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数据治理

产品简介
数据治理是整个大数据平台的数据仓库,相关数据基于综合接入与业务协同平台完成数据的集成,包括对数据格式、内容的标准化、数据归一化、数据转换/转义、去重以及必要的信息脱敏,加载到大数据资源池进行统一存储与管理。池内数据根据数据治理体系标准进行治理,包括元数据管理,数据质量管理,数据标准管理、等。治理后的数据按照主题进行数据建仓,基于主题数据各个应用可以抽取面向具体应用场景的数据形成深度汇总、结合业务模型库进行数据分析,形成信息资源服务平台,为大数据业务应用提供成果数据支撑。
  主要功能介绍

  数据治理系统集成租户大盘、数据地图、数据模型、数据管理、数据标准、作业管理、数据质量和租户管理等功能,提供从数据建模、数据存储到数据安全使用的全生命周期管理功能。

  元数据管理

  系统提供元数据管理功能。元数据管理平台是大数据平台的重要组成部分,为数据集成、数据质量管理、数据加工整合、日常运行维护、数据安全管理和业务应用提供基础能力支持。数据治理平台要求实现一站式的元数据管理,包括技术元数据、业务元数据、管理元数据三类。数据管理汇聚大数据平台上的所有数据信息,管理数据的基本信息、数据的流转、数据的消费、数据的转换,可以对数据进行清晰的管理,同时可以追溯数据的血缘关系,定位数据变化的影响分析等,有效的维护大数据平台的可管理性、可靠性和高质量。

  数据标准

  各种数据的标准体系建设,包括各类数据的的完整性(数据信息能否存在缺失的状况)、一致性(数据记载的规范和数据能否契合逻辑)、精确性(数据记载的信息是否存在反常或过错)、及时性(数据从发生到能够检查的时刻距离)所做的设计规范,提取并识别概念数据库、逻辑数据库、数据类、数据元素,建立数据模型,遵循关系数据库规范设计数据库结构,最终实现信息的全面性和数据的规范性。

  数据模型

  具备可视化数据建模功能,通过页面操作即可完成数据模型的创建和维护工作,支持数据模型的导入和导出操作;

  提供业务术语表管理功能,可按主题范畴对业务概念进行分类管理,并对各业务概念对应的逻辑实体进行模型管理;

  数据质量

  系统按照数据质量管理流程,即质量定义、度量、分析和改进等帮助用户进行管理,主要功能包括:规则管理、质量监控、质量评估、质量报告、质量改进等,可以对已有数据进行概要分析,发现和监控其中的质量问题,并进行质量改进。

  数据地图

  系统支持以租户和项目空间为单位进行数据表数目和数据占用存储空间的展示,让用户从宏观角度了解各个租户和项目空间之间数据的比例关系,以及各类统计数据如租户数目、数据库数目、数据表数目、作业和任务数目等信息。

  数据血缘

  数据血缘分析

  数据从源到目的地,经过大量的功能模块的处理和传递,呈现在业务用户面前,很多时候需要对数据的来龙去脉进行分析。例如两个数据报表进行对比,结果差异很大,需要人工核对分析指标的维度信息,分析数据指标从哪里来,处理条件是什么,最后才能分析出问题原因。又如基础数据表因某种原因需要修改字段时,需要评估其对数仓的影响。

  数据血缘管理,通过元数据模块以历史事实的方式记录每项数据的来源,处理过程,应用对接情况等,记录了数据表在治理过程中的全链血缘关系,基于这些血缘关系信息,可以轻松的进行影响分析,以数据流向为主线的血缘追溯等功能,从而提升报表信息的可信度,为数据的合规性提供验证手段,帮助业务部门实现信息共享、提升协调工作效率。

  支持全链的数据血缘分析和展示,可以根据数据库血缘清晰的查看数据在数据源库、数据中心、目标数据库之间的总体流向。当选择了某个特定的数据表之后,就可以展示与该表关联的所有表,而且还可以根据层级进行筛选,并且辅以展示相关的统计信息。数据血缘支持数据表之间的血缘、数据库之间的数据流向血缘、数据处理任务血缘、工作流血缘等明细信息的展示,这些血缘信息记录了数据治理过程中任何一个细微处理环节中导致的数据的变化、流动等情况。

  数据安全

  提供基于项目空间的安全管理功能,支持配置访问控制列表授权和基于策略的授权,项目权限配置要求细化到Read、Write、List、CreateTable、CreateInstance、CreateFunction、CreateResource和CreateJob等。
产品目录
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