数据采集介绍 ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。数据源是整个大数据平台的上游，数据采集是数据源与数仓之间的管道。...在采集过程中针对业务场景对数据进行治理，完成数据清洗工作。 在大数据场景下，数据源复杂、多样，包括业务数据库、日志数据、图片、视频等多媒体数据等。...：数据之间的关系没有体现出来，数据深层价值无法体现 数据治理的目标： 建立统一数据标准与数据规范，保障数据质量 制定数据管理流程，把控数据整个生命周期 形成平台化工具，提供给用户使用 数据治理： 数据治理包括元数据管理...、数据质量管理、数据血缘管理等 数据治理在数据采集、数据清洗、数据计算等各个环节 数据治理难得不是技术，而是流程、协同和管理 元数据管理： 管理数据的库表结构等schema信息 数据存储空间、读写记录、...，打通业务模型和技术模型 提升数据质量，实现数据全生命周期管理 挖掘数据价值，帮助业务人员便捷灵活的使用数据 数据治理与周边系统： ODS、DWD、DM等各层次元数据纳入数据治理平台集中管理 数据采集及处理流程中产生的元数据纳入数据治理平台
一、介绍 数据资产治理（详情见：数据资产，赞之治理）的前提要有数据。它要求数据类型全、量大，并尽可能多地覆盖数据流转的各个环节。元数据采集就变得尤其重要，它是数据资产治理的核心底座。...在早期的采集系统，我们主要面向数仓，通过“API直连方式”采集Hive/Mysql表的元数据。随着业务的快速发展，数据运营、成本治理的需求越来越强烈。...在资产治理平台中，我们采集Hive组件的元数据包含：表名称、字段列表、责任人、任务调度信息等。 收集全链路的数据（各类元数据），可以帮助数据平台回答：我们有哪些数据？有多少人在使用？数据存储是多少？...4.3 触发采集 我们支持了元数据的多种采集方式，如何触发数据的采集呢？...如果把数据资产治理比作建设高楼大厦，那么不同组件的元数据就是原材料，数据采集就是地基。只有地基打得牢固，数据治理这座大厦才会越建越稳。
为了保证数据在企业内外部依法依规使用，需要相应的数据脱敏技术来实现对敏感数据的保护。...目录： 1.为什么需要对数据进行脱敏 2.数据脱敏定义及分类 3.数据脱敏核心算法 4.数据脱敏工具技术架构设计 5.数据脱敏技术的实现 1.为什么需要对数据进行脱敏 为了便于市场研究人员和数据挖掘人员利用客户信息...动态脱敏技术，通常是基于数据库中间件技术来实现的，这里可以采用了Apache ShardingSphere 生态圈中的 ShardingSphere-JDBC来实现。...记录的信息包括：数据库IP、数据库用户、数据库、扫描表、扫描字段、敏感数据内容、敏感数据类型、敏感数据率等。 数据动态脱敏使用ShardingSphere分布式治理子功能模块。...生产环境图数据库脱敏主要是vertex属性的脱敏，可以参考动态脱敏的技术实现。对图数据库脱敏的开源工具没有进行深入分析过。
介绍 数仓的基础是数据，没有数据，那么数仓就是一个空壳，数据的来源有很多，我们需要按照一个规则和流程来制定采集方案，还要根据数据的特性和用途选取合适的采集程序，数据的采集我们一般分为全量和增量，对于一些业务场景...数据采集方案 全量 全量就是一次性将所有数据都采集过来，比如按照天数/月数来进行，如果数据量很大，那么可能就会比较耗时，而且也会占用很大的存储空间，比如我们每天需要同步MySQL中的数据，如果每天都全部同步过来...数据采集工具 数据采集工具分为全量采集和增量采集。...全量采集 全量采集工具有很多，比如Sqoop，kettle，DataX，我们主要来说一下DataX，DataX可实现各种数据之间的转换，如果DataX自带的数据源满足不了我们的需求，也可以自己去实现，DataX...增量采集 对于增量同步，我们需要用到CDC工具，如Flume可以采集日志，canal可以实时同步mysql数据到其他中间件，还有Maxwell，Debezium，Flink中也有一个组件flink cdc
