动互联网、社交网络、物联网和小型传感器等科技进步共同驱动对社会的深刻影响有些甚至是颠覆性的，带来前所未有的挑战与机遇未来学家阿尔文·托夫勒曾预言信息化的第三次浪潮将重塑社会面貌数据成为新的战略资源数据是新的石油，也是新的黄金。因为何是战略资源石油《经济学人》率先提出“数据是新的石油”，亦有学者将其比喻为“新的黄金”。核心数据是一种重要的商业资源，值得重视并加强管理。析大数据的价值内核开发分析和挖掘：将原始数据转化为见解、新发现和知识，以支持更有效的决策。价值企业高管可实现更精准的业务衡量和管理，做出更明智的预测与决策。区别核心区别在于数量、速度和多样性三个维度。来源信息可来自社交网络、传感器、图像、视频等非结构化渠道，呈现丰富的多样性。大数据项目为何大面积失败85%大数据项目失败率高德纳咨询，201787%数据科学项目从未进入生产阶段VentureBeat，201920%分析见解将带来业务成果高德纳咨询，2019析为何失败，如何破局核心结论大数据项目规模大、范围大但成功率极低，大部分项目以失败告终根本问题为什么大数据科学和分析项目会失败？答案数据驱动转型是一个持续多年的旅程，需要业务、技术和组织等多方面观点和实践相结合数据驱动转型的管理挑战实现数据驱动的企业运营，需要在思维方式、组织架构和运营方法等方面进行系统性变革以上内容共同构成大数据管理的核心议题，也是本书后续章节展开的基础1挑战一提出正确的问题企业决策者必须学会提出正确的问题，并接受基于证据的决策2挑战二招募数据科学家组织必须招募数据科学家，在大规模数据集中发现模式并转化为有用的商业信息3挑战三整合内外部数据源IT部门必须努力整合所有相关的内外部数据源4挑战四遵循数据管控制度企业必须适应并遵循政府对数据的管控制度与法律政策数据与信息02数据的定义：多视角解读三部权威词典对数据的不同定义展现了概念的多重面向数据是兼具事实含义与加工属性的电子记录《韦氏词典》事实信息推理、讨论或计算的基础数字形式信息可传输或处理传感输出信息需处理才有意义汉语词典传统解释数值统计、计算、科学研究或技术设计所依据《辞海》电子计算机加工处理的对象从早期数值扩展数字文字字母符号文件图像两方面共识数据由具有意义的事实组成数据是可以被使用和加工的本书定义数据是代表原始元素或未经处理的事实的电子记录，包括数字、符号、文本和图像的电子化记录数据与人类文明：远古记录数据记录演进结绳记事文字出现前的主要记录手段，《周易·系辞》载“上古结绳而治”楔形文字最早的数据记录始于约4500年前苏美尔文明甲骨文我国殷墟甲骨文距今3600多年，为研究历史文明提供坚实基础造纸术推动记录革命，现存最古老纸质书约制作于公元前256年唐代藏书唐朝政府藏书约5000至6000种（89000卷），宋代藏品12世纪早期达巅峰近代数据存储介质的演进存储介质代际更替存储介质代际特征打孔纸带早期介质磁鼓早期介质磁芯早期介质磁带磁介质磁盘磁介质光盘光介质闪存固态介质阻变/相变存储器新型介质打孔纸带、磁鼓、磁芯等早期介质已被淘汰；阻变存储器、相变存储器等新型介质不断发展藏书规模佐证记录增长15000册1523年60000册1649年120000册1666年数字来源：表中各年份存档藏书量记录形式的演进特征全面转向人类活动的各种事实记录正从传统文字图形记录全面转向电子形式的数字记录多样性和复杂性数据记录量越来越多，在规范化的同时呈现多样性和复杂性信息：从数据到价值的转化信息是被赋予意义的数据，具有实际商业价值信息本质上是有价值的、可访问的数据，是决策中不可或缺的组成部分定义溯源《辞海》定义为音信或消息；近代通信系统中指信号中传输和处理的内容本书定义：数据经过处理、组织、解释，并被赋予实际概念和意义的产物关系辨析数据是信息的载体，信息可用数据表示；数据通过分析和挖掘可转换为信息二者共同点是直接或间接反映客观事物，但数据不等于信息商业信息的三种类型商业信息是市场主体特征、要求、意图、竞争部署等在市场上的反映，其价值与兵战中情报的价值同等重要商业信息三大类型竞争信息通过搜集分析竞争者动向评估其强弱项，掌握竞争者的市场参与能力刊物公众意见经济导报经营报告竞争者年报与年预算报告市场信息侧重把握市场机会，保证企业在市场状况改变前做到“先发制人”市场调查与分析环境信息涵盖政府法令政策、公众团体主张、经济发展综合指标、新技术专利公告、社会变化趋势五大来源信息生成过程与三大特点商业信息的本质属性，源于信息生成过程与三大特点的完整解读生信息生成：从数据到商业价值的完整链条是数据分析和挖掘与信息传递与升华的完整过程实质上就是社会生产、交换、消费等经济活动的过程商业信息的三大特点3项多变性商品价格瞬息万变供求关系不断变动品种品牌更新换代周期缩短零散性企业分散生产导致信息缺乏累积多渠道无序传播存在片面虚假宣传实用性联通生产流通消费环节贴近大众生活提高透明度服务不同用户需求除三者外，商业信息同样具有一般信息的可传递性、可复制性、可共享性信息的五种搜集渠道💡前四种渠道针对性强但费用高、范围小；通信技术发展缩短时空距离，更多企业选择互联网作为第五种搜集渠道📋日常工作渠道公文·信函·报表电话·传真·电子邮件参会·参观考察📺公众媒体渠道广播·电视报纸·杂志图书·网站等媒介📊调查研究渠道市场调研获取第一手材料由专职信息人员持续采集非正式渠道协调外部关系实现

双向搜集通过奖励鼓励用户主动提供🌐信息网络渠道互联网横向与纵向联系设立信息点与报告制度全球数据存储规模增长摩尔定律驱动数字存储逐年更大、更便宜、更快云数据库突破打破存储硬性限制数据圈规模预测据IDC预测，到2025年全球数据圈规模将达175ZB每分钟数据产生2018年·Snapchat分享208万张照片YouTube上传400小时视频计量单位递进从bit到YB，每级1024倍递增全球存储容量指数级增长（EB）单位：EB（艾字节）DIKW金字塔模型03DIKW模型：认知四层级DIKW模型：从数据到智慧的层级跃迁运用知识，并结合经验创造性地预测、解释、发现等

why从（多条）信息中发现的共性规律、模式、模型、理论和方法等how数据反映的现实的某种现象。通常具有现实意义和价值whowhatwherewhen现实世界存在，或获取的记录数据层与信息层：天猫场景天猫商铺场景：每天5000个客户访问补充信息：60%

