大数据治理包含哪些方向

㈠ 大数据治理的介绍

大数据将打开各行各业的数据“潘多拉魔盒”。社交网站、电商巨头、电信运营商乃至金融、医疗、教育等行业，都将加入大数据的“淘金”热潮，政府部门同样会从大数据中获益匪浅。如何将海量数据应用于决策、营销和产品创新？如何利用大数据平台优化产品、流程和服务？如何利用大数据更科学地制定公共政策、实现社会治理？所有这一切，都离不开大数据治理。可以说，在大数据战略从顶层设计到底层实现的“落地”过程中，治理是基础，技术是承载，分析是手段，应用是目的。桑尼尔·索雷斯的《大数据治理》的翻译出版，正当其时。 《大数据治理》一书较好地满足了理解大数据治理框架的需要，系统地阐述了大数据治理的各个版块，分析了五大类大数据的治理，考察了大数据治理在典型行业的实践，并深入浅出地介绍了当今主流的大数据技术与平台。该书具有一定的可参照性、可操作性和可读性，是大数据治理领域值得一读的参考书。

㈡ 数据治理包括哪些方面

从技术实施角度看，数据治理包含“理”“采”“存”“管”“用”这五个步骤，即业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理、数据使用。

数据资源梳理：数据治理的第一个步骤是从业务的视角厘清组织的数据资源环境和数据资源清单，包含组织机构、业务事项、信息系统，以及以数据库、网页、文件和 API 接口形式存在的数据项资源，本步骤的输出物为分门别类的数据资源清单。

数据采集清洗：通过可视化的 ETL 工具（例如阿里的 DataX，Pentaho Data Integration）将数据从来源端经过抽取 (extract)、转换 (transform)、加载 (load) 至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来。

基础库主题库建设：一般情况下，可以将数据分为基础数据、业务主题数据和分析数据。基础数据一般指的是核心实体数据，或称主数据，例如智慧城市中的人口、法人、地理信息、信用、电子证照等数据。主题数据一般指的是某个业务主题数据，例如市场监督管理局的食品监管、质量监督检查、企业综合监管等数据。而分析数据指的是基于业务主题数据综合分析而得的分析结果数据，例如市场监督管理局的企业综合评价、产业区域分布、高危企业分布等。那么基础库和主题库的建设就是在对业务理解的基础上，基于易存储、易管理、易使用的原则抽像数据存储结构，说白了，就是基于一定的原则设计数据库表结构，然后再根据数据资源清单设计数据采集清洗流程，将整洁干净的数据存储到数据库或数据仓库中。

元数据管理：元数据管理是对基础库和主题库中的数据项属性的管理，同时，将数据项的业务含义与数据项进行了关联，便于业务人员也能够理解数据库中的数据字段含义，并且，元数据是后面提到的自动化数据共享、数据交换和商业智能（BI）的基础。需要注意的是，元数据管理一般是对基础库和主题库中（即核心数据资产）的数据项属性的管理，而数据资源清单是对各类数据来源的数据项的管理。

血缘追踪：数据被业务场景使用时，发现数据错误，数据治理团队需要快速定位数据来源，修复数据错误。那么数据治理团队需要知道业务团队的数据来自于哪个核心库，核心库的数据又来自于哪个数据源头。我们的实践是在元数据和数据资源清单之间建立关联关系，且业务团队使用的数据项由元数据组合配置而来，这样，就建立了数据使用场景与数据源头之间的血缘关系。 数据资源目录：数据资源目录一般应用于数据共享的场景，例如政府部门之间的数据共享，数据资源目录是基于业务场景和行业规范而创建，同时依托于元数据和基础库主题而实现自动化的数据申请和使用。

质量管理：数据价值的成功发掘必须依托于高质量的数据，唯有准确、完整、一致的数据才有使用价值。因此，需要从多维度来分析数据的质量，例如：偏移量、非空检查、值域检查、规范性检查、重复性检查、关联关系检查、离群值检查、波动检查等等。需要注意的是，优秀的数据质量模型的设计必须依赖于对业务的深刻理解，在技术上也推荐使用大数据相关技术来保障检测性能和降低对业务系统的性能影响，例如 Hadoop，MapRece，HBase 等。