； 技术不完善 在技术层面存储缺乏扩展性，采集自动程度不高，管理实时性不高。...二、大数据治理技术需要不断革新 数据治理的目标是把数据管起来、用起来、保证数据质量，这些目标离不开各种技术的支持，这些技术包括元数据自动采集和关联、数据质量的探查和提升、数据的自助服务和智能应用等。...1、管起来：数据资产的自动化采集、存储技术 要实现大数据治理的资产管理，需要做足三个方面的工作： 采集：指从各种工具中，把各种类型的元数据采集进来。...下面重点介绍其中两个核心的工具：一个是元数据，另一个是自助数据服务平台； 1、大数据治理的核心——元数据管理工具 元数据是大数据治理的核心，元数据管理工具应该支持企业级数据资产管理，并且从技术上支持各类数据采集与数据的直观展现...对于企业来说，要想统一管理所有信息资产，还依靠原来人工录入资产的方式肯定是不行的，企业需要从技术上提供各种自动化能力，实现对资产信息的自动获取，包括自动数据信息采集、自动服务信息采集与自动业务信息采集等
在2022年全国两会上，“数字经济治理”首次出现在《政府工作报告》中，隐私计算成为了新的重点。...在大数据时代，数据利用和隐私保护矛盾日益凸显，而隐私计算被认为是平衡两者之间矛盾的关键技术措施，近年来由于技术价值得到了广泛的关注。...面对庞大的数据，如何更好地开发利用数据，挖掘数据价值，数据治理是重要手段，然而，数据治理面临着数据共享与融合挑战，一方面是这些数据包含或掺杂着大量的个人信息和敏感数据，数据安全与隐私法规不允许直接共享；...隐私计算作为一种“数据可用不可见”解决方案，为数据治理面临的挑战提供技术最优解： 一是，通过隐私计算的 “数据不动，模型和结果移动”促进数据要素的流通与价值的发挥； 二是，通过密码学和隐私保护技术实现了...隐私计算的“数据可用不可见”的技术方案促进针对隐私和敏感数据的数据治理环节中数据要素的流通和价值发挥。
数据治理功能方面图片 数据规模大并且成熟企业中数据治理通常包含以下几个功能方面： 数据治理包括主数据管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理、数据集成管理、数据资产管理、数据安全管理、...元数据又分为业务元数据、技术元数据、操作元数据、管理元数据。业务元数据：与业务规则、流程相关的描述性数据。例如：人员信息数据中的统计时间、统计周期、统计区域范围等。...技术元数据：与存储、访问等技术底层相关描述性数据。例如：人员信息数据存储在的位置、访问的URL地址，数据存储库，对应的表名，字段有哪些等。操作元数据：与数据操作相关的描述性数据。...元数据就是为了准确的描述我们拥有的所有数据。其核心的目的是降低人与数据之间的沟通成本。描述的越准确，我们使用数据的成本就越低。元数据管理主要包括元数据采集、血缘分析、影响分析等。...、数据采集等重复劳动和相应费用， 在大数据中一般采用数据仓库进行数据集成管理。
了解数据治理和数据治理模型，这些关键要素通常包含在政策、收益、风险和最佳实践中。 数据治理是识别组织的关键数据并确保数据质量和数据安全的过程。它还涉及从公司数据中提取价值以提高业务绩效。...根据 Experian 的说法，“数据治理是确保数据在输入系统时符合精确标准和业务规则的过程。数据治理使企业能够对数据资产的管理施加控制。该流程包括确保数据适合其预期目的所需的人员、流程和技术。”...具有去中心化执行的集中式数据治理模型 - 在具有去中心化执行的集中式数据治理模型中，有一个集中式数据治理实体负责定义数据治理框架和策略，各个业务部门负责创建和维护其部分主要的数据。...数据治理模型定义了主数据管理职责的基本结构，而数据治理策略定义了管理数据的人员、流程和技术。 数据治理政策中的关键要素 数据治理策略概述了如何管理和控制组织的数据。...最好从一个试点项目开始，并在一组数据上对其进行测试。试点项目是向利益相关者展示数据治理对关键业务目标（例如合规性和投资回报率）的影响的有用方式。 公司应仔细评估用于管理企业数据的软件和其他技术工具。
在《数据治理工具图谱研究报告》中描述数据治理的目标是提升数据价值，是组织推动战略落实的基础，它由管理体系和技术体系共同组成，包括组织、制度、流程、技术及支撑工具等。 数据治理的三个目标？...在数字化转型中，单单从经营业务及其相关数据利用方面来看（不考虑企业内部运营的数据），数据治理要实现以下三个目标 “数字”：数字化要做好，数据采集自动化，数据存储结构化，数据运用在线化。...其前提是有完整的信息化建设基础，有数据采集的能力。...组织在规划和开展数据安全治理工作时，需要依据数据安全治理的核心理念，从数据安全战略、管理机制和技术手段多方面建设数据安全治理能力。...、数据删除等安全技术，依靠单一技术只能解决单一或部分问题，因此数据安全治理的建立与实施，一定程度上依赖多样化的成熟技术组合，不断建设形成全面的解决方案。
