frontpage网站模板下载,什么网站是php做的,做网站大,公司的建设网站公司作者 | 华为公司数据管理责编 | 晋兆雨头图 | 付费下载于视觉中国*文末有赠书在从信息化向数字化转型的过程中#xff0c;企业积累了海量的数据#xff0c;并且还在爆发式地增长。数据很多#xff0c;但真正能产生价值的数据却很少。数据普遍存在分散、不拉通的问题#xf… 作者 | 华为公司数据管理责编 | 晋兆雨头图 | 付费下载于视觉中国*文末有赠书在从信息化向数字化转型的过程中企业积累了海量的数据并且还在爆发式地增长。数据很多但真正能产生价值的数据却很少。数据普遍存在分散、不拉通的问题缺乏统一的定义和架构找到想要的、能用的数据越来越难。本文将讲述华为数据底座的总体架构和建设策略。非数字原生企业数字化转型的数据底座建设框架华为通过建设数据底座将公司内外部的数据汇聚在一起对数据进行重新组织和联接让数据有清晰的定义和统一的结构并在尊重数据安全与隐私的前提下让数据更易获取最终打破数据孤岛和垄断。通过数据底座主要可以实现如下目标。统一管理结构化、非结构化数据。将数据视为资产 能够追溯数据的产生者、业务源头以及数据的需求方和消费者等。打通数据供应通道为数据消费提供丰富的数据原材料、半成品以及成品满足公司自助分析、数字化运营等不同场景的数据消费需求。确保公司数据完整、一致、共享。监控数据全链路下的各个环节的数据情况从底层数据存储的角度诊断数据冗余、重复以及“僵尸”问题降低数据维护和使用成本。保障数据安全可控。基于数据安全管理策略利用数据权限控制通过数据服务封装等技术手段实现对涉密数据和隐私数据的合法、合规地消费。华为数据底座的总体架构华为数据底座由数据湖、数据主题联接两层组成将公司内外部的数据汇聚到一起并对数据进行重新的组织和联接为业务可视化、分析、决策等提供数据服务如图1 所示。图1 华为数据底座总体架构数据湖是逻辑上各种原始数据的集合除了“原始”这一特征外还具有“海量”和“多样”包含结构化、非结构化数据的特征。数据湖保留数据的原格式原则上不对数据进行清洗、加工但对于数据资产多源异构的场景需要整合处理并进行数据资产注册。数据入湖必须要遵循 6 项标准共同满足数据联接和用户数据消费需求。具体细节本文将不展开感兴趣的读者可以阅读华为官方出版的《华为数据之道》。数据主题联接是对数据湖的数据按业务流 / 事件、对象 / 主体进行联接和规则计算等处理形成面向数据消费的主题数据具有多角度、多层次、多粒度等特征支撑业务分析、决策与执行。基于不同的数据消费诉求主要有多维模型、图模型、指标、标签、算法模型 5 种数据联接方式。 华为数据底座的建设策略数据底座建设不能一蹴而就要从业务出发因势利导持续进行。具体来说华为数据底座采取“统筹推动、以用促建、急用先行”的建设策略根据公司数字化运营的需要由公司数据管理部统一规划各领域分别建设以满足本领域和跨领域的数据需求。其中数据 Owner 是各领域数据底座建设的第一责任人各领域数据部负责执行。数据底座资产建设遵从下面四项原则。1数据安全原则数据底座数据资产应遵循用户权限、数据密级、隐私级别等管理要求以确保数据在存储、传输、消费等全过程中的数据安全。技术手段包括但不限于授权管理、权限控制、数据加密、数据脱敏。2需求、规划双轮驱动原则数据底座数据资产基于业务规划和需求触发双驱动的原则进行建设对核心数据资产优先建设。3数据供应多场景原则数据底座资产供应需根据业务需求提供离线 / 实时、物理 /虚拟等不同的数据供应通道满足不同的数据消费场景。4信息架构遵从原则数据底座数据资产应遵从公司的信息架构必须经 IA-SAG信息架构专家组发布并完成注册。本文只是提纲挈领地讲述了华为数据底座建设的架构与策略具体实施时数据湖的建设以及数据主题的联接是重中之重关于这两点内容本文不展开讲如果您对其中的细节感兴趣推荐您详细阅读华为官方出版的《华为数据之道》。#欢迎留言在评论区和我们讨论#看完本文对于数据底座建设你有什么想说的欢迎在评论区留言我们将在 11 月 25 日精选出 3 条优质留言赠送华为官方出品《华为数据之道》纸质书籍一本哦更多阅读推荐大神们都是如何在时间序列中进行特征提取的看完就懂了如何破解“中国开源拿来主义”包云岗的几点分析打钱我的数据库被黑客勒索了赠书 | 图像分类问题建模方案探索实践Value DeFi遭黑客攻击始末闪电贷这次又带走了700万美元
