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华为数据湖治理中心的数据治理方法论.rar

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简介:
本资源深入探讨了华为公司数据湖治理中心在大数据环境下的数据治理策略与实践方法,旨在帮助企业构建高效、安全且易于管理的大数据平台。通过详尽的方法论分享,提供实际操作建议和案例分析,助力企业实现数据价值的最大化。 华为数据湖治理中心的数据治理方法论是为了帮助企业高效、有序地管理和利用大数据而提出的一套系统性策略与实践指南。该方法旨在确保数据的质量、安全、可用性和合规性,从而帮助企业在基于数据分析的决策中发挥最大价值。 一、 数据资产管理 作为数据治理的核心部分,数据资产管理涵盖了从创建到删除的数据生命周期管理。华为的方法论强调了分类标准、命名规范以及元数据管理和血缘分析的重要性,以确保数据的一致性和完整性。 二、 数据质量 高质量的数据直接影响数据分析的准确性与决策的有效性。华为提供了包括清洗、校验和监控在内的流程来定义并执行数据质量管理的标准,以此保证其准确度、完整性和时效性。 三、 数据安全及隐私保护 在构建数据湖的过程中,确保数据的安全是至关重要的环节之一。为此,华为制定了一系列策略以保障加密传输、访问控制以及符合GDPR等法律法规要求的隐私防护措施,并进行定期审计工作来防止未授权的数据泄露行为发生。 四、 数据治理框架 华为的数据湖治理体系包括了从战略规划到技术实现五个方面的内容:即明确目标与原则(政策)、角色分配和职责界定(组织结构)、流程设计及执行机制(程序),以及自动化工具和技术平台的支持。这五项维度共同构成了一个完整的数据管理生态系统。 五、 数据湖的构建与运营 除了单纯的技术层面外,华为还强调了业务理解的重要性,在模型设计阶段充分考虑企业需求,并通过持续监控来优化整个系统的运行效率和效果。 六、 元数据管理 元数据是描述实际内容的关键元素。华为提倡采用有效的策略去捕捉并利用这些信息以便于用户更快速地获取所需的数据资源。 七、 数据服务与共享机制 将存储在湖中的大数据转化为业务价值的最后一步就是提供相应的服务和接口供内外部使用,同时也要确保相关权限设置合理且遵循规定流程。华为在此方面鼓励开放协作精神但同时也注意保护数据主权不受侵犯。 总体而言,这套方法论旨在帮助企业构建一个高效、安全及合规的数据环境,并通过管理好每一个环节来实现对大数据价值的最大化利用。

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    本资源深入探讨了华为公司数据湖治理中心在大数据环境下的数据治理策略与实践方法,旨在帮助企业构建高效、安全且易于管理的大数据平台。通过详尽的方法论分享,提供实际操作建议和案例分析,助力企业实现数据价值的最大化。 华为数据湖治理中心的数据治理方法论是为了帮助企业高效、有序地管理和利用大数据而提出的一套系统性策略与实践指南。该方法旨在确保数据的质量、安全、可用性和合规性,从而帮助企业在基于数据分析的决策中发挥最大价值。 一、 数据资产管理 作为数据治理的核心部分,数据资产管理涵盖了从创建到删除的数据生命周期管理。华为的方法论强调了分类标准、命名规范以及元数据管理和血缘分析的重要性,以确保数据的一致性和完整性。 二、 数据质量 高质量的数据直接影响数据分析的准确性与决策的有效性。华为提供了包括清洗、校验和监控在内的流程来定义并执行数据质量管理的标准,以此保证其准确度、完整性和时效性。 三、 数据安全及隐私保护 在构建数据湖的过程中,确保数据的安全是至关重要的环节之一。为此,华为制定了一系列策略以保障加密传输、访问控制以及符合GDPR等法律法规要求的隐私防护措施,并进行定期审计工作来防止未授权的数据泄露行为发生。 四、 数据治理框架 华为的数据湖治理体系包括了从战略规划到技术实现五个方面的内容:即明确目标与原则(政策)、角色分配和职责界定(组织结构)、流程设计及执行机制(程序),以及自动化工具和技术平台的支持。这五项维度共同构成了一个完整的数据管理生态系统。 五、 数据湖的构建与运营 除了单纯的技术层面外,华为还强调了业务理解的重要性,在模型设计阶段充分考虑企业需求,并通过持续监控来优化整个系统的运行效率和效果。 六、 元数据管理 元数据是描述实际内容的关键元素。华为提倡采用有效的策略去捕捉并利用这些信息以便于用户更快速地获取所需的数据资源。 七、 数据服务与共享机制 将存储在湖中的大数据转化为业务价值的最后一步就是提供相应的服务和接口供内外部使用,同时也要确保相关权限设置合理且遵循规定流程。华为在此方面鼓励开放协作精神但同时也注意保护数据主权不受侵犯。 总体而言,这套方法论旨在帮助企业构建一个高效、安全及合规的数据环境,并通过管理好每一个环节来实现对大数据价值的最大化利用。