IP地理位置定位技术，包含基础数据采集、硬件系统搭建、应用场景划分和定位系统研发四项关键技术。图片基础数据采集为IP地理位置定位技术的研究提供基础数据支撑，是IP地址定位的基础性工作和关键技术。...首先，按照不同的数据采集规则，针对不同数据源的数据格式，研究并实现一套自动化的智能化的数据采集技术；其次，对采集到的数据进行筛选、清洗和挖掘，形成基础数据库，为系统提供基础数据支撑。...基础数据采集的研究内容包含确定数据源（如Whois开放数据等）、分析数据采集的方法（如网络爬虫、数据交换、地面采集等）、各种数据采集方法的可行性分析及实现方案、确定采集数据的属性值(如地理位置、经纬度、...，进行人工实地数据采集。...图片数据采集技术已存在多个开源的第三方框架，例如Scrapy、Nutch、Crawler4j、WebMagic等；数据挖掘算法，例如支持向量机SVM、K-Means等，都已得到广泛应用
几十年来，数据治理一直是企业关注的焦点，并随着企业数据量的急剧增长，数据治理的重要性日益凸显。然而，大规模的有效BI治理一直是一个难以实现的目标，因为它需要比传统数据治理更广泛的关注点。...为了在企业规模上取得成功，BI治理过程必须得到有效技术的支持。本白皮书概述了BI门户如何为支持全面的BI治理战略提供关键的技术基础。...BI门户的关键治理角色体现在以下两个场景：独立的BI治理平台，或与数据目录协同工作。 什么是数据治理？ 数据治理是一组确保有效管理和利用数据的过程和技术的集合。...在这两种场景下，BI门户的治理和参与功能都会提供必要的上下文信息，以提升数据可信度和对数据的正确解释。 译者介绍 杨晓敏，高级数据分析师，信息技术中级工程师。...研究方向：大数据行业前沿相关技术和产品，数据管理，数据可视化。
02 什么是数据质量治理 要明确什么是数据质量治理，首先我们需要了解一下什么是数据治理。...05 技术人员如何做数据质量治理 5.1 了解数据系统的使用者 ? 我觉得在做数据质量治理工作的时候，多去了解数据系统的使用者需求是非常重要的。...尤其是对于技术人员来说，因为技术人员可能和产品的使用者中间隔了一个产品经理，有些技术同学可能就不太想去了解太多，只是产品经理提了什么就做什么。...因为有许多数据问题不一定是真正的数据问题，如果所有使用者一碰到难以理解的问题就来找技术人员协助定位，那技术人员会花费过多时间在问题定位上的，反倒没有时间去做其他重要不紧急的事情。...06 结语 就像前面说的，数据质量治理不仅仅是一项技术活，更多的是一项持续性的维护工作。因此，我们要调用一切方法，而不仅仅局限于技术方法去解决数据质量问题。
为什么要数据治理在大数据各个企业数据积累过程中，很多公司都注重了数据的“量”，很少有公司关注数据的“质”，仿佛只要有了海量的数据就可以解决所有问题。...要解决以上各种问题，只有通过数据治理才能够对不同的架构、跨不同业务领域平台提供一致的、可用的、安全的数据对象，真正的挖掘出企业的数据价值，来支撑经营管理，推动业务创新，从而为企业提供商业的竞争能力。...图片那么什么是数据治理？由于切入视角和侧重点不同，业界给出的数据治理定义已经不下几十种，到目前为止还未形成一个统一标准的定义。...数据治理（Data Governance）指的是数据从零散没有规律变为统一规划的数据、从具有很少甚至于没有组织和流程的治理到企业范围内的综合数据治理、从处理数据时的混乱状态到数据井井有条的一个过程。...数据治理是一种数据管理的概念，能够确保数据的全生命周期存在高数据质量的能力，其最终目标是提升数据的价值。
type=id 使用python代码获取数据、 import json from urllib.request import urlopen def getInformation(id): response...result") print(getInformation("1")[0].get("artist_name")) 结果： 曾沛慈 说明： 通过调用API接口加上JSON格式解析，可以获取我们想要的任何数据
