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在当今数字化时代，数据已成为企业和组织的重要资产。浪潮行业大数据治理平台方案应运而生，旨在帮助企业和组织解决数据管理中的诸多问题，实现数据的高效利用和价值最大化。本方案 PPT 主要介绍了大数据治理的背景、平台方案架构、核心功能（包括数据共享交换平台、主数据管理、数据质量管理、数据安全管控）以及在多个行业的应用案例，为各行业提供了全面的数据治理思路与实践参考。
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1. 大数据治理平台方案
1.1 建设背景
随着信息技术的飞速发展，数据量呈爆炸式增长，数据资产的重要性日益凸显。然而，传统的数据管理模式存在诸多弊端，如烟囱式建设导致数据分散封闭，数据标准不统一造成混乱冲突，数据质量差且监管缺失，以及数据安全难以保障等问题。同时，国家大力推动大数据战略，出台了一系列政策文件，如 2017 年 12 月习近平总书记主持中共中央政治局第二次集体学习强调实施国家大数据战略，推动数据资源整合和开放共享；国务院办公厅也印发了相关文件，如《政务信息系统整合共享实施方案》等，旨在解决政务信息化建设中的信息孤岛问题。浪潮积极响应国家政策，在助力国家政府数据共享开放平台建设方面发挥了重要作用，制定了相关标准规范，并负责建设和对接多个国家及地方平台，推动数据共享开放工作。![]()
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1.2 平台架构与功能概述
浪潮行业大数据治理平台通过平台 + 服务的方式，为 ICT、能源、特种等行业用户构建全面高效的数据资产管控环境。它能够实现多源异构数据的集中、统一和共享交换，对内部数据、外部数据、媒体数据、物联网 / IOT 数据等进行整合管理。平台涵盖了数据开发、挖掘分析、应用开发、决策支撑、数据治理等多个环节，其核心功能包括数据标准管理、数据安全管理、交换共享服务、元数据管理等，通过统一数据标准、保障数据安全、促进数据共享，为企业和行业发展提供有力支持。![]()
2. 核心功能 - 数据共享交换平台
2.1 功能框架
数据共享交换平台具备丰富的功能模块。在目录体系管理方面，涵盖目录注册、发布、维护、查询及资源申请等操作，支持各部门信息系统和外部系统接入国家共享交换平台，实现数据共享与开放。其数据标准范畴广泛，涉及数据服务标准、存储标准、接口标准、建模标准、标签标准、开发标准和指标标准等，通过构建统一的数据标准体系，保障数据采集、处理和质量评估等过程的标准化与稽核服务。![]()
2.2 交换管理与共享手段
在交换管理上，提供交换任务配置、作业配置、前置机配置和数据源配置等功能，支持可视化的任务编排与监控，可对交换任务处理过程进行详细配置，并实时监控统计交换过程中的数据情况。在共享手段上，以数据服务的形式封装数据，提供多种共享模式，如数据库模式、日志管理、发布订阅模式、认证鉴权、API 接口模式等，并通过服务地图、安全管理、服务管理、订阅管理等功能实现统一的数据开放共享。同时，建立了严格的审批流程，包括服务注册、变更、注销和订阅审批等，结合策略控制，对数据共享进行有效管控，确保数据安全与合规共享。![]()
3. 核心功能 - 主数据管理
3.1 主数据概念与问题
主数据是描述客户、物料、供应商等的基础数据，具有高业务价值、跨业务重复使用、变化相对缓慢等特征。但在企业中，主数据管理面临诸多挑战，如数据标准、流程和责任分工不明确，数据清洗工作不到位，系统功能不完善等，这些问题导致数据质量差、信息化成本增加和决策效率降低，例如不同系统中对同一服务器的编号和属性记录不一致。![]()
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3.2 管理思路与解决方案
