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資料解讀本套資料共91頁，詳細資料請看本解讀文章的最后內容。在大數據時代，數據的價值日益凸顯，隨之而來的是數據治理的挑戰(zhàn)?！稊祿卫砼c大數據平臺設計》為我們提供了一個全面的視角，從數據治理的背景、策略、關鍵組成部分，到大數據平臺的設計，詳細闡述了如何構建一個有效的數據治理體系和大數據平臺。數據治理背景數據治理的緊迫性來自于大數據時代數據的重要性，以及信息孤島、數據質量問題的普遍存在。數據治理不僅是大數據應用的基礎，也是解決數據安全問題的關鍵。數據治理現狀當前，數據治理面臨的挑戰(zhàn)包括缺乏管理、歷史包袱、利益協調困難、落地難、過度依賴技術工具和對數據缺乏明確區(qū)分。數據治理策略有效的數據治理策略需要獲得各方支持、引入外援、找到痛點、確定起點、責任到人、績效評估和持之以恒。數據治理要素數據治理包括組織、流程、活動與機制、計劃、制度與標準規(guī)范，以及技術平臺與工具。元數據管理元數據管理是數據治理的基礎，涉及技術元數據、業(yè)務元數據和操作元數據。元數據管理有助于解決數據模糊性、推進標準化建設、規(guī)范化數據審計。主數據管理主數據管理關注企業(yè)內分散存儲的核心業(yè)務實體數據，如客戶、合作伙伴、員工等。主數據管理的目標是提升數據質量、強化決策支持、統一數據共享。數據質量管理數據質量管理關注數據的值域、定義、有效性、完整性、業(yè)務規(guī)則、結構完整性和數據流。組織架構設計、治理流程、技術和方法是數據質量管理的關鍵。大數據平臺設計大數據平臺設計涉及對大數據的理解、與傳統數據倉庫的關系、Hadoop與MPP數據庫的比較。大數據平臺需要考慮數據的采集、存儲、計算、展現和挖掘。實施建議實施數據治理時，應以數據質量提升為目標，主數據管理為關鍵，元數據管理為基礎。經驗總結數據治理的成功依賴于標準先行、工具使用、實事求是、確定方法、做好績效、高層支持和業(yè)務參與。技術手段技術手段在數據治理中發(fā)揮著重要作用，包括數據剖析、BI系統整合、監(jiān)控和問題處理。最佳實踐最佳實踐包括從數據剖析開始、高層支持、關鍵數據先行、在數據上游解決質量問題、數據質量報告的大范圍發(fā)布。接下來請您閱讀下面

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