客户年龄在20至35岁70%

访客集中在上午9点到晚上11点数据层vs信息层数据层离散的客观事实，即未经处理的原始数据不能直接回答任何问题信息层通过关联关系被赋予意义的数据回答"谁""什么""何时""在哪里"等问题天猫客户行为转化漏斗知识层与智慧层：天猫场景知识回答“如何”，智慧回答“为什么”，并驱动决策行动知识层定义经过处理和验证的信息，因信息的有用性而被“记忆”时即积累知识回答“如何”如“25至35岁年龄段的客户是如何在线上购物的？”回答“如何”如“驱动他们下单的因素是什么？”智慧层定义通过知识的外推和计算得到的最终结果，回答“为什么”问题天猫示例发现70%的客户访问店铺是为了获得他们喜爱的商品驱动行动驱动决策行动DIKW模型在业务中的使用成为数据驱动型企业，以优化决策并获得竞争优势1数据采集通过应用程序或物联网传感器采集原始数据，输入ERP、CRM等系统处理2知识转化通过商业智能系统，基于数据仓库和ETL过程将多源数据转化为知识输出形式：聚合大量数据的报告、综合图表和仪表板3智慧预测进入智慧层，利用预测分析规划未来行动预测分析涉及预测建模、机器学习和数据挖掘，分析历史和实时数据以提供预测机器学习算法依据历史数据"学习"，以最小误差估计未来趋势，为管理层提供决策支持报告综合图表仪表板预测建模机器学习数据挖掘DIKW模型的局限性“更有效的策略是根据现在或未来的决策需求收集数据，而非无目标的“先发制人获取”管理决策不能仅仅依赖数据衍生的知识过于线性层次结构过于线性，实际情况中知识不只是信息的简单下一步忽视多面性忽视知识的多面性，层次间转换机制未被很好解释绕过步骤非结构化数据时代，大数据分析有时绕过DIKW的部分步骤，直接将数据转化为决策补充审视学界趋向将知识与智慧合并，DIKW模型简化为DIK模型系统管理的知识不能替代默会知识（具身知识）的深度与广度结论启示管理决策不能仅仅依赖数据衍生的知识，还需决策者的经验与洞察力BDAKM模型与数据收集目的数据收集目的示例应用分析类型应用层面自动化和支持操作仓库储存、交通趋势预测性和规范性分析操作探索新商业机会确定客户群、趋势分析预测分析战术、战略支持战略决策合并收购、裁员扩张描述性和预测性分析战略BDAKM模型强调场景知识的根本作用BDAKM模型（大数据、高级分析、知识管理）强调

场景知识

在大数据与分析结果、知识管理中的根本作用。场景知识包括

员工隐性显性知识、组织流程文化、产品与服务输出、供应链利益相关者。大数据的内涵04大数据定义的起源与演进时间学者或机构核心定义2011McKinsey超出典型数据库工具捕获处理能力的数据集2013Mayer-Schönberger大规模利用信息产生新见解或新价值2015Gartner需新处理模式的高增长率和多样化信息资产2016DeMauro需特定技术方法才能转化为价值的信息资产大数据内涵的不断拓展相对概念大数据是相对概念，科技发展日新月异，从定量方面很难精确定义不等于海量“大数据”不等于“大量的数据”：技术层面无法用单台计算机处理，必须采用分布式计算架构大数据的核心在于挖掘蕴藏的价值，而非软硬件的堆砌技技术层面由数据集过大、本地存储问题引起的技术挑战析高级分析等领域已拓展至高级分析、洞察发现、数据资产管理、数据导向决策和价值创新等领域维三位一体新概念融合物理世界、信息空间和人类社会三位一体的立体化世界新概念台第三代信息产业平台以云计算、大数据、物联网、移动互联网为基础构建理解大数据的概念框架大数据概念框架：信息、技术、方法、影响四维度互联信息维度一指数增长信息流与计算能力个性化数据形态更趋向个体定制非结构化数据类型快速增加技术维度二摩尔定律驱动存储成本下降分布式计算与快速网络使处理更高效Hadoop/云计算开源并行计算·现收现付模式方法维度三聚类分析遗传算法自然语言处理神经网络预测模型回归模型社会网络分析情感分析信号处理数据可视化影响维度四降本增效决策优化产品创新隐私担忧跨学科通识能力大数据对管理者提出新要求大数据的5V特征总览维度核心描述主要挑战体量超过传统工具容量，以TB、PB、EB计存储与处理能力速度近乎实时处理，连续流式分析异构数据流传输多样性含社交媒体、传感器、音视频等非结构化数据格式转换与数据理解真实性数据源须可信，涉及来源与清洗确保准确性，减少歧义价值从多源数据中提取知识与经济价值衡量ROI，提取成本高5V由Gartner的DougLaney提出的3V（体量、速度、多样性）扩展而来，增加真实性与价值两个维度体量、速度与多样性解析体量核心挑战规模范围大数据远超传统数据集，范围从TB到PB甚至EB弹性存储云计算按需付费，AI可分析PB级数据生成见解足够的处理能力核心挑战：检索、处理、集成并分析海量数据，而非简单存储速度核心挑战实时近实时数据在连续的流和过程中分析，而非收集后数周数月决策关键速度对决策尤为关键，实时数据可极大影响基于数据的决策多样性核心挑战结构化数据传统结构化数值数据仅占5%非结构化来源来自社交媒体、传感器、GPS、点击流等通用格式转换不同格式数据需先转换为通用格式才能分析，且需确保用户能读懂真实性与价值：大数据的双刃真实性数据源必须可信确保数据的保真性、真实性和准确性数据源相对客观大数据多由传感器或数据主体直接记录，比第三方人为记录更具客观性质量风险需清洗数据源可靠性各异，可能受垃圾信息、噪声和偏差影响，清洗审查成本高昂却绝对必要价值潜在价值巨大大数据含巨大价值但价值密度低，需通过复杂流程和强大机器算法挖掘价值定义是挑战价值概念源于甲骨文与Forrester的从业者报告，核心挑战是如何定义和衡量来自数据的价值判断数据是否有益好决策的关键是判断什么数据对当前决策有益，并适当地使用它数据警示社交媒体数据警示——约

30%至40%

的推文可能是机器人生成的，基于此类数据决策需高度警惕。THEEND让数据成为你的认知工具大数据管理基础课程导览01数据资产概述历史沿革、概念界定与资产化意义02数据管理概念定义、目标与攻防平衡策略03特点与原则12大特点与8项核心原则04技术演进五代数据管理的演进脉络05机遇与挑战实践案例与关键挑战数据资产概述01数据资产认知：从债券到数据集1974数据资产概念提出理查德·彼得斯首次提出，指持有的政府债券、公司债券和实物债券等资产1997市场价值关联尤谷尔·阿尔甘指出公司市场价值直接关联数据资产的数量、质量与完整性2009企业资产对待托尼·费希尔强调企业必须把数据作为企业资产对待2011经济资产类别世界经济论坛发布报告，指出个人数据正成为一种新的经济资产类别2013军方定义美国《陆军信息技术应用指南》将数据资产定义为由数据组成的实体及读取数据的服务2015国内首家机构北京中关村成立国内首家数据资产登记确权赋值服务机构——中关村数海数据资产评估中心数据资产交易破冰与法规筑基交易破冰：从0到1的实践探索2016年贵州东方世纪以数据资产进行抵押，获贵阳银行首笔数据贷放款，全球首个数据资产评估模型同期发布2018年信通院发布《数据资产管理实践白皮书（2.0版）》；朱扬勇、叶雅珍指出数据资产兼有无形资产和有形资产、流动资产和长期资产的特征法规筑基：从概念到制度的逐步完善2017年《网络安全法》第三十七条首次提出"重要数据"概念2021年《数据安全法》确立数据分类分级保护制度，要求各地区、各部门确定重要数据具体目录2022年修订《识别指南》取消重要数据"特征"说明，扩大适用主体范围，定义聚焦"一旦遭到篡改、破坏、泄露或非法获取，可能危害国家安全、公共利益的数据"从资产到数据资产：概念的锚定数据资产定义与价值特征，从通用资产延伸到数据资产的规范界定主观性·价值因人而异同一幅画，有人视为无价之宝，有人认为简单至极——两位观察者都对情境依赖性·价值因境而变10元通常比一瓶水更有价值，但在沙漠中央想法会完全不同数据资产（标准定义）《信息技术服务