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    本PDF文档详细介绍了华为在构建企业级数据湖过程中采用的数据治理方法论,旨在帮助读者理解如何通过科学有效的策略来管理和优化大数据环境。 最新的华为数据湖治理中心的数据治理方法论,供大家学习参考。
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    本PDF文档深入解析了华为DAYU智能数据湖运营平台的核心理念与实践策略,重点阐述其独特的数据治理方法论,旨在帮助企业构建高效、安全和灵活的数据管理体系。 ### 华为智能数据湖运营平台DAYU数据治理方法论 #### 一、目的与背景 随着企业数字化转型步伐的加快,数据已经成为不可或缺的核心资产。有效管理和利用这些数据不仅能够提高企业的运营效率,还能支持更为精准的决策过程。然而,在实践中,很多企业面临着缺乏统一的数据标准和业务系统间难以共享数据等问题。为应对这些问题,构建完善的数据治理体系已成为当务之急。 华为智能数据湖运营平台DAYU的数据治理方法论正是在这一背景下应运而生。它汇集了华为多年来的实践经验,并参考业界最佳实践进行了优化调整。通过这套方法论,企业可以建立一套完整的数据治理体系,实现对数据资产的有效管理和最大化利用。 #### 二、数据治理框架 ##### 1. 数据治理框架 数据治理框架是整个体系的基础,定义了数据治理的基本结构和运作方式。华为DAYU的数据治理框架主要包括以下几个方面: - **数据集成**:确保根据既定方法论有序地将数据导入到数据湖中,并满足一系列标准要求。 - **数据标准**:通过建立统一的语言来降低沟通成本、提高一致性,涵盖从高层抽象到具体实现的不同层次的管理。 - **数据质量**:保持准确性、完整性和一致性的高标准,定期检查和持续改进流程以维持高质量的数据。 - **数据安全**:保护敏感信息不受未授权访问或泄露风险的影响,并确保其存储与传输的安全性。 - **生命周期管理**:对从创建到销毁的整个过程进行管理,包括备份、归档等环节的操作。 - **元数据管理**:提供关于数据的信息帮助理解和定位集合,提高使用效率。 ##### 2. 数据治理模块域 在框架的基础上,DAYU进一步细化了主要的数据治理领域,并明确了每个领域的具体功能和目标: - **数据集成**:负责整合不同来源的数据形成统一视图。 - **数据标准**:通过定义一致性和互操作性的规则来确保一致性。 - **数据质量**:监控并改进措施以维持高标准的品质控制。 - **数据安全**:保证合规性及保密性,防止未经授权访问或篡改行为发生。 - **生命周期管理**:对所有阶段进行全程管控以便有效利用资源和信息资产。 - **元数据维护与管理**:提高可发现性和使用效率通过良好的元数据库。 ##### 3. 模块域之间关系 各模块领域间存在紧密联系,例如定义的数据标准会影响评估的质量控制策略。因此,在实际操作中需要综合考虑并协调各个领域的互动以达到最佳效果。 #### 三、数据治理组织架构 有效的数据治理体系不仅依赖于技术和工具,还需要强大的支持性结构来确保其运作良好。华为DAYU方法论强调: - **组织框架**:定义了团队的组成层级。 - **职责分配**:明确了各层的责任和权限,使每个成员都明白自己的角色任务。 - **协作机制**:跨部门、跨职能合作促进不同团队间的沟通协调。 #### 四、数据治理度量评估体系 为了衡量效果,需要建立一套评价指标。这包括: - **实施方法论**:指导项目的步骤和流程。 - **度量维度**:定义关键性能指标来评估成效。 - **评分规则**:明确量化这些标准的方法以便客观评审。 #### 五、华为数据治理案例 在实践中,通过不断探索和完善的数据治理体系,华为实现了有效管理和利用其资产的目标,并取得了显著的效益提升。 #### 六、新冠疫情下的思考 面对突发事件如疫情爆发时,高效地进行数据管理尤为重要。这为企业应对危机提供了支持并增强了决策质量。 #### 七、DAYU方法论产品落地应用 该理论不仅停留在理论上,在华为智能数据湖运营平台DAYU的实际产品中也有广泛应用,为客户提供实用的解决方案和工具。
