数据治理

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案例分享｜美林数据助力法士特集团建设基于数据驱动的汽车零部件智能制造平台12月18日，由中国通信标准化协会主办的“2025数据资产管理大会”在北京盛大召开。会上，第九届大数据“星河（Galaxy）”案例评选结果正式公布。陕西法士特汽车传动集团有限责任公司联合美林数据技术股份有限公司的《法士特集团基于数据驱动的汽车零部件智能制造平台建设》案例，成功入选行业数智应用专项潜力案例，彰显了其在行业应用的创新能力和大数据领域的卓越实力。

以领码 SPARK 融合平台为支撑，构建新一代 SMB 智能化 DCMM 服务平台——让数据管理能力“评得准、建得起、跑得久、用得好”**在“数据要素×数字中国×人工智能”多重战略背景下，数据已从支撑资源升级为关键生产要素。然而，大量中小企业（SMB）在推进数字化、智能化过程中，普遍存在数据基础薄弱、治理体系缺失、能力建设路径模糊等问题。DCMM（数据管理能力成熟度模型）作为我国数据治理领域的权威方法论，虽然在理论与标准层面已较为成熟，但在 SMB 场景下长期面临“实施成本高、依赖专家重、评估难持续、成果难转化”的现实困境。

数据编织-异构数据存储的自动化治理大约十年前，笔者曾经有过一个思考：“当时绝大多数客户都已经进行了近20年的信息化建设，拥有了数个到数十个不等的信息系统。这些信息系统会选择合适的数据存储技术来存放相关的数据。每个系统都会拥有多张不同的数据表。随着时间的迁移，客户是否还能够对数据表有清晰的了解？是否还知道数据表的用途、数据表中字段的含义以及相关性？”。当时很多客户也已经进行了相关的数据治理建设，引入了数据仓库技术，对数据进行了分层管理。少量客户也开始使用数据湖技术对全结构数据进行管理。但实际情况是，总有或这或那的原因，很多系统的数据表游离于

原子指标计算实现方案详解 | qData 数据中台商业版 · 指标平台在数据中台建设过程中，指标是数据资产向业务价值转化的核心载体。 qData 数据中台商业版在产品生态圈中构建了统一的指标平台，通过原子指标作为指标体系的最小计算单元，实现指标的标准化定义、统一计算与可治理管理。

稳定性增强、界面焕新：qData 数据中台开源版发布最新优化版本在近期的更新中，我们将商业版用户反馈的关键修复与优化内容统一同步至开源版。此次更新覆盖系统稳定性、数据研发体验、资产管理、UI 表现等多个方面，大幅提升了整体使用体验。无论你来自社区还是企业侧，本次更新都将带来更顺畅、更可靠的数据中台能力。

从“工具拼凑”到“平台一体”：8款数据治理工具测评，瓴羊Dataphin全链路平台重塑治理范式IDC《企业大数据治理及安全可信研究》报告指出，86.2% 的企业在数字化转型中因数据治理能力不足，导致数据资产难以转化为业务价值 —— 这一现状折射出当前行业对高效治理工具的迫切需求。传统 “工具拼凑” 模式仍是主要障碍：数据分散于 ERP、CRM 等多系统形成孤岛，采集、建模、治理、消费环节割裂需频繁切换工具，缺乏标准化管控导致数据质量参差不齐，最终造成数据价值转化滞后，制约企业数字化纵深推进。

大数据治理域——数据资产管理示例本文主要介绍了大数据治理域中的数据资产管理示例，涵盖了京东数科的数据资产管理实践、水利行业的数据治理模式、军政部门数据治理应用、政务大数据问题、医疗行业数据治理问题以及内某电器集团的数据治理案例。通过这些案例，展示了数据治理在不同领域的应用和价值，以及数据治理对于提升数据质量、保障数据安全、促进业务发展的重要作用。

