数据治理

　　由 中国社会科学院信息化研究中心、北京国脉互联信息顾问有限公司 联合主办的“ 2017互联网+智慧中国年会 ”将于 11月23-24日 在 北京万寿宾馆 召开，诚挚地邀请您作为专家出席会议，并发表主旨演讲。 　　大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能、移动互联网等新兴技术正在城市与政府领域快速迭代和应用升级，亟需在新的视角、新的评价体系下重新思考社会治理与城市发展的未来。数据正在重塑当今时代资源观，数据治理能力正在成为组织竞争新优势。“2017互联网+智慧中国年会”以“ 智绘城市※数造未来 ”为主题，以“权威解读”、“大咖论道”、“成果发布”和“思辨未来”为主要亮点，以数字政府、智慧城市、互联网+政务服务、数据治理、信息社会等为主要内容，国脉互联作为智慧城市与政府领域知名智库，以13年发展历史、10年公益研究经验与上千家全国城市/政府机构研究案例与您分享，期待您的智慧点亮现场！ 　　感谢您的支持！恭候您的莅临！ 　　报名官网：http://www.51banhui.com/meet/99031.html 　　蟠桃会一个走心不走肾的平台 来源： https://www.cnblogs.com/51banhui/p/51banhui_.html

前言 自从微服务架构变得火热以后，越来越多服务治理相关的名词被大家所熟知，例如：服务注册发现、负载均衡、容错等等，其中有一项能力，可以说是服务治理平台的刚需，却又很少被大家提及，也是这篇文章即将介绍的内容 -- 服务查询。 什么是服务？其实并没有严格的定义，但按照使用不同框架的习惯，我们可以大概归纳如下： 1、Dubbo 一类的服务框架，接口即服务。一般以服务名、版本号、分组这样的三元组作为唯一标识 2、SpringCloud 一类的微服务，应用即服务。一般以应用名称作为唯一标识 服务查询开源实现 开源框架对服务查询的支持主要有 Apache Dubbo 提供的 Dubbo Admin、Nacos 提供的 Nacos 控制台 。首先介绍这两种开源实现，再介绍 EDAS 对服务查询的延伸。 服务查询主要包括：服务列表查询、服务详情查询、服务提供者列表、服务消费者列表、服务元数据等，下面主要展示服务列表查询。 Dubbo Admin Dubbo Admin 支持 2.7 版本以上的 Dubbo 应用，提供了 Dubbo 基本的服务治理能力，其中就包括了服务查询。 Dubbo Admin 默认支持 Zookeeper 注册中心，但理论上可以支持任意注册中心，只需要引入对应的注册中心扩展即可。由于 Zookeeper 并不支持模糊查询的需求，Dubbo Admin 采取了同步的策略，即在

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 云改变了IT行业的形态和市场格局，催生了应用的发展。随着云计算技术的不断演进，作为一名优秀的架构师，必须深入了解云计算平台的特点及架构设计，包括构建数据库、大规模落地微服务、Service Mesh和全链路监控等才能紧跟时代的步伐。 12月21日，京东云开发者社区和英特尔联合举办的「 云时代下的架构演进—企业上云及云原生技术落地实践 」沙龙在北京顺利召开，在本次活动中来自京东技术专家从顶层视角解读京东集团的云化之路、京东物流的上云之路、探寻数据库上云的探索之路、京东云的落地服务网格和DevOps系统，五个模块同现场的百位技术从业者进行了分享与交流。 1 京东的集团上云之路 京东云客户成功部架构师 汤源 对于京东云来说，必定要走一条与其他云厂商不同的道路，而京东云认为，集团上云就是京东云与其他云厂商的重要差异点。因此，集团上云在京东内部就是一个战略方向，京东云客户成功部专家级架构师汤源解释道，京东的战略就是构建以零售为基础的技术与服务。这个技术服务是TO B的技术与业务能力，需要去变现，它必须要有一个商业平台，因此，京东集团做公有云，在战略层面是坚定不移的。京东内部也是非常全面的去认识集团上云，但京东云的集团上云，并不是说要转变京东云的业务方向，也不是狭义上集团把自有业务迁移上云（Cloud Migration）

随着越来越多的企业建立并广泛应用BI系统，数据治理的话题也在最近被越来越多地提及和讨论。有专家表示，只有建立了一定的数据治理体系，用户才会真正进入商业 智能 的时代。而数据治理能够在短期内成为业内的焦点话题，与企业对数据质量的理解和关注密切相关。 挑战：海量数据，标准不一 过去的十年是企业的IT系统经历了数据量高速膨胀的时期，这些海量的、分散在不同角落的数据导致了数据资源利用的复杂性和管理的高难度。同时，企业内部的业务区隔或行政分化也在不断地制造着企业数据交互的断层，而企业与外部业务交互所产生的“体外循环”数据与企业的核心数据体系并不能自然地融合。当这种数据的异构化所导致的应用冲突达到一定临界点时，数据治理便成为了规范企业数据的必要步骤。 概念：管理举措，持续改善 数据治理(Data Governance)，是由企业高级管理层的数据治理委员会发起并推行的，是关于如何进行整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和程序。数据治理是一套持续改善管理机制，通常包括了组织 架构 、政策制度、技术工具、数据标准、作业流程、监督及考核等方方面面。 技术：主题众多，元数据管理先行 数据治理涉及的IT技术主题众多，包括元数据管理、主数据管理、数据质量、数据集成、监控与报告等。 根据权威数据管理研究机构TDWI对数百家国际企业的调研结果，元数据管理的重要性在全部技术主题中位列第一。