数据资产管理要求》（GB/T40685—2021）合法拥有或控制能进行计量经济和社会价值标准界定对象数据资源数据资产（白皮书定义）信通院《数据资产管理实践白皮书（5.0版）》可进行计量或交易经济效益社会效益记录方式电子或其他数据资产的三重属性与独特性数据资产是拥有数据权属、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据集本书定义：数据资产是拥有数据权属、有价值、可计量、可读取的网络空间中的数据集警惕：并非所有数据都能带来利益，垃圾数据不能产生经济价值三重属性物理属性在存储介质中以二进制形式存在，占有物理空间存在属性可读取性，是数据可被利用的前提信息属性数据价值的根本所在独特性与价值路径关键区别有形资产唯一本体，数据资产可随心所欲地复制任意份数而不影响原件内在价值通过出售有价值的数据直接实现间接价值在业务流程中使用数据创造价值警惕并非所有数据都能带来利益，垃圾数据不能产生经济价值数据资产化：三重意义驱动变革从企业经营来看资产数字化是降低资产管理成本、提升效率的最有效手段物联网接入使实体资产数据被真实记录在链上并更加透明由此构建中小企业信用体系，缓解融资难、融资贵问题从企业融资来看数据资产为中小企业提供更有效的融资手段——线上发行的优惠券、积分都是资产数字化的运用企业可通过发行加密数字Token或股权数据资产化进行融资从产业发展来看数字技术与实体经济深度融合，驱动新模式、新业态蓬勃发展促进传统产业转型升级，重塑社会经济格局数据管理概念02数据管理：将"I"放回"IT"数据管理主要是关于

将"I"放回"IT"中核心命题数据对组织至关重要，必须对其进行管理——这就是数据管理的领域1领域数据管理领域数据对组织至关重要必须对其进行管理2根源项目失败根源大数据项目以失败告终数据目标须是共同目标，业务与IT保持一致3趋势业务与IT融合流程自动化与数字化兴起"业务"与"信息技术"区分迅速消失，两者交织DAMA-DMBOK定义数据管理是在数据和信息资产的整个生命周期内，对其进行交付、控制、保护和提高其价值的计划、政策、程序及其相关实践的制定、执行和监督数据管理的双目标与攻防平衡数据管理的两个目标：掌握数据与通过使用数据创造价值。数据管理的攻防平衡防守守住掌控，进攻释放价值——数据管理让资产可控、可用、可增值唯有掌控与创造兼备，数据管理方能兼顾合规稳健与价值释放。01目标一：掌握数据明确我们想用数据做什么（计划），建立政策和实践（治理框架），引导组织朝正确方向推进。包括数据的交付转化为价值，以及控制、保护和增值数据资产。02目标二：创造价值数据被创建后可在业务流程中持续使用，直到最终被存档或销毁。数据管理包括对整个数据生命周期的管理。防守策略=对数据的掌控明确数据资产，包括来源、创建时间与地点，以及

数据质量状况进攻策略=利用数据创造价值出售数据本身、处理业务交易、利用大数据分析监测欺诈行为等特点与原则03数据管理十二大特点：资产视角数据作为独特资产，其管理逻辑与传统资产管理存在根本差异数据是具有独特属性的资产—不会损耗、可共享、可复制，却难以重新产生数据资产的独特属性特点1：具有独特属性不会损耗、可同时被多人使用、可轻易复制，但一旦丢失不易重新产生，计量货币价值极具挑战特点2：价值可以衡量价值=成本与利益之差，随情境和时间变化，需统一方法量化评估数据管理的关键环节特点3：质量是优先项确保数据符合应用要求是首要目标，低质量数据带来报废返工成本与客户不满特点4：元数据管理是必选以元数据定义含义、分类、来源、流动与质量，是全面改进的起点管理的战略视角特点5：规划先行多地被创建和移动，需从架构与流程角度协调规划特点6：驱动IT决策确保方法技术服务于战略数据需求，实现数据驱动IT决策数据管理十二大特点：组织视角特点7：跨职能协作协同能力需要技术能力、非技术技能及协作能力，挑战在于让不同技能和观点的人协同实现共同目标。特点8：企业级视角横向领域数据是跨越不同垂直领域的横向领域，需超越眼前需求进行规划，与数据治理深度交织。特点9：多角度思考合规视角组织既使用自身数据也使用外部数据，需考虑不同法律和合规要求，减少误用风险。特点10：全生命周期管理贯穿始终数据会产生更多数据，生命周期高度复杂。数据质量管理与元数据质量管理须贯穿整个生命周期。原则一与二：数据建模与角色职责以逻辑方式设计和构建数据资产、其属性及相互关系原则一：数据建模数据建模设计数据资产、属性及相互关系五类要素数据资产、真实世界属性、数据类型与大小、关系约束、关系基数与引用完整性零售业务示例客户与地理位置存在归属关联，客户与商品存在购买关联引用完整性约束销售记录必须始终引用客户表中存在的客户编号责原则二：数据角色和职责首席数据官设计数据利用与治理策略数据管家数据全生命周期质量数据保管人数据库结构数据工程师建模与系统构建数据分析师将原始数据转化为见解常见错误让数据用户对数据管理负责原则三：数据系统设计系统架构选择决定了数据流动的底层逻辑数据系统设计关键环节数据入口和出口识别数据从哪里捕获、传输到哪里，可通过营销自动化、CRM、会计软件、Web表单等多源捕获数据系统架构集中式（各系统接入中央智能集线器）或去中心化（系统间相互对话）数据托管存储位置可选本地、公有或私有云、混合设置数据系统架构风格风格说明统一风格数据馈送到中央枢纽存储统一视图，不回传源系统，下游从枢纽获取共存或混合风格中央枢纽存储统一视图，并将更新传输回所有连接的源应用程序集中风格源系统按需从中央枢纽查询更新后的数据，枢纽不回传源系统原则四：数据质量维度含义准确性数据准确反映客观事实验证性数据以正确的模式和格式呈现完整性数据在需要时尽可能全面时效性数据是最新或尽可能最新的状态一致性数据在不同数据源之间相同可识别性数据具有唯一身份，无重复可用性数据以使用者能理解的格式呈现数据质量是数据管理的生命线第1步剖析数据剖析评估当前状态第2步治理数据清理与标准化跨源统一视图第3步匹配数据匹配识别重复记录第4步去重重复数据删除消除重复第5步合并数据合并清除合并重复记录为黄金记录原则五与六：数据治理与数据素养制度与人是数据管理落地的双引擎则原则五：数据治理定义角色、策略、工作流程、标准和度量等要素的集合，确保有效的信息使用和安全领域一基于角色的访问控制领域二信息更新工作流设计领域三限制数据使用和共享领域四协作协调数据更新领域五通过元数据和数据起源追溯数据来源原则六：培养数据素养4项缺乏数据教育即便设计了完美的模型、系统和质量框架，仍无法实现数据目标记录所有内容提升数据素养从记录开始，并通过学习计划传播知识五个问题系统包含什么？质量的可接受标准？操作数据的正确与错误方式？使用什么数据实现结果？差异化课程根据角色使用数据的频率（每日、每周或每年）创建原则七与八：数据保护与数据合规保护与合规是高质量数据管理不可回避的硬约束原则七数据保护《通用数据保护条例》等数据安全：保护数据不受恶意攻击或操纵数据访问控制：控制谁可以访问数据以及何时访问数据可用性：确保备份与恢复能力注意区分：保护涉及防止丢失或损坏并确保可用性，安全涉及防止恶意攻击和操纵原则八数据合规《数据安全法》等合规标准：中国《数据安全法》，国际的《通用数据保护条例》《健康保险流通与责任法案》《加州消费者隐私法案》，正迫使企业重新审视和修改数据管理策略合规义务：保护客户个人数据，确保数据所有者有权访问、更改或删除自己的数据遵循原则：透明度、目的限制、数据最小化、准确性、存储限制、安全性和问责制技术演进04信息系统演进：七十年的技术脉络七十年的技术脉络：六个时代的信息系统演进50-60年代数据处理时代子系统任务、自动化流程；挑战系统技术质量60-80年代管理信息系统时代日常决策；挑战信息过载、人为因素80年代个人电脑时代数据带到办公桌；挑战IS与组织目标一致性90年代企业系统与网络化时代ERP使数据跨组织可用；挑战IT投资回报率2000年代以客户为中心时代Cookie收集客户IP信息；挑战用户可接受技术2010年代起大数据与自主系统时代机会、平台、治理、人才技能与AI偏差控制五代数据管理：从决策支持到自主系统代际年代核心特点决策类型数据类型第一代20世纪70年代单一用户DSS，单一内部结构化数据源，批处理更新战术与战略结构化，体积小第二代20世纪90年代企业数据仓库，从多系统接收数据，以数据为中心战略、战术与操作（初现）结构化，批处理更新第三代2000年代实时数据仓库，支持运营决策，BI系统辅助战略、战术与操作主要结构化，具备实时性第四代21世纪10年代超越RDBMS能力的新数据源，移动与传感器数据，更深入理解与预测战略、战术与操作结构化与非结构化，实时第五代21世纪20年代设备生成数据，云存储与边缘分析，AI高使用率战略、战术与操作含视觉与音频数据前两代数据通常是结构化的，寻找经验丰富的信息技术人员是巨大挑战第三代中BI系统使公司依赖BI来竞争或保持市场份额大数据不是新现象，而是进化的一环大数据和分析时代是进化性还是革命性尚待观察，但今天的组织已拥有根植于数据管理领域的广泛复杂分析技术与工具数据管理从第四代的大数据时代，向第五代的

