自服务大数据治理架构
报表工具以用户为中心的自服务大数据治理技术架构包括5部分:数据资产管理、数据监控管理、数据准备平台、数据服务总线,消息与流数据管理。
亿信华辰整个平台分为5块核心能力:数据资产、数据准备、数据服务总线、消息&流数据管理、数据监控管理。
? 数据资产管理是对企业数据信息统一管理也是整个平台的基础,数据准备平台是资产服务化的加工厂,它不但能将原始数据通过服务形式以用户能看懂的方式提供,也可以通过在线数据模型设计实现最终数据产品的发布,起到承上启下的作用。
? 数据服务总线和消息&流数据管理的价值层次是一致的,只是从数据时效性上面对数据进行了区分,去适应用户不同的管理和应用诉求。起到数据通道和安全管理两个核心内容。
? 数据监控管理有别于大数据中的数据节点管理,而是从数据管理的视角切入对数据的结构的变化、关系的变化进行管理和控制,它是数据持续发挥价值的监管者。
自服务大数据治理的关键技术
(1)人工智能的知识图谱构建
知识图谱的构建,主要有以下三个步骤:
? a、基于企业元数据信息,通过自然语言处理、机器学习、模式识别等算法,以及业务规则过滤,实现知识提取。
? b、以本体形式表示和存储知识,自动构建成起资产知识图谱。
? c、通过知识图谱关系,利用智能搜索、关联查询手段,为最终用户提供更加精确的数据。
(2)细粒度的敏感信息控制
数据内容安全管理包括对IT系统和数据进行敏感度等级划分的定义、浏览、检核,辅助安全规则在业务、技术领域的应用。
从功能上包括数据敏感性分级、系统敏感性分级,数据安全策略定义管理,安全策略输出,安全管理报告,数据安全检核,敏感数据角色管理,敏感数据权鉴管理及相关电子审批流程。
(3)自助化的大数据服务生产线
这里有4个关键点:
? a、自助的查询到想要的数据。
? b、自动的生成数据服务。
? c、及时稳定的获得数据通道。
? d、数据安全有保证。
通过自助化的数据生产线,数据使用方(业务人员)大大减少了对开发人员依赖,80%以上的数据需求,都能通过自己进行整合开发,最终获取数据。让所有用数据的人能方便得到想要的数据。
(4)多维度实时的数据资产信息的展示
数据治理平台提供实时、全面的数据监控,不仅能从作业、模型、物理资源等各方面进行全面的数据资产盘点,还能对数据及时性、问题数据量等方面的数据健康环境进行全面的预警。
(5)以业务元模型为核心的数据微服务
数据需要以服务的形式提供给最终用户,亿信华辰在服务的提供上不能再采用传统的方式,而需要用微服务的方式提供,每个单独数据微服务自己对所提供数据做缓存,在其中利用元数据能力,把知识(业务模型)与技术(数据模型)相结合,从而向最终数据用户提供多种数据能力,使用户能够以多种方式使用数据。
最后在整个大数据治理平台的构建中还需要满足一系列原则,包括元数据、数据标准和数据质量,总结起来一共12个原则。
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