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    本PDF文档详尽介绍了华为公司在数据治理方面的实践与经验,涵盖策略制定、执行及优化等多个层面,为企业提供宝贵参考。 华为的数据治理之道体现了公司在数据管理方面的卓越能力,并为公司的数字化转型奠定了坚实的基础。通过有效的数据治理策略,华为不仅优化了内部流程,还提升了决策效率与业务灵活性,在激烈的市场竞争中保持领先地位。
  • 之路.pdf
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    本书详细介绍了华为公司在数据管理方面的实践经验与理念创新,探讨了其在数字化转型过程中的数据治理策略和方法。适合企业管理者和技术人员阅读参考。 ### 华为数据治理之旅 #### 一、华为数据治理的目标与意义 华为的数据治理旨在通过系统的管理和优化,确保企业内部数据的质量、可用性和安全性,从而支持企业的数字化转型和发展。其核心目标包括: 1. **数据清洁**:提高数据质量,确保数据准确性,以支持财务报告的准确性和业务流程的顺畅。 2. **构建坚实的数据基础设施**:为后续的服务化和数字化转型奠定基础。 3. **实现高效利用和服务化**:支撑智能化决策和增长。 #### 二、华为数据治理的实施路径 华为的数据治理工作分为两个主要阶段: 1. **第一阶段**: - 着重于通过数据治理提升财务报告准确性,打通主业务流程。具体措施包括任命各领域数据责任人,建立标准体系和质量度量机制。 - 在顾问指导下制定管理框架,并推进支撑GPO的数据组织建设。 2. **第二阶段**:目标是在实现可视化和共享的基础上推动数字化转型: - 启动底座建设以确保基础设施的稳固性。 - 推进数据服务化,提升可用性和价值。 - 构建数据分析平台增强洞察力与预测能力。 - 持续改进质量保证一致性及准确性。 #### 三、华为数据治理的关键要素 在实施过程中关注以下关键因素: - **全面接入和整合**:确保有效打破孤岛现象,实现广泛的数据连接。 - **分享与深入分析**:促进数据的共享以支持业务决策。 - **明确责任归属**:确立各领域的责任人并明晰其职责范围。 - **统一架构及标准制定**:建立一致性的结构框架保证数据一致性。 - **确保源头唯一性与可靠性** - 持续改进质量提升有效性 #### 四、华为数据治理的成功经验 在实践中积累了丰富的实践经验: - 2007年全面启动,明确了战略地位。 - 建立和完善了管理组织体系包括领域责任人及跨领域的合作团队等。 - 制定详尽的数据生命周期规范和流程。 - 构建完整的治理体系包含质量管理、责任归属管理和源头管理等方面。 - 应用信息化平台如治理与分析平台提升效率效果。 - 不断优化策略和技术手段以确保持续进步。 #### 五、结论 华为通过数据治理工作不仅为企业自身带来了显著效益,也为其他企业提供了宝贵经验。成功实现了清洁化、可视化和共享目标,并为数字化转型奠定了坚实基础。未来随着数据重要性的增加,数据治理将成为更多企业的关键因素之一。
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    本资料汇集了最新的上市公司治理水平及治理指数数据,旨在为投资者、分析师和学者提供权威参考信息。 最全!上市公司公司治理水平/公司治理指数数据:1. 数据来源:国泰安数据库(CSMAR)2. 时间跨度:1999-2020年3. 区域范围:沪深A股上市公司 计算方式详见文件内的stata do文件。
  • 与大
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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。