1、数据治理流程架构核心思想：
该图描绘了一个以数据标准规范体系 为核心，大数据生命周期管理 为主线，数据资源中心 为依托，并辅以数据质量管理 和大数据安全与隐私管理的数据治理流程架构。它旨在通过规范化的流程和技术手段，提升数据质量，保障数据安全，并最终实现数据的有效利用。
2、数据治理流程架构结构分解：
1.数据标准规范体系
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核心： 数据治理的基础，为数据的采集、存储、处理和应用提供统一的标准和规范。
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组成：
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元数据标准： 规定了描述数据的数据（即元数据）的标准，包括元数据的定义、分类、编码等。
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数据元标准： 规定了数据元素的标准，包括数据元素的名称、类型、长度、取值范围等。
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数据分类编码标准： 规定了数据的分类和编码规则，用于实现数据的统一分类和标识。
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数据质量标准： 规定了数据质量的评估标准和指标，用于衡量数据的准确性、完整性、一致性、时效性等。
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数据目录规范： 规定了数据目录的编制和维护规范，用于实现数据的统一管理和查找。
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数据处理流程规范： 规定了数据处理的流程和操作规范，用于保证数据处理的正确性和效率。
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数据共享规范： 规定了数据共享的原则和流程，用于促进数据的合理流动和利用。
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2.大数据生命周期管理
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核心： 数据治理的主线，贯穿数据的整个生命周期，包括采集、存储、处理、应用、共享和销毁等环节。
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主要环节和技术支撑：
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数据源管理：
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数据源： 包括部门结构化数据、部门半结构化数据、非结构化数据、Web 和社交媒体数据等。
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技术支撑： ETL 工具，用于从不同数据源采集数据。
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贴源层治理：
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数据建模： 对采集到的数据进行建模，包括逻辑模型和物理模型设计。
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数据标准化（元数据、转换）： 对数据进行标准化处理，包括元数据标准化和数据转换。
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技术支撑： Hive、MPP DB 等大数据存储和计算引擎。
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数据资源中心：
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数据资产目录： 统一管理数据资产，包括基础库和主题库。
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技术支撑： 数据检核引擎，用于对数据进行检查和校验。
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数据处理：
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数据关联： 将不同来源的数据进行关联，形成完整的数据视图。
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数据融合： 将多个数据源的数据进行整合，形成统一的数据集。
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数据业务检验： 对数据进行业务规则校验，确保数据符合业务要求。
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技术支撑： ETL 工具、消息中间件、流程引擎等。
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政务大数据共享交换平台：
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数据共享： 实现跨部门、跨地区的数据共享和交换。
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数据资源目录： 提供数据资源目录服务，方便用户查找和获取数据。
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问题数据反馈：
- 问题数据反馈： 收集用户对问题数据的反馈，及时修复数据质量问题。
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3.数据质量管理
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核心： 保证数据的准确性、完整性、一致性和时效性，是数据治理的重要目标。
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主要活动：
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数据质量考核评价： 定期对数据质量进行评估和考核，发现数据质量问题。
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问题数据反馈： 建立问题数据反馈机制，及时收集和处理用户反馈。
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数据检核引擎： 利用技术手段对数据进行自动检查和校验，发现数据质量问题。
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4.大数据安全和隐私管理
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核心： 保护数据安全和用户隐私，是数据治理的重要内容。
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主要措施：
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安全规范体系： 建立完善的数据安全管理制度和规范，明确数据安全责任。
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访问控制： 对数据进行严格的访问控制，防止未经授权的访问。
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数据脱敏： 对敏感数据进行脱敏处理，保护用户隐私。
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安全审计： 对数据访问和操作进行审计，及时发现和处理安全问题。
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总结：
该架构图清晰地展示了数据治理的各个环节和关键要素，为我们理解和实施数据治理提供了有力的指导。通过该图，我们可以了解到：
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数据治理是一个系统工程，需要全面规划和设计。
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数据治理需要关注数据的整个生命周期，从数据产生到最终销毁。
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数据治理需要技术、管理和组织等多方面的协同配合。
建议：
- 在实际应用中，需要根据企业的具体情况，对架构进行裁剪和调整一.数据治理理论架构-CSDN博客