企业数据治理八步法实践指南

步骤一：数据提取根据特定查询条件，从数据库中提取相关数据。 步骤二：粗略空间运算对提取的数据集进行粗略的空间运算，计算整体关联性。 步骤三：支持度阈值过滤筛选出支持度低于最小阈值的一阶谓词，排除关联性较弱的项。 步骤四：精细空间计算基于步骤二得到的粗略谓词集合，应用精细的空间计算方法，进一步计算谓词，提高精度。 步骤五：多层次关联规则挖掘深入挖掘多个概念层次，找到完整的关联规则集合，全面揭示数据间的空间关联性。

PDCA循环包括以下八个步骤：①分析现状，识别问题；②分析质量问题的各种影响因素；③探究导致质量问题的主要原因；④制定解决措施，涵盖5W1H的详细要求：为何制定措施？达到何种目标？在何地执行？由谁负责？何时完成？⑤执行，按计划执行措施；⑥检查，将执行结果与预期目标对比；⑦标准化，总结成功经验并设定标准；⑧将未解决或新问题纳入下一个PDCA循环解决。

企业架构、IT 治理和数据治理是企业信息化建设中不可或缺的三个方面。它们各自构成独立体系，却又相互影响，共同支撑企业信息化建设的稳步发展。 企业架构为企业信息化建设提供顶层设计，IT 治理确保信息化建设符合企业战略目标，而数据治理则保障数据资产的质量和价值。三者协同运作，才能最大化地发挥信息化对企业发展的推动作用。 然而，由于三者概念相近，关系密切，实际应用中容易混淆，导致企业信息化建设效率低下。因此，明确区分三者概念，厘清三者之间的关系，对于提高企业信息化建设水平至关重要。

为应对数字化转型挑战，企业需要构建高效、可靠的数据管理体系，实现数据价值最大化。概述了企业数据治理框架的构建原则、核心要素以及实施步骤。 一、 框架目标：打造统一数据底座，赋能业务发展 数据治理建立统一的数据底座，实现实时（Real-time）、按需（On-demand）、全在线（All-online）和自助（Self-service）的数据服务获取（ROAD 体验）。通过优化数据管理和使用，提升各部门工作效率，进而提高企业效益和用户满意度。 二、 核心要素：信息架构为基石，数据标准为准绳 信息架构是数据治理的基础，定义了企业数据的结构和分类。其核心要素包括： 数据资产目录: 记录所有数据资

字节跳动的埋点数据流建设，真的是前端和数据打交道的同学必须关注的一个好例子。抖音那边流量大、用户多，埋点搞不好，推荐和广告立马出问题。所以他们在实时性和稳定性这块儿，花了不少心思。 万亿级别的数据量、PB 级别的存储，说白了就是量大管饱。你要是之前做过数据流的东西，应该能感受到那种每秒上百万条数据涌进来的压迫感。为了不让系统爆掉，他们用Flink搞了一套数据分流机制，只用一个任务搞定全量埋点，挺省资源的，维护起来也更轻松。 ETL 清洗这块儿做得也细，比如像UserAction的流程，都是一步步标准化和打标签。你想嘛，推荐系统训练模型要用的东西，要是数据不干净、不及时，结果用户看到的内容就乱七

这份资料深入剖析了大数据平台建设中至关重要的数据治理环节，并详细阐述了构建全面数据治理体系的架构设计。内容涵盖数据治理各个层面的最佳实践，为构建安全、可靠、高效的大数据平台提供实用指南。

服务治理及架构优化 京东实践案例

地震成像裂步Fourier法，即split-step Fourier脉冲响应，在地震成像中具有重要应用。

在数据治理实践中，必须先识别数据并有效分类，以避免一刀切的控制方法，同时需采用精细的安全管理措施，平衡数据的共享与安全使用。元数据是关于数据的数据，用于标注、描述或解析其他数据，以便更轻松地检索、解读或使用信息。完整记录和管理数据的背景、历史和起源，建立元数据标准，提升战略信息价值，协助分析人员做出更有效的决策。数据标准化治理应遵循国家和地方相关标准，制定一套统一完整的规范体系，确保信息高度共享和系统运行的协调保障。