大数据治理与服务平台建设及数据服务运营实施技术方案.pptx

大数据治理与服务平台建设及数据服务运营实施技术方案

目录系统总体架构与目标数据共享交换子系统大数据支撑子系统数据治理子系统数据质量管理子系统大数据支撑子系统（市级数据库）数据共享交换子系统（服务管理模块）

系统总体架构与目标01CATALOGUE

采用分层架构，包括数据源层、数据采集层、数据处理层、数据分析层、数据服务层和应用层，各层之间职责清晰，便于管理和维护。分层架构设计将系统划分为多个功能模块，每个模块具有独立的业务逻辑和数据接口，便于模块间的解耦和复用。模块化设计支持分布式部署，可根据业务需求和数据量大小进行横向扩展，提高系统的并发处理能力和稳定性。分布式部署架构概述

通过平台建设，实现对各类数据的采集、处理、分析和服务，满足企业内外部的数据需求。实现数据治理与服务的全面覆盖通过数据清洗、整合、转换等处理手段，提高数据的质量和规范性，降低数据使用成本。提高数据质量与管理水平建立完善的数据安全管理体系，确保数据的安全、可靠、可用，保护用户隐私。加强数据安全与隐私保护提供丰富的数据服务接口和可视化展示方式，提高数据服务的便捷性和价值性。提升数据服务能力与价值建设目标

选用业界先进、成熟的技术和工具，确保系统的技术领先性和可持续发展。先进性注重系统的稳定性和可靠性，确保系统能够长期稳定运行，降低维护成本。稳定性考虑系统的可扩展性，支持未来业务的快速发展和数据量的不断增长。可扩展性注重系统的易用性和用户体验，提供友好的操作界面和便捷的操作方式。易用性技术选型与原则整理制作郎丰利1519

数据共享交换子系统02CATALOGUE

高效数据传输采用高性能数据传输技术，确保数据在子系统间快速、稳定地流动。多种数据格式支持支持多种数据格式转换，满足不同系统间的数据交换需求。可扩展性数据交换引擎具备良好的可扩展性，可根据业务需求进行灵活扩展。数据交换引擎

任务调度管理对子系统内的各类任务进行统一调度管理，确保任务按时、有序执行。资源分配优化根据任务优先级和系统资源情况，合理分配计算、存储等资源。监控与预警实时监控任务执行情况，对异常情况进行预警和处理。统一调度引擎

任务定义与配置提供可视化界面，方便用户定义和配置各类数据交换任务。任务依赖管理支持任务间的依赖关系设置，确保任务按照正确的顺序执行。任务日志与审计记录任务执行日志，提供审计功能，方便用户对任务执行情况进行追溯。任务管理功能

03数据映射与同步支持数据映射和同步功能，实现源数据与目标数据间的实时或定时同步。01异构数据源适配支持多种异构数据源的适配，实现不同数据源间的数据交换。02数据转换与清洗提供数据转换和清洗功能，确保交换数据的准确性和一致性。数据桥接技术实现

数据湖存储管理与共享交换数据湖存储架构采用分布式存储架构，支持海量数据的存储和管理。数据访问与共享提供统一的数据访问接口和共享机制，方便不同子系统间的数据交换和共享。数据安全与隐私保护采用加密、脱敏等技术手段，确保数据的安全性和隐私性。同时，支持对数据访问进行权限控制和审计，防止数据泄露和滥用。

大数据支撑子系统03CATALOGUE

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通过数据抽取、转换、加载（ETL）等工具，从各数据源采集原始数据。数据采集对采集的数据进行清洗、去重、格式化等处理，确保数据质量。数据清洗将清洗后的数据进行整合、关联，形成完整的数据视图。数据整合通过预设的数据质量规则，对数据进行校验，确保数据的准确性和完整性。数据质量校验初始治理流程与方法

分布式存储数据备份与恢复数据访问控制数据审计与追踪原始数据存储与管理采用分布式存储技术，如Hadoop分布式文件系统（HDFS），实现大规模数据的存储和管理。通过访问控制列表（ACL）、角色基于的访问控制（RBAC）等技术，实现数据的细粒度访问控制。制定数据备份和恢复策略，确保数据安全性和可恢复性。记录数据的访问、修改等操作，实现数据的审计和追踪。整理制作郎丰利1519

数据湖是一个集中式存储和处理大量不同格式数据的平台，具有灵活性高、可扩展性强、成本低等特点。它支持多种数据处理和