大數據治理包含哪些方向

㈠ 大數據治理的介紹

大數據將打開各行各業的數據「潘多拉魔盒」。社交網站、電商巨頭、電信運營商乃至金融、醫療、教育等行業，都將加入大數據的「淘金」熱潮，政府部門同樣會從大數據中獲益匪淺。如何將海量數據應用於決策、營銷和產品創新？如何利用大數據平台優化產品、流程和服務？如何利用大數據更科學地制定公共政策、實現社會治理？所有這一切，都離不開大數據治理。可以說，在大數據戰略從頂層設計到底層實現的「落地」過程中，治理是基礎，技術是承載，分析是手段，應用是目的。桑尼爾·索雷斯的《大數據治理》的翻譯出版，正當其時。 《大數據治理》一書較好地滿足了理解大數據治理框架的需要，系統地闡述了大數據治理的各個版塊，分析了五大類大數據的治理，考察了大數據治理在典型行業的實踐，並深入淺出地介紹了當今主流的大數據技術與平台。該書具有一定的可參照性、可操作性和可讀性，是大數據治理領域值得一讀的參考書。

㈡ 數據治理包括哪些方面

從技術實施角度看，數據治理包含「理」「采」「存」「管」「用」這五個步驟，即業務和數據資源梳理、數據採集清洗、資料庫設計和存儲、數據管理、數據使用。

數據資源梳理：數據治理的第一個步驟是從業務的視角釐清組織的數據資源環境和數據資源清單，包含組織機構、業務事項、信息系統，以及以資料庫、網頁、文件和 API 介面形式存在的數據項資源，本步驟的輸出物為分門別類的數據資源清單。

數據採集清洗：通過可視化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）將數據從來源端經過抽取 (extract)、轉換 (transform)、載入 (load) 至目的端的過程，目的是將散落和零亂的數據集中存儲起來。

基礎庫主題庫建設：一般情況下，可以將數據分為基礎數據、業務主題數據和分析數據。基礎數據一般指的是核心實體數據，或稱主數據，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、電子證照等數據。主題數據一般指的是某個業務主題數據，例如市場監督管理局的食品監管、質量監督檢查、企業綜合監管等數據。而分析數據指的是基於業務主題數據綜合分析而得的分析結果數據，例如市場監督管理局的企業綜合評價、產業區域分布、高危企業分布等。那麼基礎庫和主題庫的建設就是在對業務理解的基礎上，基於易存儲、易管理、易使用的原則抽像數據存儲結構，說白了，就是基於一定的原則設計資料庫表結構，然後再根據數據資源清單設計數據採集清洗流程，將整潔干凈的數據存儲到資料庫或數據倉庫中。

元數據管理：元數據管理是對基礎庫和主題庫中的數據項屬性的管理，同時，將數據項的業務含義與數據項進行了關聯，便於業務人員也能夠理解資料庫中的數據欄位含義，並且，元數據是後面提到的自動化數據共享、數據交換和商業智能（BI）的基礎。需要注意的是，元數據管理一般是對基礎庫和主題庫中（即核心數據資產）的數據項屬性的管理，而數據資源清單是對各類數據來源的數據項的管理。

血緣追蹤：數據被業務場景使用時，發現數據錯誤，數據治理團隊需要快速定位數據來源，修復數據錯誤。那麼數據治理團隊需要知道業務團隊的數據來自於哪個核心庫，核心庫的數據又來自於哪個數據源頭。我們的實踐是在元數據和數據資源清單之間建立關聯關系，且業務團隊使用的數據項由元數據組合配置而來，這樣，就建立了數據使用場景與數據源頭之間的血緣關系。 數據資源目錄：數據資源目錄一般應用於數據共享的場景，例如政府部門之間的數據共享，數據資源目錄是基於業務場景和行業規范而創建，同時依託於元數據和基礎庫主題而實現自動化的數據申請和使用。

質量管理：數據價值的成功發掘必須依託於高質量的數據，唯有準確、完整、一致的數據才有使用價值。因此，需要從多維度來分析數據的質量，例如：偏移量、非空檢查、值域檢查、規范性檢查、重復性檢查、關聯關系檢查、離群值檢查、波動檢查等等。需要注意的是，優秀的數據質量模型的設計必須依賴於對業務的深刻理解，在技術上也推薦使用大數據相關技術來保障檢測性能和降低對業務系統的性能影響，例如 Hadoop，MapRece，HBase 等。