AI驱动

持续进化。大数据是

传统数据的延伸，大数据解决方案是传统数据仓库和分析的延伸。第四代——大数据一代超越关系型数据库管理系统能力的新数据源涌现大数据3V特性带来五类挑战：识别机会、存储平台选择、平台

整合、提供治理、提供

人力资源第五代——AI驱动设备数据云端存储处理、边缘分析AI使用率极高，人类投入逐步

限制，需最小化ML和AI偏差机遇与挑战05大数据机遇：行业应用全景诞生于互联网时代的公司（阿里巴巴、谷歌、Facebook、亚马逊）都是围绕大数据建立的，是大数据商业机会的典范，同时也是管理隐私与数据保护挑战的缩影。公司行业项目内容阿里云IT云原生一体化数仓华为云IT梦饷集团数智融合平台洞见科技IT隐私计算政务数据开放平台普元信息IT数据资产管理平台中电科大数据研究院IT物联网数据管理平台华傲数据IT大数据疫情防控应用EtihadAirways航空运输预测机器设备故障TescoPLC零售业预测维护和服务需求Daimler汽车预测汽车气缸缺陷Disney旅游业RFID手环促进营销Macy's零售业商品实时定价Walmart零售业语义搜索预测用户意图Fonterra乳品业价值链不确定性建模AustraliaPost邮政服务优化营销活动国内标杆：政务与电商的数据管理实践阿里云云原生一体化数仓核心3个一体化：离线实时一体化/湖仓一体化/分析服务一体化叠加全链路数据治理能力应用于工业制造、电商、物流、金融、政务等行业华为云

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梦饷集团200万名"宝妈"零成本数字圈层电商营销TCO下降30%、实时分析能力提升50%入选联合国可持续发展目标最佳案例洞见科技隐私计算平台基于数智联邦平台，多方安全计算+联邦学习"数据可用不可见、计算可信可链接"帮助政府解决数据开放与隐私保护的两难问题国内标杆：平台建设与社会治理普元数据资产管理平台提供业务化资源编目、场景化数据授权、标准化质量检核、自动化服务生成、统一资产视图、统一工单运营六种核心能力，创新性地连接数据治理与数据运营。业务化资源编目场景化数据授权标准化质量检核自动化服务生成统一资产视图统一工单运营政务央企造船烟草汽车物流中电科物联网数据管理平台基于流批一体、数据湖等前沿技术，针对物联网感知数据的海量、多源异构、时效性高等特点，实现对城市物联感知设备数据的接入、解析、汇聚、存储、转发。已落地城市📍

上海·雄安新区·贵阳白云区流批一体数据湖接入解析汇聚存储转发华傲数据“数据火神山”以支撑精准防控为核心，通过“4+1+1”产品体系构筑平战结合的三道防线，提供态势监控、基层防疫、精准流调、风险处置、数据分析等服务。态势监控基层防疫精准流调风险处置数据分析国际案例：从预测维护到客户洞察预测维护·降本增效2项阿提哈德航空飞机配备数百个传感器收集机队数字数据，用于预测维护，先发制人解决问题，节省大量资金特易购分析冰箱机组7000万个数据点监控性能，预测维护和维修需求，节省能源成本客户洞察·体验升级2项戴姆勒持续收集500多个数据属性，利用IBM大数据方案在缺陷发生前预测误差，两年后气缸产量增加约25%迪士尼MagicBand集成RFID传感器的手环，收集佩戴者运动与互动信息，支撑客户行为洞察与运营效率优化国际案例：实时定价与语义搜索两大零售巨头以数据驱动实时业务决策，从描述过去转向影响当下。梅西百货实时定价7300万种依据网站与社交媒体（接近）实时数据及交易动态调整价格沃尔玛语义搜索15%采购完成率提升，显著增加公司收入驱动力：语义搜索技术通过同义词挖掘与查询理解等算法预测用户意图两大案例的共同逻辑：数据不再只服务于事后分析，而是嵌入实时业务决策闭环，从"描述过去"转向"影响当下"数据管理的五大挑战技术管理挑战数据增长速度快、来源格式多样、采集速度快。需投资新技术，发展技术与人力能力，管理层须全面了解所涉技术与潜在风险决策过程管理挑战将大数据发现转化为行动并非易事。面临意外分析结果的不信任与变更管理难题，可能需要组织架构、人员能力和业务流程的重大变革企业文化挑战让关键利益相关者认识到数据管理是组织的"事情"。思维必须从"数据存储在我们的系统中"转变为"流程是价值创造引擎"人力资源与招聘挑战现有员工缺乏分析技能，市场缺乏专业分析人才。数据科学家的角色定义与教育需求存在明显研究差距法律和公共关系挑战数据泄露或滥用将使公司面对股价下跌和社交媒体愤怒。数据使用可能使组织陷入舆论批评和法律诉讼风险从挑战到行动：渐进式数据管理能力建设零售场景中的数据不匹配与业务割裂应对策略制定合理的商业应用循序渐进，确定一个小领域并解决它，以胜利作为催化剂建立下一次迭代数据管理能力建设适合组织需要，避免过度设计或过度专注工具西尔斯百货案例问题西尔斯卡落在家里无法调出记录，系统没有互相联通，交易后却立即收到感谢邮件启示数据集成帮助克服业务隔离，采购、财务、法律和卖方在数据集中融合，制定主数据管理策略本章总结：从资源思维到资产思维从信息资源到数据资产的转变是战略性变革，数据管理应成为组织中长期发展的基本能力，而非一次性项目阶段一·决策支持技术演进路径管理手段需同步骤迭代，匹配数据技术演进路径，从决策支持到实时处理再到AI自治阶段二·实时处理可执行机制数据管理原则需具体化为可执行机制，避免停留在概念层面阶段三·AI自治风险预警与伦理意识建立风险预警与伦理意识，构建兼顾效率、合规与伦理的管理体系THEEND数据即资产，管理即能力大数据管理框架内容导航01框架认知大数据管理框架的概念与意义02生命周期数据生命周期八环节与管理意义03数据分类五种数据类型及其特征04实施战略框架实施路径与战略建设05主流框架DAMA-DMBOK等主流框架框架认知01框架是什么数据已成为推动社会进步与经济发展的重要驱动力，数据量与复杂性急剧增长有效履行数据管理责任，须由