商业智能（BI）：数据治理的目的是使用，对于一个大型的数据仓库来说，数据使用的场景和需求是多变的，那么可以使用 BI 类的产品快速获取需要的数据，并分析形成报表，像派可数据就属于专业的BI厂商。

数据共享交换：数据共享包括组织内部和组织之间的数据共享，共享方式也分为库表、文件和 API 接口三种共享方式，库表共享比较直接粗暴，文件共享方式通过 ETL 工具做一个反向的数据交换也就可以实现。我们比较推荐的是 API 接口共享方式，在这种方式下，能够让中心数据仓库保留数据所有权，把数据使用权通过 API 接口的形式进行了转移。API 接口共享可以使用 API 网关实现，常见的功能是自动化的接口生成、申请审核、限流、限并发、多用户隔离、调用统计、调用审计、黑白名单、调用监控、质量监控等等。

㈢ 环境大数据从哪些方面推动环境管理

环境大数据从哪些方面推动环境管理

今年初，“互联网+”被写入政府工作报告，国务院又连续出台了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《关于促进大数据发展的行动纲要》。近日，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》明确提出拓展网络经济空间，实施“互联网+”行动计划，发展物联网技术和应用，发展分享经济，促进互联网和经济社会融合发展。实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享，由此，“互联网+”、大数据战略已经上升到国家战略。

那么，国家实施“互联网+”的本质是什么？环境大数据从哪些方面推动环境管理？

“互联网+”优化政府职能

互联网思维是一个多元概念。一般认为，互联网思维指在（移动）互联网、大数据、云计算等科技不断发展的背景下，对市场、对用户、对产品、对企业价值链乃至对整个商业生态进行重新审视的思考方式，本质是发散的非线性思维。互联网思维的特点，概括起来就是“民主、开放、平等”，用互联网思维可推动政府职能转型。

从政府层面来讲，大数据可以帮助政府实现三大价值：第一，透明的政府。大数据最核心的理念就是开放，这是大数据对于政府最核心的价值。第二，智慧的政府。大数据可以帮助政府更好地了解公众在想什么，需求什么。通过让政府变得更加智慧，从而提升执政水平。第三，负责任的政府。通过为社会公众提供更好的服务，真正做到“权为民所用，利为民所谋”，树立负责任的政府形象。

环境大数据不只是狭义的“数据集”

那么，什么是大数据呢？维基网络对大数据的定义为：“大数据意指一个超大、难以用现有常规的数据库管理技术和工具处理的数据集”。IDC（互联网数据中心）报告对大数据的定义为：大数据技术描述了一种新一代技术和构架，用于很经济的方式、高速的捕获、发现和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。

环境大数据是大数据的一个重要组成部分，实际上表征了环境问题及其管理过程中各固有要素的数量、质量、分布、联系和规律等的数字、文字和图形等的总称；是经过加工的、能够被环境保护部门、公众及各类企业利用的数据，是人类在环境保护实践中认识环境和解决环境问题所必需的一种共享资源。它是一种与环境保护有关的非实体性、无形的资源，普遍存在于自然界、人类社会和人类思维之中。环境大数据具有无限性、多样性、灵活性、共享性和开发性的特征。另外，环境大数据具有信息量大、离散程度高、数据源广、各种数据处理方式不一致等特征。

在“互联网+”时代背景下，我们更倾向于广义的理解“环境大数据”，将其定义为“面向环境保护与管理决策的应用服务需要，以大数据技术为驱动的互联网+环境保护”技术体系与产业生态。这一广义的定义不再是狭义的环境相关“数据集”的概念，而是一种涉及到多元化采集、主题化汇聚和知识化应用的大数据治理体系。

