大数据治理关键技术有哪些?

2023-01-13 11:33:55
光点科技
数据治理

随着信息技术的发展,数据已经成为重要战略资源。 大数据治理作为大数据产业的关键技术之一,对我国推进国家治理体系和治理能力现代化具有重要意义。 随着我国数据规模、结构、种类等方面不断发展,数据中蕴含的价值日益凸显。 然而,数据质量良莠不齐、大数据资源整合能力不足等问题使得数据资产无法得到充分利用,造成了巨大的经济和社会成本。 为了解决这些问题,大数据治理成为了解决相关问题的关键技术之一。



1.数据质量控制

数据质量控制技术是通过技术手段来提高数据质量的一个过程,也是保证大数据平台高质量运转的关键。 数据质量控制主要分为两个方面:一是对数据采集和处理流程进行监控,对过程中出现的问题进行及时纠正;二是通过对数据进行比对和识别,保证数据不会有遗漏。 随着大数据技术、计算技术和安全技术日新月异,对于海量实时数据的实时分析已经成为可能,并且可以在短时间内完成。 然而,由于大数据平台建设初期缺乏统一标准,往往会出现多个系统重复建设的情况,导致了大量信息冗余。 在这一背景下,我们需要通过大数据治理技术来实现对海量、实时的大数据处理能力和处理速度的提升。


2.数据清洗

数据清洗是指通过技术手段,将没有价值的非结构化数据转换成结构化的数据(或称为“结构化数据”),并保留它们的内容、结构和含义。 大数据应用中有大量的非结构化数据,如客户画像、客户行为和交易记录等,这些非结构化数据经过整理后会形成新的结构化数据,称为“大数据”(Big Data)。 (4)索引与查询技术 利用索引和查询引擎技术来帮助我们从一个数据库或系统中检索、发现或检索所需的信息。


3.数据安全

大数据安全是指数据被有效收集、存储、传输和使用的过程中,不会被他人窃取或破坏,不会造成隐私泄露。


4.数据共享与开放

要实现数据共享与开放,首先要明确数据共享的对象是什么,包括数据的所有者、使用者等;其次,应确定数据是否可以以某种方式被重复使用;再次,要明确数据是如何被重复使用的。 (3)安全可控可访问:基于可信计算的技术实现安全可控,使用户可以在不同系统之间进行访问和共享。 (4)可扩展性:为了满足业务发展需求,提供各种应用和服务,需要将多种技术集成到一个平台上。 大数据技术是大数据产业的核心技术之一;因此要从大数据中挖掘出价值,必须有相关技术。


5.数据安全审计与监测

数据安全审计与监测技术的主要目的是为了保护数据的安全,实现对数据、用户和应用程序的安全审计与监测。 数据采集、存储和传输过程中产生的大量敏感数据也是安全隐患之一。大数据时代,数据量巨大,用户隐私保护需求不断增强。 数据安全审计与监测技术实现对敏感信息的动态监控,保障敏感信息不被泄露。 以日志分析为基础来发现威胁和攻击行为,通过日志采集、数据挖掘、机器学习等方法对用户行为进行建模识别威胁并进行报警,实现了对网络攻击、软件漏洞、系统安全以及网络攻击等事件的监测,保障整个网络系统的安全性。


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