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数据治理报告的收集与整理

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简介：
本报告系统地收集并分析了近年来的数据治理相关资料和文献，旨在为研究者及从业者提供全面的信息参考，并提出实用建议。 最近在公司进行数据治理立项工作期间，我收集了一些资料，包括21个PPT文档和2本电子书（PDF格式）。虽然这些资料并非最新内容，但鉴于数据治理本身也不是新概念，我认为大家可以在实际工作中参考这些材料，并从中获益。

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  • 数据治理报告的收集与整理
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    本报告系统地收集并分析了近年来的数据治理相关资料和文献，旨在为研究者及从业者提供全面的信息参考，并提出实用建议。 最近在公司进行数据治理立项工作期间，我收集了一些资料，包括21个PPT文档和2本电子书（PDF格式）。虽然这些资料并非最新内容，但鉴于数据治理本身也不是新概念，我认为大家可以在实际工作中参考这些材料，并从中获益。
     
  • 词根整理与数据字典合并初版的数据治理
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    本项目旨在通过整理和分析词根，以及合并更新数据字典，以实现更高效、一致且易于维护的数据管理策略，标志着我们数据治理工作的初步进展。 数据字典-对词根的整理-约四千多个 模式 Pattern 词根 代码 Patn String VARCHAR VARCHAR 精度 Precision 词根 浮点数 Prec Double DECIMAL DECIMAL 概述 Summarize 词根 文本 Smrz String VARCHAR VARCHAR (最大长度512) 说明 Specification 词根 文本 Spec String VARCHAR VARCHAR (最大长度2048) 量纲单位 Unit 词根 代码 Unit String VARCHAR VARCHAR (最大长度32)
     
  • 数据治理与大数据
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    简介：数据治理与大数据领域专注于制定和实施策略、政策以及操作流程，以确保组织能够有效利用其海量信息资产。该领域涉及隐私保护、数据质量控制及价值挖掘等方面，旨在帮助企业在数字化转型中保持竞争力并遵守相关法规要求。 大数据将开启各行各业的数据“潘多拉魔盒”。社交网站、电商巨头、电信运营商乃至金融、医疗、教育等行业都将加入到利用大数据的热潮中，政府部门同样能从大数据的应用中获益良多。如何有效运用海量数据进行决策优化和产品创新？怎样通过构建高效的大数据平台来改进服务与流程，并制定更加科学合理的公共政策以实现社会治理目标？所有这些问题的回答都离不开对大数据治理的理解。 可以说，在推动大数据战略实施的过程中，治理是基石，技术提供支撑，分析则是一种工具手段。而最终的应用才是目的所在。桑尼尔·索雷斯的《大数据治理》一书在此时出版恰逢其时，《大数据治理》全面介绍了理解这一领域的框架需求，并详细阐述了各类别数据的具体管理方式、实际案例以及当前主流的大数据技术和平台，具有较高的实用价值和可读性，在大数据治理领域内值得推荐。
     
  • 数据治理与大数据
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    数据治理与大数据是关于如何通过系统化的方法管理和优化大量信息资源，确保组织能够安全、高效地利用数据资产以驱动决策和创新。 大数据治理是指对大数据进行系统规划、组织、管理和控制的过程，确保数据资产的可靠性、可用性、完整性和合规性。它涵盖从收集到存储、处理分析以及应用维护的数据生命周期各个阶段。作为企业转型与创新的关键要素，大数据治理是实现高效数据分析和战略目标的基础。 在大数据策略中，治理至关重要，不仅为数据分析提供前提条件，还确保技术能够有效支持实际业务需求的落地实施。通过妥善管理数据定义、质量和流程处理等环节，可以最大化地发挥大数据对企业和组织的价值创造潜力。 技术作为承载工具，在实现治理目标的过程中扮演着重要角色，并需遵循诸如数据安全、隐私保护和合规性等相关原则进行操作。数据分析则是其中不可或缺的一环，通过对数据模式、趋势及异常的识别来支持决策制定过程。 大数据治理涉及多个层面的内容，包括但不限于：质量管理、架构管理、安全性与隐私保障措施以及元信息与主信息管理等关键领域。有效的策略可以帮助企业优化业务流程，并提升其在商业决策中的质量表现，从而达成既定目标。 《大数据治理》一书深入探讨了该领域的各个方面，分析五种主要的大数据实践案例并介绍当前最流行的技术平台和工具。对于希望从海量数据中挖掘出新商机的企业来说，这本书具有重要的参考价值。 此外，在实施过程中还需要考虑相关法律法规、规章制度以及伦理问题等多方面因素。这些问题的妥善处理是确保大数据治理措施既有效又符合法律规定的前提条件。 值得注意的是，大数据治理并非一次性任务而是持续性的动态过程，需要随着数据量的增长和技术的发展不断调整和完善策略和实践方法以应对变化中的挑战。 在中国背景下，正确的实施不仅有助于政府制定更加合理的公共政策并实现社会治理目标；同时也能为企业带来新的市场机遇、提高产品和服务质量，并最终推动业务增长及效率提升。因此，在企业内部管理和国家竞争力方面都具有重要意义。 大数据治理是释放数据价值的基础，需要各方投入必要资源和精力来建立和完善相关机制。随着技术的进步与数据量的增长，其重要性将愈发受到重视。
     