业务人员与信息技术人员共同承担，密切协作是获得高质量数据的关键框架定义大数据管理框架是系统化管理数据的方法集合，为数据治理提供结构化路径。工具集合涵盖数据库技术部署与性能提升等数据管理相关技术支撑。覆盖范围从利用数据战略价值做出一致性决策，到数据库技术部署与性能提升的完整链条。核心组件三支柱学术视角（Gartner，2020）强调综合系统视角涵盖数据治理、质量、架构、安全隐私强调各要素协同作用行业视角（DAMA，2017）偏实践导向的工具体系系统化管理数据资产服务于提升决策与业务效率数据生命周期管理涵盖数据的创建、存储、使用、归档和销毁全过程确保数据在生命周期内得到适当处理和保护数据分类和分级按性质用途分为结构化、半结构化和非结构化数据按重要性和敏感性分级，采取不同管理策略数据管理原则涉及数据所有权、质量、标准化和生命周期管理关注准确性、完整性、一致性、及时性框架五大意义确保数据质量与一致性通过数据清洗、验证和质量监控机制，确保数据的准确性和一致性，为分析决策提供可靠基础优化数据存储与处理引入分布式存储与并行处理等先进解决方案，帮助组织高效管理海量数据提升安全与隐私保护通过访问控制、加密技术和安全监控，确保数据在存储和传输过程中得到有效保护，防止泄露和滥用支持合规与法规要求制定并实施合规政策，确保数据处理和存储符合相关法律法规，减少法律风险生命周期02数据也有生命周期数据像其他资产一样拥有生命周期，数据管理本质上是对数据的资源化管理生命周期是数据从产生、应用到最终销毁的整个过程，也是一种主动管理的数据策略数据生命周期·八个环节数据生产›数据存储›数据传输›数据处理›数据共享与交换数据分析›数据安全›数据销毁每个流转环节都是价值的再赋予，策略化管理能够充分维持数据在生命周期中的活力数据生产与存储数据生产生命周期第一环节，从内外部业务活动数据源中获取信息并形成结构化数据采集手段不限设备或接触，数据源多样、格式复杂、产生方式不一，无统一标准物联网、遥感等先进技术应用于采集设备，提升便利性并扩大覆盖面数据存储管理过程的重要环节，数据遵循特定组织规则被稳定保存数据量从MB、GB级增长到PB、ZB级，结构从关系型转向非关系型存储组织方式从DAS到NAS再到虚拟化云存储，本质是用可靠、稳定、高性能、低成本的介质保存数据数据传输与处理传数据传输本质通过传输介质将数据从一处传送到另一处，采集后的数据需传输送往存储器以待处理，没有传输数据只能停留原地。演进传输介质从电路传输发展到光路传输，速率持续提升，数据获取更快、可获取量更大。保障针对不同业务种类选择不同传输网技术，兼顾信道安全性与可靠性，做到量和质的双重保障。介传输介质演变电路传输早期传输介质光路传输速率持续提升数据处理清洗·抽取·转换通过数据清洗、抽取、转换对庞杂信息进行精简，对垃圾内容进行清除，保证数据的准确性、完整性、一致性和唯一性。进一步运用变换、分类、规约等处理方法，从大量复杂数据中推导出能满足特定使用需求的数据集。经过处理的数据通常具有更高的可用性和价值密度，是数据分析和挖掘的重要前奏环节。共享与数据分析数据共享与交换数据资源的价值不仅在于数据本身，也在于共享与交换产生的附加价值分为集中型、分布型、混合型交换三种模式，需根据共享与交换场景进行选择基于消息中间件或Web服务的共享交换平台，通过管理数据目录、标准化处理、权限控制实现按需合规流动数据分析有人将数据比作矿石，只有经过冶炼才能提取出高纯度的金属通过操作分析、统计分析、挖掘分析、可视化分析等技术，为开发图、数、表等数据特征提供方法支撑数据分析能揭示数据背后的特征与联系，其合理高效程度决定数据资源能否实现价值最大化数据安全与销毁数据安全3项全流程安全需求从数据采集到数据分析的每个环节都需要考虑安全，保障着眼于防盗、防错、防泄露、防破坏、防丢失三大防护手段数据加密解密、隐私保护、安全访问限制等方法和手段为数据提供全方位立体保护安全与价值的关系没有数据安全，就没有数字资源的公平性、权威性、合法性等必要属性数据销毁3项销毁目的为杜绝重要数据被非法窃取、避免数据泄露风险、防止无用数据污染数据生态，需对数据进行彻底删除且使其不可恢复三种销毁类型包括内容销毁、介质销毁、传播可能性销毁，是结合计算机科学与物理、化学等学科知识的技术产物生命周期终结定位数据销毁是价值生命周期的终结手段，使数据拥有者能彻底终止数据价值的社会属性生命周期管理五要点质量、安全与元数据必须贯穿数据生命周期全程数据通常是操作过程的副产品页级收束质量、安全与元数据，必须贯穿数据生命周期全程创建与使用是关键点，管理必须建立在对数据如何生成、获取和使用的理解之上要点一创建与使用是关键点数据只有被使用或应用时才有价值要点二质量贯穿全程质量管理必须在整个数据生命周期内进行规划要点三元数据同标管理元数据质量必须与其他数据同等标准要点四安全降低风险数据必须在整个生命周期中从创建到销毁都受到妥善保护要点五聚焦关键数据应聚焦关键数据并将ROT（冗余、过时、碎片化）降至最低数据分类03数据分类的多种方法大多数组织拥有大量且类型多样的数据，针对不同应用目的，数据分类方式也有所不同按使用类型分类描述性用于描述现实世界中的事务状态诊断性用于显示某件事的运行情况，如一个正在运行的流程预测性用于对未来的事务状态进行预测说明性用于定义参数，确保流程或系统按预期执行按描述内容分类内容地理数据、天气数据、人物数据（如姓名、地址及与他人的关系）按结构特征分类结构结构化数据、半结构化数据、非结构化数据数据分类方式多样，针对不同应用目的各有侧重交易数据交易数据支持正在进行的业务操作，并包含在用于自动化关键业务流程的信息系统中典型交易数据3类金融交易订单、发票、付款相关数据工作交易计划、活动记录相关数据物流交易交货、存储记录、旅行记录相关数据用于自动化关键业务流程的信息系统（如在线事务处理系统）中核心定义时效性特征交易结果直接生成的信息，包含时间维度，具有时效性，随时间推移重要性降低业务事件记录描述组织开展业务时发生的内部或外部事件，涉及财务、后勤、保险索赔、存款、取款等活动主数据与黄金记录主数据是对企业至关重要的实体、关系和属性，是关键业务流程和应用系统的基础主数据：企业关键业务与系统的共同基础问题客户数据分散在多个系统中且出现分歧→方案黄金记录，即真实可信版本的主数据单一版本的真相DAMA定义关于为业务事务提供场景的业务实体的数据Gartner定义一致性和统一的标识符及扩展属性集，用于描述企业的核心实体主数据本质上是非交易性的，但它与交易数据关系密切，通常在事务中被引用人员客户雇员销售人员事物产品部件商店设备概念合同保证许可地点商店地点地理特许经营区域参考数据与元数据参考数据4项主数据的特殊子集用于整个组织内标准化分类，明确且不可协商典型示例邮政编码、有效国家代码等两类细分多域参考数据与实时参考数据，后者常用于资本市场、指挥控制与物联网变化缓慢微小更改也必须在整个组织中管理与同步元数据3项定义广义上为"关于数据的数据"，支撑组织管理与治理答案导向回答"客户的定义是什么"、"客户数据如何在信息系统中流动"等问题机器可读帮助搜索引擎与数据资产管理系统正确分类和定位内容商业智能BI数据典型分析问题每个商店卖出了多少某种类型的产品？