环境大数据如何推动环境治理？

第一，促进精细化环境监测。说清环境质量现状及其变化趋势、说清污染源状况、说清潜在的环境风险是环境监测的根本任务。环境监测是环境管理的重要组成部分，是环境保护管理工作的基础。面对严峻的生态环境现状和环境问题出现的新趋势，我国的环境监测工作迫切需求环境信息获取手段从点上监测发展为点面相结合监测，手动监测发展为手动与自动结合监测、静态监测发展到静态动态结合监测、地面监测发展为天地一体化监测。

第二，提升污染防治工作效率。污染防治是环保部门的基本职能，也是环境保护工作的重点；污染减排是建设资源节约型、环境友好型社会的必然选择，是推进经济结构调整、转变增长方式的必由之路。环境大数据需要提供污染源排放空间分布、污染排放动向、污染排放趋势分析、污染排放特征等数据，为我国污染防治和污染减排工作提供重要的支撑作用。

第三，加强生态保护监管。环境保护工作需要收集生态监测和管理数据，不断强化生态数据资源的跨部门整合共享，对生态系统格局、生态系统质量、动植物种类、生态胁迫状况进行评价，全面、准确地了解生物多样性保护优先区的现状和动态变化情况，为严守生态红线提供支撑，实现生态环境保护的现状化管理。

第四，提供环境应急数据支撑。近年来，我国环境事故进入高发期，频发的突发性环境事件直接威胁人民群众的身体健康和财产安全。目前，亟待建立健全全国性的环境风险源数据库、应急资源数据库、危险化学品数据库、应急处理处置方法库；提供跨流域、跨区域、跨层级的应急数据资源共享；提供权威的决策支持服务，提供及时的气象、水文等信息资源，提供突发事件水和气模型推演运算结果等，为突发事件预防和处置提供大数据支撑。

第五，促进环境保护战略规划和决策。环境保护战略、规划与政策的制定和完善离不开对环境发展形势的准确研判，离不开对环境保护与社会经济之间互动耦合关系的深刻认识，离不开对产业布局与生态格局、区域资源环境承载能力之间协调性的准确把握。开展以上领域的研判和分析，需要依托丰富的数据资源开展数据挖掘、统计分析和模型测算，提供不同战略途径、规划方案和政策情景下环境保护的发展趋势模拟信息，为制定完善我国环境保护宏观决策提供信息支持。

第六，提高公众参与环境保护能力。随着我国经济发展，人民群众的环保意识越来越高，对生活环境质量提出了更高的要求。目前，我国公众对环境信息的来源主要为各级环保部门的外网网站和各科研院所的网站，公众参与程度不高。环境大数据应通过文字、图片、文档、视频、地图等信息，为不同层面的公众提供广泛的环境信息，提高公众环境意识，提高公众的环境参与能力。

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㈣ 数据治理包含哪些内容数据治理有标准吗

其实每个数据治理的领域都可作为一个独立方向进行研究治理，目前总结的数据治理领域包括但不限于以下内容：数据标准、元数据、数据模型、数据分布、数据存储、数据交换、数据生命周期管理、数据质量、数据安全以及数据共享服务。

㈤ 大数据管理应用是学什么的这个专业的就业方向有哪些

最先，信息化管理与运用专业是一个新起专业，是继计算机科学与大数据技术（数科）专业以后，另一个与大数据技术有关的专业，可是与数科专业不一样，该专业归属于管理类专业专业，并不属于电子计算机类别专业，在专业知识系统架构的设计方案上，与数科也是有显著的区别。大中型计算方式及数据采集、建模、储存、剖析到智能应用的全流程数据驱动解决方法，协助各个行业推动业务流程管理决策等更需配备数据分析与运用专业;

大数据分析层面的学生就业的方位关键可分为三个：一是数据统计分析类，二是系统研发类，三是APP开发类。它们能够独当一面的工作岗位有大数据系统技术工程师、大数据的应用研发工程师、大数据分析师。大数据分析师权威专家，大数据分析师，大数据算法师、互联网大数据运维工程师等。大数据方向的学生就业可选择性是特别多的是。