前段时间某站数据库被脱，海量用户数据在暗站售卖，关于数据安全与数据治理再次被提升到一个高度，也成了众安全从业者头疼的问题，无论是运营商、企业、个体对于数据的管理需对用户，对社会团体负应尽的责任。与业务无关的数据坚决不采集，对于业务相关的数据也需安全存储。 以下博主就和大家讨论下企业关于数据安全与数据整理的相关问题。 先解释个某安全厂商所提的“统一安全内容中心”的概念： 1、SWG WEB安全网关 针对高级威胁和数据窃取的最有效防护 2、SEG 邮件安全网关 针对混合×××和定向×××的最先进邮件防护 3、DLP 数据防泄漏 采用深层内容分析，对静态、传输中及使用中的数据进行 识别、监控、保护，拥有用户及目的地感知的特色功能 4、Cloud接入安全云 对任意地点的 web及 邮件提供最佳防护，并且拥有最低的总体拥有成本和最轻松的部署 5、Mobile移动安全 对移动数据特有的有效防 护，针对窃取、遗失, 恶意 app 上述维度建立统一的安全内容数据中心，分维度保护企业内部数据安全与数据处理。 对于企业信息安全，若想得到结构性的保障就需要有一个 系统性信息安全支撑体系。无论这个体系采用什么样的参考 框架，都需要考虑四个关键的构成要素，即人员People过程 Process 、、技术Technology和数据Data (PPTD)，其中: • 人员是过程执行的资源; •

分布式计算就是通过计算机网络将计算工作分布到多台主机上，多个主机一起协同完成工作。 我试着列一下相关知识吧。 网络通讯，网络是分布式的基础，对分布式的理解建立在对网络的理解上，包括： OSI模型的7层 TCP/IP，DNS，NAT HTTP，SPDY/HTTP2 Telnet 网络编程，是通过程序在多个主机之间通信。包括： Socket 多线程 非阻塞IO 网络框架 Netty Mina ZeroMQ 操作系统的网络部分 RPC，Socket使用不是很方便，很多分布式应用是基于RPC的，包括： 同步RPC 异步RPC 主要的一些RPC协议 RMI Rest API Thrift 集群，分布式计算离不开集群。集群就是多台主机被当作一个系统 集群类型 高可用，如主机备机切换，冷备，热备，双活 伸缩性，如Web服务器集群，数据库服务器的Sharding 并行计算，如网格，大数据 集群相关技术，包括： 高可用性，保证服务一直能够被访问，延长MTBF，缩短MTTR 冗余的设备 多副本，为了避免单点失效 负载均衡，如何将大量工作负载分配到多个主机上，最大化吞吐量，最小化平均响应时间，最大化资源利用率。 伸缩性（横向），能够添加计算机和设备来应对增长的计算压力 分片（Sharding），把数据分成多个数据集，由多个服务器来分别处理。 自动分片 容错性，当硬件或软件发生故障，能够继续运转 故障检测

数据治理 1、数据治理需要注意事项及问题点 1.1、跨组织的沟通协调问题： 1.1.1、数据治理是一个组织的全局性项目，需要IT部门与业务部门的倾力合作和支持，需要各个部门站在组织战略目标和组织长远发展的视角来看待数据治理。因此， 数据治理项目需要得到组织高层的支持，在条件允许的情况下，成立以组织高层牵头的虚拟项目小组，会让数据治理项目事半功倍 1.2、投资决策的困难 1.2.1、组织的投资决策以能够产生可预期的建设成效为前提，但往往综合性的数据治理的成效并不能立马体现，它更像一个基础设施，是以支撑组织战略和长期发展为目标， 所以，导致此类项目无法界定明确的边界和目标，从而难以作出明确的投资决策 1.3、工作的持续推进 1.3.1、数据治理是以支撑组织战略和长远发展为目标，应当不断吸收新的数据来源，持续追踪数据问题并不断改进，所以数据治理工作不应当是一锤子买卖，应当建立长效 的数据改进机制，并在有条件的情况下，尽量自建数据治理团队 1.4、技术选型 1.4.1、这几年随着大数据的发展，有针对传统数据库的，有针对大数据数据库的，再加上组织对自身数据资产情况没有一个清晰的认识，这也就导致了数据治理的技术选型困难 一、数据标准： 1.业务定义：定义统一、口径统一、名称统一、参照统一、来源统一 2.技术定义：数据类型、数据格式、数据长度、来源系统 3.管理信息：明确标准的所有者、管理人员

