数据治理相关文章-编程学习网

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数据治理的王者——Apache Atlas

一、Atlas是什么？在当今大数据的应用越来越广泛的情况下，数据治理一直是企业面临的巨大问题。大部分公司只是单纯的对数据进行了处理，而数据的血缘，分类等等却很难实现，市场上也急需要一个专注于数据治理的技术框架，这时Atlas应运而生。Atlas官网地址：htt

2024-12-23

DataHub——实时数据治理平台

DataHub首先，阿里云也有一款名为DataHub的产品，是一个流式处理平台，本文所述DataHub与其无关。数据治理是大佬们最近谈的一个火热的话题。不管国家层面，还是企业层面现在对这个问题是越来越重视。数据治理要解决数据质量，数据管理，数据资产，数据安全等

2024-12-23

SQL级别数据治理策略

在SQL级别数据治理策略中，以下是一些重要的措施：数据备份和恢复：定期对数据库进行备份，确保数据的安全性和可恢复性。同时，建立恢复策略，以便在数据丢失或损坏时能够快速恢复。数据加密：使用加密算法对数据库中的敏感数据进行加密存储，以保护数据的

2024-12-23

Hadoop数据治理最佳实践

Hadoop数据治理是确保Hadoop集群中的数据质量、安全性和可用性的过程。以下是Hadoop数据治理的最佳实践：定义数据治理策略：制定明确的数据治理策略，包括数据质量标准、数据安全政策、数据备份和恢复策略等。数据分类和标记：对数据进行分

2024-12-23

Spark与Apache Atlas在Ubuntu的数据治理

Apache Spark和Apache Atlas都是大数据处理领域的重要工具，它们在数据治理方面发挥着关键作用。Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，用于大规模数据处理和分析，而Apache Atlas则是一个开源的数据

2024-12-23

阿里云DMS实操数据库开启数据治理新篇章

本文主要介绍阿里云DMS（DatabaseManagementSystem）的实操数据库功能，包括数据库的创建、数据的导入、数据的管理以及数据的备份等。通过阿里云DMS，用户可以轻松地管理大规模的数据库，提高数据治理效率，为数据驱动的企业提供有力的支持。正文：随着大数据和云计算的发展，数据库的管理变得越来越复杂。

2024-12-23

宜信卢山巍：数据中台的“自动化数据治理”时代已来

中台，我理解是能力的下沉，数据处理能力下沉为加工平台，数据处理结果下沉为数据资产。那么数据治理能否下沉？可以下沉出什么东西？——宜信数据中台负责人卢山巍本文来源：宜信数据中台负责人卢山巍在亿欧产业互联网频道“数字中台创新”沙龙的分享实录原

2024-12-23

2023年DAMA-CDGA/CDGP数据治理认证线上班到这里

DAMA认证为数据管理专业人士提供职业目标晋升规划，彰显了职业发展里程碑及发展阶梯定义，帮助数据管理从业人士获得企业数字化转型战略下的必备职业能力，促进开展工作实践应用及实际问题解决，形成企业所需的新数字经济下的核心职业竞争能力。 DAMA

2024-12-23

影响人工智能、分析和数据治理的5个趋势

编程学习网：企业级的人工智能已经真正达到了临界水平。它不再是一个“如果”问题，而是更多的是“如何”和“何时”的问题，人工智能将成为每项业务的主要组成部分。因此，最初以执行简单任务和数据挖掘的方式成为许多组织战略规划和竞争性决策的关键部分。

2024-12-23

MySQL与HBase在数据治理与合规性保障中的支持

MySQL和HBase在数据治理与合规性保障方面各有特点，以下是对两者在数据治理与合规性保障中支持方面的详细分析：MySQL在数据治理与合规性保障中的支持数据类型与数据治理：MySQL提供了广泛的数据类型来存储不同类型的数据，包括数值、字

2024-12-23

一块肉，一把剑!深析360大数据安全治理之道

无论是对于个人还是企业，数据的重要性是不言而喻的!不少用户将数据形象的比喻为信息时代的石油和金矿，这一观点小编深表赞同。由此一来数据安全的防护也成为企业业务中极为重要的一环。但近年来数据泄露事件却屡禁不止，从雅虎数亿用户的数据泄露到Face

2024-12-23

什么是主数据管理？

主数据管理(MDM)整合和维护企业关键实体（如客户、产品、供应商）的基础信息。通过确保数据准确、一致，MDM提高决策制定质量、降低成本、满足合规性并增强客户体验。MDM解决方案包括数据集成、治理、质量管理、数据主控和同步。实施MDM面临挑战，但成功实施可带来运营效率、改进决策制定、加强客户参与、增强数据安全性和加速数字化转型的收益。

主数据管理 MDM 数据治理数据质量管理数据集成2024-12-23

企业数据字典是一个集中的数据资产信息存储库，提供单一真实来源，确保数据的一致性、完整性和可用性。其关键组成部分包括数据元素、元数据、业务规则、关系和数据来源。企业数据字典具有技术和业务两类类型，为企业提供数据一致性、完整性、可用性、治理和合规性等好处。创建过程涉及确定范围、收集元数据、规范化数据、创建中央存储库和持续维护。最佳实践包括参与业务利益相关者、使用数据建模工具、实施数据治理框架以及持续监控和评估。

企业数据字典元数据数据元素业务规则数据治理数据建模2024-12-23

什么是数据目录?

数据目录是一个组织和管理数据的仓库，提供结构化存储、检索和跟踪方法。它包含元数据登记处、数据字典、数据资产图谱和数据治理策略等组件。数据目录提供数据发现、治理、共享、质量保障和合规性优势。常见的类型有集中式、分布式和联邦式。实施涉及识别需求、选择工具、采集元数据、分级资产和实施治理策略。随着人工智能、数据网格和云原生技术的兴起，数据目录技术正在不断发展。

数据目录数据管理数据共享数据质量数据合规2024-12-23

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