  • CNCERT安全报告中恶意域名黑名单的收集与整理
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    本文介绍了从CNCERT安全报告中收集和整理恶意域名黑名单的过程和技术方法，旨在提升网络安全防护能力。 根据《中国互联网域名管理办法》及《木马和僵尸网络监测与处置机制》等相关法规的规定，在本周内，ANVA在中国电信以及其他多家基础电信运营商的支持下，并且在第一主机、东南融通、广东7金万邦等众多域名注册服务机构的配合之下，通过国际安全组织的合作机制对155个境内外参与传播病毒或仿冒网站的恶意域名及服务器IP地址采取了处置措施。
     
  • 中国政府数据治理发展报告（2020年版）.doc
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    《中国政府数据治理发展报告（2020年版）》全面分析了中国在政府数据治理领域的最新进展、政策制定及实践案例，为推动政府数字化转型提供参考。 报告分析了全国31个省（自治区、直辖市）在政务数据治理方面的政策制定、机构设置、平台建设和共享开放等情况，并通过数据分析评估各地政务数据治理工作的开展情况及社会影响，构建形成了地方政务数据治理指数，描绘了我国当前政务数据治理的整体状况。该研究为未来中国政务数据治理工作提供了建议和参考。
     
  • 数据治理与数据标准管理规定
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    本规定旨在建立和维护统一的数据治理体系，通过制定和执行数据标准，确保组织内外部数据的质量、一致性和安全性，支持业务决策和发展。 数据治理-数据标准管理办法涵盖了流程、制度、改进及组织结构等方面的全面方案。
     
  • 数据治理方案，助力大数据平台的数据治理子系统建设与管理
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    本项目专注于构建和完善大数据平台的数据治理子系统，通过实施有效的数据治理方案，提升数据质量、安全性和利用效率，为企业决策提供坚实支持。 为了构建并管理大数据平台的数据治理子系统，为平台上各类基础技术和应用提供支持，并强化数据管控力度以及提升数据治理子系统的自我管理水平，主要涵盖以下几个方面：总体概述、数据治理体系框架、核心模块设计及具体应用场景等。
     
  • 数据治理——词根整合与初版数据字典编制
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    本课程聚焦于数据治理的核心环节，涵盖词根整合技巧及初版数据字典编制方法，旨在提升学员的数据管理和优化能力。 数据治理-词根整理【合并初版】 数据字典 大约四千个词根整理如下： 100019 金额 Amount 词根：24-金额 Amt 类型：Double DECIMAL 长度及精度：DECIMAL(20,2) 100020 银行编号 Bank Number 省略词根：34-编号 B12 类型：String VARCHAR 长度及精度：VARCHAR(12) 100021 银行编号 Bank Number 省略词根：34-编号 B14 类型：String VARCHAR 长度及精度：VARCHAR(14) 100022 余额 Balance 词根：24-金额 Bal 类型：Double DECIMAL 长度及精度：DECIMAL(20,2) 100023 类别 Class 词根：32-代码 Cls 类型：String VARCHAR 长度及精度：VARCHAR(4) 100025 币种 Currency 词根：32-代码 Cur 类型：String VARCHAR 长度及精度：VARCHAR(4) 100026 周期值 Cycle 词根：23-浮点数 Cyc 类型：Double DECIMAL 长度及精度：DECIMAL