大数据管理

1、数据治理

概念：业务中涉及数据使用的一整套管理行为，如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程.

组成部分：元数据管理、主数据管理、大数据质量管理、大数据资产化、大数据共享发布、大数据标准、大数据交换集成

元数据管理：收集元数据，对元数据进行查询、分析、版本管理、后期维护，确保元数据在业务中的有效利用。（元数据指描述数据属性信息的数据）

主数据管理：统一管理分布在不同业务系统中的主数据，形成标准化数据管理，简化各业务系统间的集成复杂度。（主数据指具有相同的概念的数据）

大数据质量管理：跟踪和监控数据的质量问题，确保大数据的准确性、唯一性、及时性。

大数据资产化：将数据包装成企业资产，将数据变现。

大数据共享：将数据资源共享、发布，对外开放数据能力，供企业内外用户使用。

大数据标准：统一定义业务的数据、编码、属性等，配合元数据核心管理技术，保证数据标准化的应用。

大数据交换集成：各异构数据按照一定规范与数据标准进行交换和集成。

 

2、数据中台

概念：业务中将数据分析管理可分为数据后台、数据中台、数据前台。

数据后台：主要做数据存储和数据计算（关注：速度、效率、成本）

数据中台：主要数据交换集成、数据开发、数据管理、数据共享（关注质量、安全、共享机制）

数据前台：主要包括客户画像、行为分析、精准营销等（关注客户场景）

3、大数据概念

大数据(BigData)，是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。大数据应用相比于传统的数据应用，

具有数据体量巨大、数据类型繁多、查询分析复杂、处理速度快等特点，大数据技术就是提供从各种各样类型的数据中快速获得有价值信息的能力，

其核心是数据集成、数据管理、数据存储与数据分析。 公司主要为客户提供大数据集成、管理与分析的支撑性基础软件和相关解决方案，

包括具有自主知识产权的大数据集成平台、数据治理平台、智慧数据应用平台产品以及大数据治理解决方案及相关的服务，帮助客户提高

大数据集成能力、保证数据质量、提高数据分析准确度，降低大数据分析与运行成本，利用大数据进行分析、决策，提高企业的经营管理能力和客户服务水平。