大数据平台数据管理设计方案.docx

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1、大数据平台数据管理设计方案数据源层，主要用来管理各类数据源，数据分散到统计库、资源库、需求库、 专家库以及企业库等等。数据处理层，主要包括元数据、数据标准、数据质量。元数据可进行元数据采 集、血缘分析、影响分析、全链分析，元数据变更管理、绘制数据地图等；数据标 准可定义数据标准、标准落地、标准评估监控，及标准版本管理等；数据质量可 管理质 量规那么、数据模型，及数据质量方案。将这三项静态备份后再经过抽取、 清晰、筛选、转换再进行入库这5个步骤，最后将处理完之后的数据进行集中存储 至数据存储层。数据存储层，将经过数据处理后的数据经过数据转换接口模块输送到事实数 据、数据仓库、数据集市、维度数据进

2、行存储。数据共享层，主要包括管理决策支撑服务、科技资源信息管理服务、科技业务 应用集成服务。管理决策支撑服务可进行专题定制、资讯推送、行情研究等；科技 资源信息管理服务包括文献查询、信息跟踪、专利分析等；科技业务应用集成服务 包括科技统计、资源调查、需求征集等功能。应用层，该层主要通过平台便捷的子系统应用服务功能，从而改善决策支撑、 缩减管理本钱、降低数据风险、提升数据价值，并提供数据公开等。数据管理包括对数据各个维度的管理，大致包括以下几个方面：数据标准管 理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据平安管理、数 据价值管理、数据共享管理。数据标准管理：具体实施过程有：理解数

3、据标准化需求；构建数据标准体系和规范；规划制定 数据标准化的实施路线和方案；制定数据标准管理方法和实施流程要求；建设数据 标准管理工具，推动数据标准的执行落地；评估数据标准化工作的开展情况。数据标准管理的目标是通过统一的数据标准制定和发布，结合制度约束、系统 控制等手段，实现企业大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性，推动 数据的共享开放，构建统一的数据资产地图，为数据资产管理活动提供参考依据。数据模型管理：定义和分析企业数据需求；定义标准化的业务用语、单词、域、编码等；设计 标准化数据模型，遵循数据设计规范；制定数据模型管理方法和实施流程要求；建 设数据模型管理工具，统一管控企业数据

4、模型。数据模型是数据资产管理的基础，一个完整、可扩展、稳定的数据模型对于 数据资产管理的成功起着重要的作用。通过数据模型管理可以清楚地表达企业内 部各种业务主体之间的数据相关性，使不同部门的业务人员、应用开发人员和系 统管理人员获得关于企业内部业务数据的统一完整视图。元数据管理：理解企业元数据管理需求；开发和维护元数据标准；建设元数据管理工具；创 建、采集、整合元数据；管理元数据存储库；分发和使用元数据；元数据分析（血 缘分析、影响分析、数据地图等）。元数据管理内容描述了数据在使用流程中的信息，通过血缘分析可以实现关 键信息的追踪和记录，影响分析帮助了解分析对象的下游数据信息，快速掌握元 数据

5、变更可能造成的影响，有效评估变化该元数据带来的风险，逐渐成为数据资 产管理开展的关键驱动力。主数据管理：理解主数据的整合需求；识别主数据的来源；定义和维护数据整合架构；实施 主数据解决方案；定义和维护数据匹配规那么；根据业务规那么和数据质量标准对收集 到的主数据进行加工清理；建立主数据创立、变更的流程审批机制；实现各个关 联系统与主数据存储库数据同步；方便修改、监控、更新关联系统主数据变化。主数据管理通过对主数据值进行控制，使得企业可以跨系统的使用一致的和 共享的主数据，提供来自权威数据源的协调一致的高质量主数据，降低本钱和复 杂度，从而支撑跨部门、跨系统数据融合应用。数据质量管理:开发和提升

6、数据质量意识；定义数据质量需求；剖析、分析和评估数据质量； 定义数据质量测量指标；定义数据质量业务规那么；测试和验证数据质量需求；确定 与评估数据质量服务水平；持续测量和监控数据质量；管理数据质量问题；分析产 生数据质量问题的根本原因；制定数据质量改善方案；清洗和纠正数据质量缺陷； 设计并实施数据质量管理工具；监控数据质量管理操作程序和绩效。通过开展数据质量管理工作，企业可以获得干净、结构清晰的数据，是企业开 发大数据产品、提供对外数据服务、发挥大数据价值的必要前提，也是企业开展 数据资产管理的重要目标。数据平安管理：理解数据平安需求及监管要求；定义数据平安策略；定义数据平安标准；定义 数据平

7、安控制及措施；管理用户、密码和用户组成员；管理数据访问视图与权限； 监控用户身份认证和访问行为；定义数据平安强度，划分信息等级；部署数据平安 防控系统或工具；审计数据平安。数据平安管理的目标是建立完善的体系化的平安策略措施，全方位进行平安 管控，通过多种手段确保数据资产在“存、管、用”等各个环节中的平安，做到事 前可管、事中可控、事后可查”。数据价值管理：确定企业数据集成度水平；确定企业数据的应用场景；确定数据存储、计算和 运维的本钱预算；明确数据本钱和收益的具体计量指标；计算数据在不同应用场景 下的本钱和收益；计算企业数据资产的总体本钱和收益；制定数据本钱优化方案和 提升数据增值方案；审核、

8、改进方案数据价值（收益）主要从数据资产的分类、使用频次、使用对象、使用效果 和共享流通等方面计量。数据价值（收益）管理从度量价值的维度出发，选择各 维度下有效的衡量指标，对针对数据连接度的活性评估、数据质量价值评估、数 据稀缺性和时效性评估、数据应用场景经济性评估，并优化数据服务应用的方 式，最大可能性的提高数据的应用价值。数据共享管理:定义数据资产内部共享和运营流通监控指标；设计数据资产内部共享和运营流 通管理方案；制定数据资产内部共享和运营流通管理方法和实施流程要求；监控 数据资产内部共享和运营实施；监督落实数据内部共享与外部流通等合规性管理要 求；分析内部共享与运营流通指标，评价运营效果并改进数据共享管理主要是指开展数据共享和交换，实现数据内外部价值的一系列 活动。数据共享管理包括数据内部共享（企业内部跨组织、部门的数据交换）、 外部流通（企业之间的数据交换）、对外开放。数 据内部共享的关键步骤是打通 企业内部各部门间的数据共享瓶颈，建 立统一规范的数据标准与数据共享制度， 数据外部流通和对外开放可以通过数据直接交易与提供数据分析信息的两种方式 实现，将数据中符合共享开放层级的信息作为应用商品，以合规平安的形式完成 共享交换或开放发布。