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数据处理的艺术：从Kafka到实时流处理平台的技术深度剖析您好！我是ID: 熊猫钓鱼。技术生涯如长河垂钓，我深信卓越的开发之道，在于既要有纵览技术生态的「水域」格局，也要有洞察问题本质的「鱼汛」直觉。从架构设计到性能调优，从技术选型到团队协作——我始终专注于在恰当的时机，以最契合的技术，从容钓起那些简洁而有力的解决方案。

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（60页PPT）数据治理与数据安全防护方案（附下载方式）篇幅所限，本文只提供部分资料内容，完整资料请看下面链接https://download.csdn.net/download/2501_92808859/92298528

怎么用数据仓库来进行数据治理？目录一、数据治理和数据仓库1、数据治理2、数据仓库二、如何利用数据仓库开展数据治理第一步：定规矩第二步：管质量

2025年第四期DAMA数据治理CDGA考试练习题A.计划 B.定义 C.开发 D.运营2、以下关于数据管理原则描述正确的是？（）A.数据是有独特属性的资产

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1.4.2 大数据方法论与实践指南-质量治理（准确性&及时性）1.4.2 质量（准确性&及时性）1.4.2.1 描述数据质量是指数据满足特定场景下用户或业务需求的程度，它并非绝对概念，而是由数据的 “适用性”“可靠性”“完整性” 等多维度特征共同决定。简单来说，能准确、高效支持业务决策或用户操作的数据，就是高质量数据；反之，无法满足需求甚至误导决策的数据，则是低质量数据。

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6.1.1.3 大数据方法论与实践指南-SparkStreaming 任务优化实践6.1.1.3 SparkStreaming 任务优化实践Spark Streaming 是 Spark 生态中用于实时流处理的组件，其性能优化需要从资源分配、并行度、数据倾斜、反压控制、序列化、GC 调优等多个维度进行综合优化。本文结合生产环境实践，总结 Spark Streaming 的优化策略和案例。

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8.1.1 大数据方法论与实践指南-埋点需求流程8.1.1 埋点需求流程埋点需求及开发流程是数据驱动产品优化的核心链路，涉及需求提出、技术实现、质量保障到数据应用的完整周期。以下是标准化流程及角色职责划分：

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1.4.5 大数据方法论与实践指南-安全&合规1.4.5 安全&合规1.4.5.1 描述数据合规是指数据处理主体（企业、机构等）在数据的全生命周期（收集、存储、使用、共享、传输、公开、删除等）中，遵循相关法律法规、行业规范、内部制度及合同约定，确保数据处理行为具备合法性、正当性、必要性的一系列活动。

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7.1.5 大数据方法论与实践指南-日志系统+监控报警7.1.5 日志系统日志系统是大数据架构的基础组件，主要用于采集、存储、分析和检索系统运行过程中的各类日志数据，支撑业务监控、故障排查、用户行为分析、合规审计等场景。

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7.1.1 大数据方法论与实践指南-数仓元数据平台（数据地图）7.1.1 数仓元数据平台（数据地图）7.1.1.1 数据地图作用在数仓体系中，数据地图（Data Map）是元数据管理的核心功能之一，它通过可视化、可检索的方式呈现数仓中所有数据资产的分布、关联关系及关键属性，帮助用户快速理解数据、定位数据并评估数据价值。其核心作用可概括为 “让数据资产‘可寻、可知、可用、可管’”，具体如下：

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7.1.3 大数据方法论与实践指南-查询平台7.1.3 查询平台数仓自助查询平台需适配 Hive（离线大数据）、StarRocks（实时分析）、Presto（跨源查询）、SparkSQL（复杂批处理）的特性，通过统一入口提供低门槛、高性能、安全可控的自助查询能力。设计需兼顾各引擎的技术差异（如查询延迟、支持的语法、擅长场景），同时为用户屏蔽底层复杂度，核心功能设计如下：

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6.1.2.1 大数据方法论与实践指南-离线任务分类6.1.2.1 离线任务分类一、按「处理阶段」分类（数据链路维度）对应数据仓库分层架构（ODS→DWD→DWS→ADS），任务按数据加工链路的先后顺序划分，体现数据从 “原始” 到 “可用” 的流转过程。