DB37-T4646.1-2023公共数据 数据治理规范 第1部分：数据归集.pptx

DB37-T4646.1-2023公共数据数据治理规范第1部分：数据归集by文库LJ佬2024-06-28

CONTENTS数据归集概述数据采集流程数据清洗与转换数据存储与管理数据治理法规遵守数据归集绩效评估

01数据归集概述

数据归集概述数据归集概述数据概述：

数据归集的重要性数据质量管理：

确保数据归集的准确性和完整性数据版本控制：

维护数据归集的版本信息

数据概述数据分类：

数据归集包含的数据类型及来源。

数据采集：

数据归集的采集方式和流程。

数据清洗：

数据归集中的数据清洗步骤和标准。

数据存储：

归集数据存储的方法和位置。

数据权限：

数据归集时的权限管理措施。

数据质量管理数据质量管理数据类型完整性准确性类型1高中类型2中高

数据版本控制版本信息记录：

记录每次数据归集的版本号和变更内容。

更新频率：

数据版本的更新频率和方式。

版本回滚：

数据归集版本出现问题时的回滚措施。

02数据采集流程

数据采集流程采集流程设计：

设计高效的数据采集流程采集性能优化：

提升数据采集效率和质量

采集流程设计数据源定义：

明确数据来源和格式。

数据抓取：

数据采集的自动化抓取方法和工具。

数据转换：

对采集到的数据进行转换和标准化。

数据上传：

将处理后的数据上传至指定位置。

数据监控：

实时监控数据采集过程。

采集性能优化数据抓取频率优化：

根据需求调整数据抓取频率。

数据压缩：

对采集数据进行压缩处理。

并行处理：

采用并行处理方式提升数据采集速度。

错误处理：

建立错误处理机制，提高数据采集的稳定性。

03数据清洗与转换

数据清洗与转换数据清洗标准制定数据清洗规范数据转换方法将数据转换为可分析的格式

数据清洗标准数据去重数据格式化异常值处理缺失值填充清洗过程中对重复数据进行处理。统一数据格式和规范。识别和处理异常数据。填充数据中的缺失值。

数据转换方法数据格式转换：

将数据转换为统一格式。数据编码处理：

处理数据中的编码问题。数据标准化：

统一不同数据源的数据标准。数据合并：

将多个数据源的数据进行合并。

04数据存储与管理

数据存储与管理存储架构设计：

设计合理的数据存储架构访问权限控制：

管理数据访问权限与安全性

存储架构设计数据存储方案：

选择适合数据归集的存储方案。

存储容量规划：

规划数据存储容量和扩展性。

数据备份策略：

制定数据备份和恢复策略。

数据加密：

保护数据存储安全性。

权限分级访问监控数据保密追踪审计根据需求设定不同等级的访问权限。监控数据访问行为和权限变更。保护敏感数据的机密性。记录数据访问日志进行审计。

05数据治理法规遵守

数据治理法规遵守数据合规性：

遵守相关数据治理法规风险管理：

识别和管理数据治理风险

数据合规性数据保护法规：

确保数据处理符合相关法规。隐私保护规范：

保护个人隐私信息安全。数据安全法规：

遵守数据安全管理相关法规。国际标准合规：

符合国际标准的数据处理规范。

风险评估：

评估数据治理过程中的潜在风险。风险应对：

制定风险应对措施和预案。监测与反馈：

监控风险状况并及时反馈。改进措施：

持续改进数据治理风险管理机制。

06数据归集绩效评估

数据归集绩效评估绩效指标设定：

制定数据归集绩效评估指标

绩效指标设定数据准确性数据实效性数据处理效率数据安全性评估数据归集数据的准确性。评估数据归集数据的实效性。评估数据处理和归集效率。评估数据存储和访问的安全性。

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