基于Hadoop的数据治理体系设计与实现.pdf
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简介：
本文档探讨了在大数据环境下，利用Hadoop技术构建高效数据治理体系的方法和实践，包括数据存储、处理及安全策略的设计与实施。
在大数据时代，随着互联网的发展，企业对数据的依赖性日益增强。基于不同业务的数据应用程序成为推动企业信息化的关键因素之一。然而，在海量数据涌现的同时，诸如数据质量问题、管理复杂性和安全挑战等问题也接踵而至。因此，有效的数据治理变得至关重要。
在这种背景下，基于Hadoop的数据治理系统应运而生，旨在提升数据质量、优化管理流程，并确保其安全性与合规性。针对现有系统的不足之处（如缺乏统一的标准化流程和多维度展示能力），本课题设计了一个新的解决方案：
1. **数据管理标准化子系统**：该部分构建了一套完整的治理流程，以规范特定结构化数据的操作，保证了处理过程的一致性和有效性。
2. **元数据统一管理子系统**：利用Apache Atlas等开源工具对大数据平台的元数据进行集中管理和监控。这为用户提供了一个全面的数据视图，便于理解其来源、关系及使用情况。
3. **多维数据分析子系统**：通过Kylin快速构建数据立方体以支持大规模即时查询和分析，并提供中英文转换功能，使结果能够更好地服务于不同语言背景的用户群体。
4. **全局数据资产监控子系统**：实时监测治理系统的运行状态并为决策者提供关键洞察。这有助于及时发现问题并进行调整，确保系统稳定运作。
该论文以卫健委的具体应用场景为例展示了新系统的应用效果，在实际部署和使用中证明了其有效性和适应性，并因此获得了一项专利认证，进一步证实了设计的创新性和实用性。
总之，基于Hadoop的数据治理方案通过标准化管理、统一元数据监管以及多维数据分析等功能提升了整体效率与质量，为企业提供了更为高效且智能的数据服务。
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