与上一季度相比有何不同？当顾客搬家时，能否成功留住他们？将某产品交叉销售给特定客户群体是否是一种有效的服务？回答这类问题必须对数据进行整合，并从历史角度来看待数据；此时个人记录不如数据中存在的模式重要实施战略04实施十步总览01制定数据管理战略将战略愿景和实施路线图编制为规划文件02了解组织的数据资产识别和分类数据资产并评估其质量与沿袭03定义数据管理的范围和功能基于业务驱动力和利益相关者需求界定范围04建立数据治理框架形成政策、委员会、角色职责和质量安全标准05实施有效的数据集成策略制定数据映射、验证、清理和转换方案06设计强大的数据架构确定数据需求、源、模型、存储与安全协议07支持智能商务报告和数据分析从报告要求到监控绩效的全链路设计08确保数据隐私和安全建立政策、加密、访问控制与持续监控机制09执行详细的成熟度评估在能力维度和项目细粒度层面展开评估10建立关键绩效指标系统衡量能力建设进度与日常运营效率战略与数据资产制定数据管理战略确定数据管理的中长期战略愿景，将战略和实施路线图编制为规划文件战略涵盖数据整合、技术基础设施、质量安全保障、角色与职责分配，并与业务目标一致战略重要性VALUE明智决策获取准确、及时、相关的信息运营效率简化运营流程、减少冗余安全性降低数据丢失、声誉损害和财务损失风险可扩展性扩大数据规模，保持数据与元数据最新竞争优势更快响应市场变化、发现新机会了解组织的数据资产识别分类盘点数据库、电子表格、文件和应用等资产，按业务价值、关键性和敏感性分类评估质量与沿袭评估完整性、准确性、一致性和及时性，并追溯数据来源、移动和转换建立所有权和责任明确负责数据资产的个人或部门，形成问责与责任制范围与治理框架治理是数据管理活动的中心第三步：定义数据管理的范围和功能4项业务驱动力法规要求、数字化转型、部署AI改善客户体验等利益相关者需求财务追求效率，业务聚焦体验，需求可能存在冲突管理范围覆盖整个组织还是仅某些部门，取决于业务驱动力功能集数据治理、数据建模、架构管理、质量控制第四步：建立数据治理框架5项框架指引为整个组织提供结构化引导政策与程序涵盖分类、保留、访问和隐私治理委员会部门代表组成并监督执行角色职责数据管理员负责质量、一致性与准确性质量标准建立采集、集成、转换、存储和访问流程集成与架构1定义集成目标确定集成哪些数据、时间表与预算›2确定集成方法手动、半自动或全自动›3开发数据映射源系统数据元素映射到目标系统›4验证数据预定义规则验证准确性与一致性›5清理数据识别并纠正错误、不一致和重复›6转换数据聚合、过滤或转换数据类型›7实施集成测试集成过程，持续监控质量并保证可扩展可持续第六步设计强大的数据架构1确定数据需求需要哪些数据及使用方式、使用者›2定义数据源和格式开发描述实体、属性及关系的数据模型›3选择数据库关系型或NoSQL，确定存储格式与方法›4建立治理政策访问控制、加密、备份恢复和数据治理分析报告与隐私安全第七·八步可靠洞察与安全防线并重第七步：支持商务报告和数据分析01定义报告要求确定分析数据、跟踪指标和生成报告02选择工具选择分析工具与数据可视化软件，开发标准化数据模型03创建仪表板创建仪表板和报告，用统计分析与数据挖掘发现模式04呈现与监控以清晰可视化呈现关键发现，持续监控绩效指标第八步：确保数据隐私和安全01定义政策定义隐私与安全政策，明确访问权限与安全措施02风险评估定期风险评估，识别漏洞并确定安全措施优先级03数据加密实施数据加密，尤其针对网络传输与云存储场景04访问控制基于角色的访问控制，确保仅授权用户可访问敏感数据05培训与监控培训员工识别威胁，监控访问日志与异常活动，定期审查更新成熟度评估与KPISTEP09第九步：执行详细的成熟度评估数据管理成熟度指组织在有效管理数据资产方面的成熟水平在能力维度和项目细粒度层面展开评估，如流程、政策等细粒度评估支持制定短期计划，并为KPI系统建立提供依据STEP10第十步：建立关键绩效指标系统衡量能力建设进度数据治理覆盖率·数据质量改进率·数据安全合规性衡量日常运营效率数据处理速度·数据利用率·用户满意度数据治理覆盖率衡量各部门治理框架实施情况（政策、标准和流程的遵循率）数据处理速度反映系统响应速度和效率（收集到处理完成的时间）用户满意度调查收集业务反馈，反映系统的实用性和易用性对齐模型数据战略定义愿景、目的、目标与原则，围绕数据与信息的关系建立建设目标支撑业务战略实现，用数据驱动企业决策战略一致性模型（SAM）数据与信息的关系核心是战略选择的四个基本领域：业务战略、IT战略、组织和流程、信息系统帮助决策者理解数据和数据管理如何影响企业决策阿姆斯特丹信息模型（AIM）9个单元从战略角度看待业务与IT一致性，重在抽象出关注结构（规划和架构）与策略的中间层框架从横轴（业务/IT战略）和纵轴（业务战略/运营）两个维度描述组件关系BSC四维度财财务维度核心问题如何为股东创造价值常用指标收益、投资回报率、利润率客客户维度核心问题市场竞争地位与满意度常用指标客户满意度指数、市场份额、客户保留率流内部流程维度核心问题内部运营效率与质量常用指标生产周期、产品质量、运营成本学学习与成长维度核心问题创新能力与员工发展常用指标员工满意度、培训机会、创新成果XYZ银行应用案例满意度评分15%一年内提升响应时间30%减少保留率20%提高策略实施5项层次分析法分解三级指标体系财务、客户、内部流程、学习与成长四维度引入客户反馈分析系统实时识别问题领域并排序升级CRM系统并引入聊天机器人优化客户服务流程识别技能差距推出针对性员工培训计划建立KPI监控系统和反馈机制定期分析调整一年后结果4项客户满意度评分从7.5分提升至8.7分客户反馈响应时间从48小时缩短至32小时，效率提升33%客户保留率从72%提升至86%市场份额增加3%，获评"最佳客户体验奖"主流框架05框架采用与自研现状框架采用方式对比自研现状90%采用或重大调整框架的组织主流选择：在成熟框架基础上进行重大调整25%其中完全自主开发的组织少数选择：从零构建完全自研框架◆多数组织在流行框架基础上调整而非完全自研。实施数据管理框架时通常结合自身特点，既借鉴公认框架，也保留自主调整的空间四类主流框架速览认识四大主流数据管理框架框架制定机构核心覆盖领域DAMA-DMBOK国际数据管理协会（DAMA）数据治理、数据质量、数据架构、数据安全Gartner数据管理框架Gartner（2020）数据治理、数据质量、数据架构、技术支持IBM数据管理框架IBM（2023）数据治理、数据集成、数据存储、数据分析Azure数据管理框架Microsoft（2023）数据存储、处理、分析和安全，结合云计算本节重点讲解

