关于：基于发表论文大数据平台的数据治理系统建设

renliangyat

一、发表论文引言从一些观点来看，期刊发表能够较好的带动周边市场的快速发展，是核心的动力。https://www.xrqkw.com/

大数据时代数据是公认的一项重要资产。发表论文数据作为对真世界的对象、事件和概念的被选择属性的抽象表示，由可明确定义的约定对其含义、采集与存储进行表达和理解。数据治理是将数据作为资产进行管理，建立统一标准，检核数据质量，准确描述数据元属性，分析数据之间关联关系，形成数据资源目录，现数据速检索，对数据全生命周期进行管理的整套流程体系。 数据治理系统作为大数据中心的核心基础支撑系统，旨在为数据仓库、数据服务平台、大数据基础平台以及时共享交换平台，提供统一、便捷、高质量、价值比较大化的数据资源。本发表论文研究从数据全生命周期的整体视角，通过统筹规划数据治理系统，在系统建设伊始就现统一的数据高质量、高标准管理，有效避免后续为数据统一治理而带来的高昂改造成本，以现数据资源互联互通和价值比较大化。 二、基于发表论文大数据平台的数据治理系统设计 21系统目标 数据治理系统的目标是提高数据的发表论文质量（准确性和完整性），保证数据的安全性（保密性、完整性及可用性），现数据资源在各组织机构部门的共享；推进信息资源的整合、对接和共享，提升组织的整体信息化水平，充分发挥信息化作用。 22系统设计 数据治理系统所涉及的技术及功能主要包括发表论文数据标准管理、元数据管理、数据质量管理、血缘管理、影响分析、数据资产管理、数据目录管理、数据生命周期管理等，具体结构可见图1。 221数据标准管理 数据标准管理对数据进行全生命周期管控，支持数据标准的制定及审核。落地映的标准数据进入系统，可供数据使用者对标准进行查询，同时提供标准版本管理。数据标准管理内容包含数据标准集成、数据标准映、标准查询和标准版本管理。 222元数据管理 元数据是一种电子式目录，为了达到编制目录的目的，必须描述并收藏发表论文数据的内容或特色，进而达成协助数据检索的目的。元数据描述了数据属性的信息，用于支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能。元数据管理主要包含元数据分析管理和采集管理，通过元数据管理可以降低了用户理解和使用数据的难度。 223数据质量管理 数据质量管理是通过统一的数据标准来提升数据质量，为政务数据的质量管控提供技术支撑。借助数据标准和元数据工具体系，可以有效识别各类数据的质量问题；针对质量问题，通过血缘管理和影响分析，可以速定位到责任人，具体数据质量管理流程如图2所示。 224血缘管理 数据血缘管理以目标对象为起点、目标分析为终点，按照引用关系逐层扩展。为了能清楚地了解数据加工过程和更完善地处理数据更新机制，需要建立数据血缘分析功能，以使用户清楚数据生成的来去脉，并现在数据产生、加工融合、数据流通到比较终消亡等数据处理过程中形成关联关系集合。 225影响分析 影响分析，研究数据变更对业务逻辑、业务流程、数据标准以及平台技术层面的影响，提供为现业务所写的程序代码等改变并输出评估报告，给数据更改方和受影响方等参考，帮助数据所有者判断是否必要进行数据的更改，以及提出受影响方需要做出的准备。 226数据资产管理 数据资产是能够为治理及社会服务产生价值的数据资源，而非所有的数据都构成数据资产。数据资产管理对数据资产进行分级分类，筛选出有效的数据资产。在资产权限管理的指导下，对内可进行共享和交换数据，对外可开放共享数据及提供API接口、供应用层访问，同时支持资产使用情况的调用统计。 227数据目录管理 发表论文数据目录管理现数据目录从创建、发布、维护到对接的动态规范管理。通过对采集的数据源及元数据按目录层级进行存储，可存储表数据、图片和视频等数据资源及元数据，支持数据服务平台和上层应用展示，方便用户速查找数据资源，同时支持政务信息资源目录的编制以及与各级目录平台的对接。 228数据生命周期管理 数据生命周期管理，是对信息系统的数据在整个生命周期内的流动进行管理（创建、初始存储、过期删除等）。数据生命周期管理支持将所涉及过程自动化，根据指定的策略将数据组织成各个不同的层，并基于关键条件自动地将数据从一个层移动到另一个层。 、发表论文结论 数据全生命周期的整体视角，设计发表论文基于大数据平台的数据治理系统。该系统在建设之初就为现统一的数据高质量、高标准管理而设计，预期能够满足组织在数据治理方面的功能需求，并有效避免系统为现数据的统一治理而带来的高昂改造成本，为数据资源互联互通和价值比较大化提供支撑。