重磅丨银行机构数据治理指引来了，首席数据官、数据驱动、客户隐私、挂钩评级、问责机制通通提及 银保监会 成于微言 4天前 新规简评 2018年5月21日，中国银保监会印发《银行业金融机构数据治理指引的通知》（银保监发〔2018〕22号），新规从征求意见到正式稿落地仅仅2个月时间，后续监管政策补短板会加快。 中国银行保险监督管理委员会发布 《银行业金融机构数据治理指引》 为引导银行业金融机构加强数据治理，提高数据质量，充分发挥数据价值，提升经营管理水平，由高速增长向高质量发展转变，中国银行保险监督管理委员会在充分吸纳社会各界合理意见建议的基础上，发布了《银行业金融机构数据治理指引》（以下简称《指引》）。 《指引》包括总则、数据治理架构、数据管理、数据质量控制、数据价值实现、监督管理和附则等七章，共五十五条。 一是明确了数据治理架构。《指引》要求确保数据治理资源充足配置，明确董事会、监事会和高管层等的职责分工，提出可结合实际情况设立首席数据官。明确牵头部门和业务部门职责，对岗位设置、团队建设和数据文化建设等提出了要求。 二是提高数据管理和数据质量质效。提出数据管理主要方面的要求，并明确提出建立自我评估机制，建立问责和激励机制，确保数据管理高效运行。全面强化数据质量要求，建立数据质量控制机制，确保数据的真实性、准确性、连续性、完整性和及时性。《指引》还明确监管数据应纳入数据治理范畴

大道至简的数据治理方法论——如何处理你手中的各种“脏数据”？ 如果你是一位大厨，刚刚眉飞色舞地给客人描绘了如何搭配一道色香味俱佳的大菜，甚至连炒菜的手法都一一交代了，当你备好了各种为这道菜增鲜增色的调料后准备烹饪时，才发现所需的主要原料有问题。 数据分析师的角色犹如一位大厨，原料有问题，大厨肯定烹饪不出色香味俱佳的大菜，数据有问题，数据分析师得出的结论自然也就不可靠，再好的数据分析方法论也只是建立在失真的数据基础上，苦心构建的数据体系当然也被白白浪费了。 过往的项目中，笔者也时常遇到这样的情况，客户用永洪科技的产品做了一些精美专业的数据报告，却因数据不准而影响了报告的使用价值。 前两篇文章笔者分别探讨了面对数据指标如何分析，以及如何构建系统化的数据体系，本文是“数据化运营方法论系列”文章的第三篇，重点探讨的核心话题是——数据治理。 第一篇 《大道至简的数据分析方法论》 第二篇 《大道至简的数据体系构建方法论》 数据治理是一项基础工作，在很多人眼中是一项苦活儿累活儿，但是越是这样的工作越是不能忽视，基础打扎实了，上层建筑才会更稳固。 下面，笔者先从脏数据的种类及处理方法谈起。 一、脏数据的种类及处理方法 首先，我们来了解一下脏数据的种类，明白我们可能会面对哪些问题。 1 数据缺失：缺一些记录，或者一条记录里缺一些值（空值），或者两者都缺。原因可能有很多种

　　当前，企业变革已经成为企业适应剧烈变化的市场环境、实现长期发展的必经之路。然而，过去为组织带来工作效率提升的烟囱式的孤岛式的业务系统已经成为组织变革重组的阻力，这也是从数据层面打通各个组织单元、实现业务单元快速重组的最根本的需求来源。 　　数据时代，任何一家企业的数据都非常重要，企业的方方面面都需要相应的数据支持，通过对相关数据的收集、分析、处理、预判，企业可以对业务状况、管理工作等方面有精准的了解和掌握，从而做出合理的决策。如果没有数据管理的能力，那么这家企业也就在慢慢走向死亡。 　　数据治理真的很重要？ 　　智能是基于数据的，而数据又是基于大量人工与工程努力的，所以人工智能还有相当一部分「人工」。数据收集需要人工确定数据源，或者手动写爬虫；数据处理则需要观察数据，并手动写整个清洗过程；数据标注则要根据具体业务，看看怎样给数据打标签才好。 　　这些过程都会耗费大量精力，有时候如果处理路径不明确，甚至会导致重复或冗余的人力工作。因此事先确定一个具体的处理流程，明确数据该怎样治理、算力该怎样分配、模型又该如何部署，那么整个开发过程能减少很多人力成本与工程负担。 　　数据治理有以下三个好处： 　　1、数据治理节省资金。简单来说，企业进行数据治理后可以减少数据库中的错误，为企业提供可靠的数据资源，从而可以为企业节省宝贵的时间，提高企业的工作效率，企业不需要再花时间去纠正数据。 　　2