DAMA-DMBOK

框架及其三个关键组成DAMA车轮图与金字塔DAMA车轮图与DMBOK金字塔：数据管理框架的核心结构“数据治理是车轮之轴，也是能力演进之基”DAMA车轮图数据治理

位于车轮中心数据架构、数据建模和设计等知识领域围绕其均匀分布环境因素六边形将

目标与原则

置于中心，展示

人员、过程和技术

三者关系，为执行活动和工具使用提供指导DMBOK金字塔（四个演化阶段）01购买应用组织购买具备数据库功能的应用程序，作为数据建模、设计、存储和安全起点02质量挑战需要可靠的元数据和一致的数据架构来解释不同系统数据如何协同工作03实施治理严格的数据治理为文件与内容管理、参考数据、主数据、数据仓库等高阶应用提供体系性支持04分析能力组织充分享受高效管理数据的好处，并显著提高分析能力DAMA框架的进化核心活动位于中心元数据管理数据资产的描述与登记数据质量管理保障数据的准确与可信数据架构定义界定数据资产的结构与关系生命周期管理活动风险管理数据建模与设计参考数据数据存储与操作集成互操作数据使用活动主数据使用文件和内容管理商务智能数据科学预测分析与数据可视化数据治理活动通过战略、原则、制度和管理提供监督与管控通过数据分类和估值实现一致性既支持直接生命周期功能，也建立基础与治理活动，价值更高THEEND让数据成为真正的资产大数据治理4.1数据治理的概念：数据治理的内涵治理的含义“治理”因使用语境不同有多种定义，《辞海》和韦氏词典都将其和权力控制相联系。【学习目标】

掌握数据治理概念要求理解数据治理的定义，明确它涵盖的具体内容以及对应职责。

熟悉目标与驱动因素要求能够清晰描述数据治理的核心目标，以及推动数据治理开展的业务驱动因素。

归纳大数据治理内容要求能够归纳总结出大数据治理的关键组成要素，以及常见的实施方式。

掌握框架相关知识要求了解大数据治理框架的主要组成，掌握其构建方法和评估方法。4.1数据治理的概念：数据治理的内涵DMBOK的数据治理定义DMBOK数据治理定义数据治理是在管理数据资产过程中行使权力并实施管控，涵盖计划、监控和实施环节，采用自上而下的命令控制方法。数据治理的作用所有组织都需要数据管理，建立正式数据治理规程的组织能从数据资产获取更多收益，指导其他数据管理活动。数据治理的目的目的是确保按制度和最佳实践管理数据，聚焦于制定数据相关决策，规范人员和流程在数据方面的行为。4.1数据治理的概念：数据治理的内涵治理与管理的关系

数据治理与管理关系二者关系是将决策监督与数据管理活动实际执行分开，数据治理是数据管理特殊领域。

治理核心实质数据治理实质是对处理数据的人进行管理，明确人们使用数据权限，设置适当保障机制落实要求。

决策类型划分数据治理涉及的决策包含战略、战术和操作三个不同层级，覆盖从宏观到执行场景。

DAMA图示定位在DAMA车轮图中数据治理位于中心位置，因各项能力都需要决策作为支撑要素。4.1数据治理的概念：数据治理的内容和职责数据治理体系构建梅宏院士于2018年提出大数据治理产业生态系统概念，构建多层次多维度治理体系，涵盖三个层次四个方面四种手段。体系层次关联逻辑治理体系包含国家、行业、组织三个层次，三者相互关联支撑，由上至下指导监督，自下而上反馈实践。数据治理核心目标数据治理核心目标是提升数据价值，核心为确立数据资产地位，以安全隐私为底线，推动数据开放共享。本书关注内容说明本书主要关注组织即企业层次的数据治理，该层次数据治理的具体内容由组织自身实际需求决定。4.1数据治理的概念：数据治理的内容和职责01战略(Strategy)定义、交流和驱动数据战略和数据治理战略的执行。02制度(Policy)设置与数据管理、元数据管理、访问、使用、安全和质量有关的制度。03标准和质量(StandardsandQuality)设置和强化数据质量标准、数据架构标准。04监督(Oversight)在数据质量、制度执行和关键的数据管理领域开展观察、审计和纠正等措施(通常称为管理职责)。05合规(Compliance)确保组织可以达到数据相关的监管合规性要求。4.1数据治理的概念：数据治理的内容和职责问题管理(IssueManagement)

核心治理内容识别、定义、升级处理数据安全、访问、质量、合规、所有权、制度标准术语及治理流程等问题。

主要实施工作制定治理制度与实施细则，在多层开展数据管理，落实组织变革，传递数据治理的好处。

借助工具理解职责可利用DAMA推荐的数据治理和管理职责语境关系图，进一步理解数据治理及其职责。4.1数据治理的概念：数据治理的内容和职责

变革管理要求数据治理需正式变革管理，需获得企业最高层管理者支持，改变个人行为习惯。

实施发展背景数据成为差异化竞争优势，组织调整管理职责，打造数据驱动型组织，已在多领域落地。

实施面临的挑战数据治理会带来企业文化挑战，必须重视文化变革，推动企业完成管理变革。4.2数据治理的目标和驱动因素：数据治理的目标数据治理核心目标核心目标是让组织能够把数据作为一项资产来开展管理，明确数据资产的管理方向。数据治理核心作用提供治理原则、制度、流程、整体框架和管理指标，监督数据资产管理，指导各层级活动。数据治理程序要求为实现数据治理的整体目标，数据治理程序需要包含特定的几个关键方面内容。可持续发展数据治理是持续过程，是超越一次性实施的管理变革，需组织承担责任，离不开相关业务方支持。嵌入式数据治理并非独立管理流程，它需要将软件开发、数据分析、主数据管理与风险管理融合开展。可度量要证明数据治理的积极财务影响，需了解初始过程，制定可度量的改进方案，还需变革承诺。4.2数据治理的目标和驱动因素：数据治理的目标领导力与战略

