1. 
      
          1. 數據治理

            Data governance

            數據現狀與問題

            主要服務內容

            • 調研

              明確數據建設現狀,因地制宜制定治理方案
            • 主題化

              多數據間碰撞、融合、關聯和互補,實現數據潛在價值的挖掘
              主題庫和知識庫的生成
            • 接入

              統一存儲備份,匯聚內外部多源異構數據
              消除數據物理隔離
            • 資產化、服務化

              統一數據資源目錄,統一數據服務
              全流程、跨部門、跨業務、跨層級數據共享
            • 標準化

              統一標準規范,優化數據質量提升數據價值
              消除數據邏輯隔離

            數據調研服務

            數據來源廣泛而且結構各異,加上各地數據都有自己的特色,以及信息化建設程度不一、數據質量不同等原因,在各地開展數據處理工作前會先進行全面的數據調研梳理,根據調研結果因地制宜制定數據處理方案,明確數據處理的終點、出發點和路徑。

            數據接入服務

            數據接入是指根據業務需求,在起始階段定義數據獲取、處理、治理、組織、服務各環節的流程、方法和流轉機制,并根據數據探查和定義將多源異構數據接入大數據中心,完成與數據提供方的數據對賬。

            數據標準化

            主題化服務

            主題庫將分散在各個表中的數據統一到了一起,形成較為全面完整的基礎數據庫,既能直接對外使用,也可以作為數據支撐,進行數據的業務二次計算。主題庫是一個可以不斷完善擴充的庫,如果來源數據表越多,那么主題庫中數據將更加完整準確。

            資產化、服務化

            把數據資源加工形成通用可復制的服務及組件,不同的應用開發項目組可以共同地去調用唯一的數據服務,從而保證數據質量和一致性,加速從數據到價值的轉換過程。

            擬達到的效果:
            通過數據治理服務讓數據成為資產,使得海量數據以最高效率發揮最大價值。
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