商業智能（BI）：數據治理的目的是使用，對於一個大型的數據倉庫來說，數據使用的場景和需求是多變的，那麼可以使用 BI 類的產品快速獲取需要的數據，並分析形成報表，像派可數據就屬於專業的BI廠商。

數據共享交換：數據共享包括組織內部和組織之間的數據共享，共享方式也分為庫表、文件和 API 介面三種共享方式，庫表共享比較直接粗暴，文件共享方式通過 ETL 工具做一個反向的數據交換也就可以實現。我們比較推薦的是 API 介面共享方式，在這種方式下，能夠讓中心數據倉庫保留數據所有權，把數據使用權通過 API 介面的形式進行了轉移。API 介面共享可以使用 API 網關實現，常見的功能是自動化的介面生成、申請審核、限流、限並發、多用戶隔離、調用統計、調用審計、黑白名單、調用監控、質量監控等等。

㈢ 環境大數據從哪些方面推動環境管理

環境大數據從哪些方面推動環境管理

今年初，「互聯網+」被寫入政府工作報告，國務院又連續出台了《關於積極推進「互聯網+」行動的指導意見》、《關於促進大數據發展的行動綱要》。近日，《中共中央關於制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》明確提出拓展網路經濟空間，實施「互聯網+」行動計劃，發展物聯網技術和應用，發展分享經濟，促進互聯網和經濟社會融合發展。實施國家大數據戰略，推進數據資源開放共享，由此，「互聯網+」、大數據戰略已經上升到國家戰略。

那麼，國家實施「互聯網+」的本質是什麼？環境大數據從哪些方面推動環境管理？

「互聯網+」優化政府職能

互聯網思維是一個多元概念。一般認為，互聯網思維指在（移動）互聯網、大數據、雲計算等科技不斷發展的背景下，對市場、對用戶、對產品、對企業價值鏈乃至對整個商業生態進行重新審視的思考方式，本質是發散的非線性思維。互聯網思維的特點，概括起來就是「民主、開放、平等」，用互聯網思維可推動政府職能轉型。

從政府層面來講，大數據可以幫助政府實現三大價值：第一，透明的政府。大數據最核心的理念就是開放，這是大數據對於政府最核心的價值。第二，智慧的政府。大數據可以幫助政府更好地了解公眾在想什麼，需求什麼。通過讓政府變得更加智慧，從而提升執政水平。第三，負責任的政府。通過為社會公眾提供更好的服務，真正做到「權為民所用，利為民所謀」，樹立負責任的政府形象。

環境大數據不只是狹義的「數據集」

那麼，什麼是大數據呢？維基網路對大數據的定義為：「大數據意指一個超大、難以用現有常規的資料庫管理技術和工具處理的數據集」。IDC（互聯網數據中心）報告對大數據的定義為：大數據技術描述了一種新一代技術和構架，用於很經濟的方式、高速的捕獲、發現和分析技術，從各種超大規模的數據中提取價值。

環境大數據是大數據的一個重要組成部分，實際上表徵了環境問題及其管理過程中各固有要素的數量、質量、分布、聯系和規律等的數字、文字和圖形等的總稱；是經過加工的、能夠被環境保護部門、公眾及各類企業利用的數據，是人類在環境保護實踐中認識環境和解決環境問題所必需的一種共享資源。它是一種與環境保護有關的非實體性、無形的資源，普遍存在於自然界、人類社會和人類思維之中。環境大數據具有無限性、多樣性、靈活性、共享性和開發性的特徵。另外，環境大數據具有信息量大、離散程度高、數據源廣、各種數據處理方式不一致等特徵。

在「互聯網+」時代背景下，我們更傾向於廣義的理解「環境大數據」，將其定義為「面向環境保護與管理決策的應用服務需要，以大數據技術為驅動的互聯網+環境保護」技術體系與產業生態。這一廣義的定義不再是狹義的環境相關「數據集」的概念，而是一種涉及到多元化採集、主題化匯聚和知識化應用的大數據治理體系。