成功的数据治理始于远见卓识和坚定的领导。数据战略指导数据管理活动，同时由企业业务战略所驱动。业务驱动

数据治理是一项业务管理计划，因此必须管理与数据相关的IT决策，就像管理与数据有关的业务活动一样。共担责任

在数据管理的所有知识领域中，业务数据管理专员和数据管理专业人员共担责任。多层面

数据治理活动发生在企业所有层级，但通常发生在中间各层面。基于框架

数据治理活动需跨组织职能协调，因此要为数据治理项目建立运营框架，定义各参与方的职责与工作内容。原则导向

指导原则是数据治理策略基础，宜提前阐述核心原则，可减少阻力，后续会新增原则并结合组件对内发布。4.2数据治理的目标和驱动因素：业务驱动因素

数据治理基本要求数据治理并非独立产生，它需要与企业整体战略保持一致，推动人们改变行为接纳相关实践。

数据治理驱动因素常见驱动因素包含法规合规要求、业务数据的分析与挖掘、业务信息化、减少风险、改进流程。4.2数据治理的目标和驱动因素：业务驱动因素

法规合规性法规合规性是数据治理最常见驱动因素之一，金融、医疗等重点监控行业更需满足其要求。

业务数据的分析及挖掘大数据时代，业务数据的分析挖掘价值凸显，催生出高级分析师、数据科学家，推动了数据治理发展。

业务信息化很多组织的数据治理由业务信息化管理需求驱动，典型场景为开发主数据平台后引出数据治理需求。

减少风险做好一般性风险管理，洞察风险对财务商誉的影响，落实数据安全保护，管控隐私信息合规。4.2数据治理的目标和驱动因素：业务驱动因素改进流程

明确治理工作目标涵盖合规、数据质量、元数据管理、开发效率、供应商管理等多个方向的能力提升。

梳理组织驱动因素需澄清业务驱动因素，将其与企业整体战略对齐，兼顾组织文化与沟通方式适配。

引入通用治理框架治理是通用概念，无需重造概念，可借鉴财务、审计治理逻辑制定数据资产规则。

建立持续运营机制数据治理是持续性项目而非一次性工作，需搭建适配组织的高效运营框架。

区分与IT治理差异IT治理聚焦投资、架构与战略对齐，数据治理仅聚焦管理数据资产本身。4.3大数据治理的关键要素

组织忽视数据治理尽管投入大量资金用于技术人才与数据获取，许多组织仍忽视数据治理，对大数据存在认识误区。

数据治理常见谬论存在不少错误言论，比如称数据质量不重要、模型可解决问题，要先搭环境再做治理等。

未治理导致问题不实施大数据治理会让数据湖变成数据沼泽，组织找不到不清楚数据，推高项目失败率。

强调要素研究重要性许多数据项目因缺少治理失败，因此研究大数据治理的关键组成部分十分必要。4.3大数据治理的关键要素：关键组成部分

数据治理核心定位数据治理是数据管理的中心环节，与数据管理的其他组成部分联系十分紧密。

数据治理相关要素数据治理涉及多项关键要素，包括组织、元数据、合规性、数据限定、业务流程集成等。

数据管理核心内容数据治理之外，主数据管理和数据生命周期管理也是数据管理的关键组成部分。4.3大数据治理的关键要素：关键组成部分组织该组件负责设置数据治理的人员、角色、职责和所有权，建立相关委员会，设定各类数据治理相关岗位。元数据这一组件用于构建公司元数据管理系统，涵盖数据字典、技术元数据、数据注册流程等相关内容。合规性该组件涵盖公司遵从法规要求，内部策略支撑IT与数据治理目标，定义了数据安全和隐私的三道防线。数据质量该组件目标是建立数据质量标准，按数据质量分不同等级标准，特定行业对数据正确性要求很高。业务流程集成该组件定义数据所有者，负责数据相关把控，规范业务流程，保证跨企业数据处理的一致性。主数据管理主数据管理组件可多维度建立数据分类，可按数据集价值高低分类，也可按数据安全和敏感程度分级。4.3大数据治理的关键要素：关键组成部分数据生命周期管理

数据生命周期管理组件该组件用来界定数据全生命周期，规范从采集到销毁的处理策略，依据政策规定组织内数据处理规范。大数据治理组成总结大数据治理七个组成部分可概括为表格内容，数据治理不只是风险管理，需纳入企业整体框架。组织与元数据要素组织部分要建立数据委员会，设立数据管理员和治理指导委员会，元数据涵盖数据字典、数据沿袭等内容。合规性与数据质量合规性要求符合监管审计、政策以及安全隐私政策要求，数据质量要确保数据完整正确，用于测量改进验证数据。其余组成要素内容包括业务流程集成、主数据管理，分别围绕数据采购所有权、数据分类角色划分等内容做出规范。4.3大数据治理的关键要素：数据治理的实施

数据治理实施现状数据治理实施任务艰巨，多数组织已启动相关流程，但不同行业和公司的成熟度与能力差异显著。

实施成功条件组织要成功实施大数据治理，必须获得管理层的支持，并匹配相应的人力资源保障。

后续内容说明接下来会为组织启动大数据治理，提供识别差距、建规则流程与选工具等方面的内容大纲。4.3大数据治理的关键要素：数据治理的实施识别差距

新旧模型区别认知迈向实际数据治理模型，第一步要认清传统数据治理与大数据治理政策的区别。

大数据带来新挑战Hadoop和开源工具扩展了现有框架，当前的数据治理模型难以应对新的数据挑战。

数据治理存在差距引入大数据基础设施后，数据治理存在明显差距，企业搭建数据湖后统一治理难度极大。

前期准备工作要点正式落地Hadoop基础设施前，需要先收集数据治理需求，明确组织现存的空白与差距。4.3大数据治理的关键要素：数据治理的实施建立规则与流程

01治理基础搭建需要先建立治理基本规则，明确执行部门并建立治理流程，将数据科学家产出的数据产品纳入治理范围。

02治理规则培训要求数据治理的规则及政策需内容清晰，要针对组织内部使用者开展对应的规则政策培训。

03问责制要素说明需要在企业整体、各部门及附属单元中，建立和数据治理对应的清晰流程、角色与问责机制。4.3大数据治理的关键要素：数据治理的实施数据库存要素说明依托元数据工具维护数据库或数据湖的数据库存，在中央注册中心记录所有数据的分类与属性信息。流程要素说明需建立各类数据、分析工具与资源的使用流程，明确定义数据生命周期及质量监控等各类过程。规则要素说明建立面向所有用户的规则与行为准则，明确数据使用协议、注册管理、质量管理与保留等规则。4.3大数据治理的关键要素：数据治理的实施选择工具

数据治理工具要求确定数据治理工具要满足治理需求，还需能集成到现有基础设施中。

Hadoop适配问题Hadoop仅作为大数据存储底层技术设计，直接用于数据治理存在较大差距。

工具选择第一挑战没有单一工具覆盖数据治理全部功能，建议选不超三个工具集成，避免难管理。

工具选择第二挑战大数据领域创新快，产品更新迭代频繁，企业需每两到三年更换新工具。4.4大数据治理的框架：数据治理的主题

数据治理核心定位数据治理是整体数据管理的中心环节，包含组织、元数据、合规性等多项关键要素。关键要素整理分类所有治理关键要素可被系统归纳，划分成四个不同的具体治理领域。4.4大数据治理的框架：数据治理的主题组织

组织覆盖要求数据治理覆盖全组织，不只是IT等技术部门的事，组织全体成员都负有相应责任。

确定岗位结构确定必要的岗位角色和组织结构，明确问责机制，关注数据战略，保障治理成功。

数据治理委员会作为数据治理的核心机构，由各部门高管和核心治理领导组成，负责建立执行策略。4.4大数据治理的框架：数据治理的主题

部门数据风险官员部分组织会在每个业务部门任命实权主管，担任数据风险官员，体现数据风险管理的重要