数据采集网关|工业数据采集网关 随着数据量的不断增速，数据价值也逐步被许多公司所关注，尤其是偏重于业务型的企业，许多数据的发生，在未被挖掘整合的进程中通常被看作是一堆无效且占用资源的；但一旦被发掘，数据的价值将无可估计...近段时刻有幸参与负责了一个大数据项目，今日主要对收集体系做一次简单的复盘： 数据收集体系故名思意就是将数据从数据源收集到能够支撑大数据架构环境中，从而实现数据的收集以便后期对数据的二次加工树立数据仓库。...数据采集网关，物通博联数据采集网关相关产品： 1477559252.jpg 1480315233.jpg 一、业务流程整理 在业务流程整理的进程中，咱们先预设个场景，如： 当公司运营人员提出一个订单转化率的需求...，都需求获取哪些数据，获取到后要收集存储到哪个数据仓库的表中，终究被运用到。...数据源办理 数据源一般会分为许多种类型，因而，咱们需求树立数据源类型；如ORECAL、mysql、hive等。
这就是为什么数据治理应该成为任何商业智能平台和数据分析策略的一部分——以基于角色的权限为基础。 什么是数据治理？...数据治理是根据组织的内部政策以及外部合规性和法规要求来管理数据使用的过程，对公司员工进行数据治理方面的培训和教育非常重要——不仅要让他们熟悉规则，还要促进他们的认同。...数据治理具有广泛的组织优势，从打破数据孤岛到确保合规性，它也可以通过提高数据质量提供更准确的分析。...创建数据治理计划 治理计划通常处理数据环境中的结构化、非结构化和半结构化数据，这有助于提高数据质量，进而促进整个组织的一致性。...“治理计划必须确保数据准确且可供自助服务用户访问，同时还要确保这些用户——业务分析师、高管和公民数据科学家等——不会滥用数据或违反数据隐私和安全限制。“ 数据治理在商业智能中起着至关重要的作用。
数据治理意义重大，传统的数据治理采用文档的形式进行管理，已经无法满足大数据下的数据治理需要。而适合于Hadoop大数据生态体系的数据治理就非常的重要了。...数据发现平台的目的就是为了解决上面的问题，帮助更好的查找，理解和使用数据。比如Facebook的Nemo就使用了全文检索技术，这样可以快速的搜索到目标数据。?用户浏览数据表时，如何快速的理解数据？...—Datahub离线安装手册 5000字详解数据治理如何入门（附国际数据治理认证考试-CDMP学习群） 元数据管理平台Datahub2022年度回顾大数据流动：大数据、实时计算、数据治理，数据可视化实践类自媒体...定期发布数据治理，元数据管理落地技术实践文章，分享数据治理实践落地相关技术与资料。提供大数据入门，数据治理，Superset，Atlas，Datahub等学习交流群。...大数据流动，对大数据技术学习永不止步。
这些机构往往由技术人员组成，本身的定位也属于技术部门，它们的共同点是：强技术，弱业务。当数据治理项目需要实施的时候，往往就是由这些技术部门来牵头。...我在与很多客户做数据治理交流的时候，发现大部分客户认识不到数据质量问题发生的根本原因，只想从技术维度单方面来解决数据问题，这样的思维方式导致客户在规划数据治理的时候，根本没有考虑到建立一个涵盖技术组、业务组的强有力的组织架构...要获取到元数据，需要采取多种方式，在采集方式上，使用包括数据库直连、接口、日志文件等技术手段，对结构化数据的数据字典、非结构化数据的元数据信息、业务指标、代码、数据加工过程等元数据信息进行自动化和手动采集...元数据采集完成后，被组织成符合CWM模型的结构，存储在关系型数据库中。 三、有了元数据，我们能做些什么？ 这一章节我们主要讲元数据的几个典型的应用。...数据治理之数据标准管理 一、大数据标准体系 根据全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组制定的大数据标准体系，大数据的标准体系框架共由七个类别的标准组成，分别为：基础标准、数据标准、技术标准、平台和工具标准
TS511系列采集终端是集数据采集与2G/3G/4G/5G数据传输功能于一体的环保数据采集终端，完全符合《污染物在线自动监控(监测)系统数据传输标准》(HJ 212-2017) 和(HJ 212-2005...)，可外接串口工业智能控制屏做数据显示和设置(用户自配智能串口屏幕)，可对阀门、闸门、报警器等设备进行控制、可精准采集各种污染治理设备工作状态。...;智能采集上报实时采集数据、设备监控数据等数据信息;接口丰富，可扩展性强、功能强大，组网灵活。... 兼容各种类型的各类水、气在线分析仪表和流量计等仪器;包含：浊度传感器、PH值传感器、COD、电导率、颗粒物、SO2、氨氮、PM2.5/10、噪声等;可采集各种污染治理设备工作状态、可对阀门、闸门、...多层保护技术确保传输稳定可靠不掉线、不丢包!
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