为解决这些问题，浪潮提出主数据管理思路，通过应用完善的数据管理产品能力与企业管理能力相结合的数据管理制度，实现企业主数据管理。具体措施包括构建完整的数据管理环境，建立企业数据标准和规范化管理流程，培养良好的数据使用习惯。在解决方案中，主数据管理平台发挥核心作用，其涵盖数据建模、数据服务、数据整合、数据维护等功能模块。在数据建模方面，提供数据字典、编码规则、实体建模和存储模型等功能，支持可视化界面进行主数据类型定义和资源目录浏览，确保数据编码的统一规范；在数据服务方面，提供申报、修改、查询和订阅发布等服务；在数据整合方面，具备数据采集与清洗能力，可通过多种工具实现自动、手动或混合采集清洗，并结合质量检核保证数据质量；在数据维护方面，对主数据的全生命周期进行管理，包括新增、修改、删除、审核和发布等操作，同时提供去重规则设置管理，保证主数据的准确性和一致性。![]()
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4. 核心功能 - 数据质量管理
4.1 质量问题与保障体系
在数据质量管理方面，首先分析了影响数据质量的关键隐患问题，如信令大数据在数据源、数据平台和上层应用三层存在多种问题，包括网元调整与 DPI 割接不同步、业务量突增导致数据溢出、原始字段统计错误、数据回填失败、DPI 特征库更新不及时、接口链路异常、平台负荷过高、设备与网络故障、指标算法统计错误、基础数据异常、共享接口故障等。针对这些问题，建立了数据质量保障体系，该体系包括标准规范制定、组织与制度建设、处理流程明确、质量核查工具应用和运维保障措施实施等方面。通过构建多方专人保障组，制定管控制度，明确数据处理闭环流程，提供质量核查工具，定制日常巡检作业和运维分析报告等手段，确保数据质量。![]()
4.2 质量标准与监控评估
梳理并制定各类数据的标准规范及核查标准，如对 4G 实时数据模型的及时性、完整性和准确性制定了详细的核查规则，对信令数据的字段规范也进行了明确规定。数据质量管控遵循问题发现、分析、解决和评估的闭环管理方式，从完整性、及时性、有效性、一致性和准确性五个方面，对数据的运行环境、采集、处理和消费进行全程监控评估。借助数据质量统一门户、规则配置、问题闭环督办和质量评估等功能模块，以及多方式质量问题分析、灵活规则设置、血统 / 影响分析等技术手段，实现数据质量的有效管理。同时，对共享文件和上报文件的数据合规性、文件一致性进行实时稽核预警，及时发现并解决数据问题，降低对应用端的影响。![]()
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5. 核心功能 - 数据安全管控
5.1 安全问题与治理思路
在大数据时代，数据安全问题愈发严峻。随着信息技术的广泛应用，数据资产面临着来自收集、存储、传输和共享流通等各个环节的安全威胁，如大量敏感信息在数据处理过程中缺乏安全保障，数据泄露事件频发，给企业带来巨大损失。国家也高度重视数据安全，出台了《网络安全法》等相关法律法规，并计划制定数据安全法，对数据安全提出了明确要求，如对数据访问日志审计、数据分类分级、重要数据备份加密、个人信息脱敏等方面的规定。浪潮行业大数据治理平台的数据安全管控方案，基于数据安全面临的现状和国家法规要求，提出了总体治理思路，包括数据梳理与分类分级、制定防控方法、全过程技术防护、风险评估与态势感知、持续优化改进以及组织保障等方面。![]()
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5.2 技术手段与功能架构
在技术手段上，支持关键字、正则表达式和人工智能等多种数据识别技术进行分类分级，适应不同的规则制定需求，内置丰富的敏感数据识别规则，如个人信息、银行及卡号等。基于分类分级结果，针对数据全生命周期的采集、加工、使用和流通环节设定相应安全策略，通过加密、脱敏、水印、审计等技术手段执行策略，实现安全治理。例如，采用多级密钥方案和混合密钥方案进行数据加密，对敏感字段进行选择性加密；在数据共享场景中，基于网关代理模式的动态脱敏技术对敏感数据实时模糊处理，同时也提供批量静态脱敏能力；在数据外发环节添加隐蔽标识水印追踪数据扩散路径。在功能架构上，涵盖分类分级管理、安全态势感知、安全策略管理等模块，通过建立安全风险发现模型，监控敏感数据访问行为，进行风险评估和预警分析，帮助企业直观感知安全态势，保障数据安全。![]()
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