大数据治理平台解决方案.pdf
这份文档是一份关于大数据治理平台解决方案的演示文稿，主要面向银行等金融机构，旨在解决数据应用中存在的各种问题，并建立统一的数据管理体系。
文档首先介绍了数据治理的意义、作用和价值，强调其是构建完善、共享、统一数据环境的基础保障，并能将数据作为资产进行有效管理。同时，明确了数据治理的作用在于规范岗位职责和管理流程，保证数据在采集、集中、转换、存储、应用等环节的完整性、准确性、一致性和时效性。
随后，文档分析了某银行在数据应用方面存在的现状和问题，主要包括数据梳理不足导致的数据冲突、业务职能不清或重叠、数据标准缺失、IT架构以部门级应用为主等。具体问题包括信息孤岛、数据冗余、共享性差、历史数据缺失、数据分散难以管理、缺乏稳定的抗源变化数据层等。
针对以上问题，文档提出了数据治理的阶段目标，即发现数据质量问题、推动数据标准的建立、优化数据架构，并建设稳定、可扩展的数据仓库。具体方法包括：
1. 发现数据质量问题：通过源系统分析、数据质量检查和问题分析等阶段，建立数据质量检核系统。
2. 推动数据标准的建立：通过数据标准梳理、定义、映射和执行等步骤，统一全行口径，解决数据不一致、不准确等问题。
3. 建立数据仓库模型框架：通过整合层模型设计、业务模型设计和逻辑模型设计等环节，优化数据架构，建立稳定、可扩展的数据仓库。
文档还展示了元数据管理系统、数据传输平台和调度传输平台等数据管理系统的建设情况，以及数据生命周期管理策略，以支撑数据治理的实施。
最后，文档强调了项目建设的特点，包括多方参与、字段级加工、分工协作和共同推动等，并列举了基础标准产出物和项目提交物。总结了项目成效，包括扩展数据范围、支持全行级数据应用和支撑数据挖掘等，以实现中长期价值。
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