環境大數據如何推動環境治理？

第一，促進精細化環境監測。說清環境質量現狀及其變化趨勢、說清污染源狀況、說清潛在的環境風險是環境監測的根本任務。環境監測是環境管理的重要組成部分，是環境保護管理工作的基礎。面對嚴峻的生態環境現狀和環境問題出現的新趨勢，我國的環境監測工作迫切需求環境信息獲取手段從點上監測發展為點面相結合監測，手動監測發展為手動與自動結合監測、靜態監測發展到靜態動態結合監測、地面監測發展為天地一體化監測。

第二，提升污染防治工作效率。污染防治是環保部門的基本職能，也是環境保護工作的重點；污染減排是建設資源節約型、環境友好型社會的必然選擇，是推進經濟結構調整、轉變增長方式的必由之路。環境大數據需要提供污染源排放空間分布、污染排放動向、污染排放趨勢分析、污染排放特徵等數據，為我國污染防治和污染減排工作提供重要的支撐作用。

第三，加強生態保護監管。環境保護工作需要收集生態監測和管理數據，不斷強化生態數據資源的跨部門整合共享，對生態系統格局、生態系統質量、動植物種類、生態脅迫狀況進行評價，全面、准確地了解生物多樣性保護優先區的現狀和動態變化情況，為嚴守生態紅線提供支撐，實現生態環境保護的現狀化管理。

第四，提供環境應急數據支撐。近年來，我國環境事故進入高發期，頻發的突發性環境事件直接威脅人民群眾的身體健康和財產安全。目前，亟待建立健全全國性的環境風險源資料庫、應急資源資料庫、危險化學品資料庫、應急處理處置方法庫；提供跨流域、跨區域、跨層級的應急數據資源共享；提供權威的決策支持服務，提供及時的氣象、水文等信息資源，提供突發事件水和氣模型推演運算結果等，為突發事件預防和處置提供大數據支撐。

第五，促進環境保護戰略規劃和決策。環境保護戰略、規劃與政策的制定和完善離不開對環境發展形勢的准確研判，離不開對環境保護與社會經濟之間互動耦合關系的深刻認識，離不開對產業布局與生態格局、區域資源環境承載能力之間協調性的准確把握。開展以上領域的研判和分析，需要依託豐富的數據資源開展數據挖掘、統計分析和模型測算，提供不同戰略途徑、規劃方案和政策情景下環境保護的發展趨勢模擬信息，為制定完善我國環境保護宏觀決策提供信息支持。

第六，提高公眾參與環境保護能力。隨著我國經濟發展，人民群眾的環保意識越來越高，對生活環境質量提出了更高的要求。目前，我國公眾對環境信息的來源主要為各級環保部門的外網網站和各科研院所的網站，公眾參與程度不高。環境大數據應通過文字、圖片、文檔、視頻、地圖等信息，為不同層面的公眾提供廣泛的環境信息，提高公眾環境意識，提高公眾的環境參與能力。

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㈣ 數據治理包含哪些內容數據治理有標准嗎

其實每個數據治理的領域都可作為一個獨立方向進行研究治理，目前總結的數據治理領域包括但不限於以下內容：數據標准、元數據、數據模型、數據分布、數據存儲、數據交換、數據生命周期管理、數據質量、數據安全以及數據共享服務。

㈤ 大數據管理應用是學什麼的這個專業的就業方向有哪些

最先，信息化管理與運用專業是一個新起專業，是繼計算機科學與大數據技術（數科）專業以後，另一個與大數據技術有關的專業，可是與數科專業不一樣，該專業歸屬於管理類專業專業，並不屬於電子計算機類別專業，在專業知識系統架構的設計方案上，與數科也是有顯著的區別。大中型計算方式及數據採集、建模、儲存、剖析到智能應用的全流程數據驅動解決方法，協助各個行業推動業務流程管理決策等更需配備數據分析與運用專業;

大數據分析層面的學生就業的方位關鍵可分為三個：一是數據統計分析類，二是系統研發類，三是APP開發類。它們能夠獨當一面的工作崗位有大數據系統技術工程師、大數據的應用研發工程師、大數據分析師。大數據分析師權威專家，大數據分析師，大數據演算法師、互聯網大數據運維工程師等。大數據方向的學生就業可選擇性是特別多的是。