数据孤岛 数据治理

从“数据孤岛”到“数据群岛”

——简析教育数据中存在的问题

在漫长的人类历史中，信息化时代的到来无疑大大加速了社会前进的步伐，越来越多的人感受到了由崭新的信息化技术所带来的变革和机会。与此同时，所有在过去无法收集与分析的数据（data），都将被赋予新的技术手段和科学意义。可以预见，在教育领域中，数据必将成为前沿研究者的核心内容之一。

基于数据的工作究竟会有多么广泛和美妙？假设这一问题的回答对象是传统的经验型工作者，他们可能觉得数据只是一张用于证明自己观点的图表而已；但在当代各行各业的尖端数据从业者眼中，数据俨然成为了他们的左膀右臂，甚至已经成为他们所在领域中最为重要的一项内容，因为数据分析和挖掘已经为各式各样的项目提供了简单而优雅的解决方案。

利用数据获取巨大成功的案例枚不胜举。譬如，你可以运用数据探索互联网中大量信息的潜在规律；你可以通过数据学会如何将出生率和地图绑定起来；你可以了解数据是如何影响并改善商业决策，从而有效提升企业业绩；你可以利用数据为探索DNA的规律提供线索……

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数据的巨大潜力，使其拥有的魅力和价值远不止于此。对教育而言，数据并不是一个陌生的词汇。我们知道，学习就是一种信息传递和信息重构的过程，那么学习所需解决的核心问题

从“数据孤岛”到“数据群岛”

——简析教育数据中存在的问题

在漫长的人类历史中，信息化时代的到来无疑大大加速了社会前进的步伐，越来越多的人感受到了由崭新的信息化技术所带来的变革和机会。与此同时，所有在过去无法收集与分析的数据（data），都将被赋予新的技术手段和科学意义。可以预见，在教育领域中，数据必将成为前沿研究者的核心内容之一。

基于数据的工作究竟会有多么广泛和美妙？假设这一问题的回答对象是传统的经验型工作者，他们可能觉得数据只是一张用于证明自己观点的图表而已；但在当代各行各业的尖端数据从业者眼中，数据俨然成为了他们的左膀右臂，甚至已经成为他们所在领域中最为重要的一项内容，因为数据分析和挖掘已经为各式各样的项目提供了简单而优雅的解决方案。

利用数据获取巨大成功的案例枚不胜举。譬如，你可以运用数据探索互联网中大量信息的潜在规律；你可以通过数据学会如何将出生率和地图绑定起来；你可以了解数据是如何影响并改善商业决策，从而有效提升企业业绩；你可以利用数据为探索DNA的规律提供线索……

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数据的巨大潜力，使其拥有的魅力和价值远不止于此。对教育而言，数据并不是一个陌生的词汇。我们知道，学习就是一种信息传递和信息重构的过程，那么学习所需解决的核心问题

大数据平台数据治理方案

大数据平台数据治理方案

大数据平台数据治理方案

目 录

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概述 ........................................................................................................................................... 4 面临的挑战 ............................................................................................................................... 4 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 3

数据采集 ............................................................................................................................... 10 数据清洗 ................................

数据治理体系框架分析

虽然以规范的方式来管理数据资产的理念已经被广泛接受和认可，但还需要组织架构、原则、过程和规则，以确保数据管理的各项职能得到正确的履行。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在几十种，到目前为止还未形成一个统一标准的定义。其中，DAMA（国际数据管理协会）、ISACA（国际信息系统审计和控制协会）、DGI（国际数据治理研究所）、IBM数据治理委员会和Gartner公司等权威机构提出的定义最具代表性，并被广泛接受和认可。其中，以DAMA给出的数据治理定义最为业界所接受。

DAMA给出的数据治理定义：数据治理（Data Governance，DG）是指对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（计划、监督和执行）。

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根据数据治理的定义，确定数据治理的目标为：在管理数据资产的过程中，确保数据的相关决策始终是正确、及时和有前瞻性的，确保数据管理活动始终处于规范、有序和可控的状态，确保数据资产得到正确有效的管理，并最终实现数据资产价值的最大化。

数据治理必须遵循过程和遵守规范，过程主要是用于描述治理的方法和步骤，它应该是正式、书面、可重复和可循环的。数据治理应该遵循标准的、成熟的、获得广泛认可的过程，并且严格遵守相关规

大数据治理——为业务提供持续的、可度量的价值

目录

大数据治理——为业务提供持续的、可度量的价值 (1)

概述 (3)

大数据治理系列 (3)

第一部分：大数据治理统一流程模型概述和明确元数据治理策略 (3)

第二部分：元数据集成体系结构 (24)

第三部分：实施元数据治理 (42)

第四部分：大数据治理统一流程参考模型的第四步到第九步 (63)

第五部分：定义度量值和主数据监管 (91)

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第六部分：大数据监管和信息单一视图监管 (113)

第七部分：分析监管、安全与隐私治理和信息生命周期监管 (136)

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概述

面对我们周围每时每刻迅速增长的庞大数据，因为其数量大、速度快、种类多和准确性的特征，如何更好地利用大数据制造出有意义的价值，一直是我们探究的重要话题。而在这之前，就需要用科学正确的方法策略对大数据进行治理。大数据治理是指制定与大数据有关的数据优化、隐私爱护与数据变现的政策，是传统信息治理的连续和扩展，也是大数据分析的基础，依旧连接大数据科学和应用的桥梁，因此大数据治理是大数据再创高峰的“必修课”。下面我们将与您分享新奇出炉的大数据治理方案。大数据治理系列

本系列共分为七个部分，围绕大数据治理统一流程参考模型，并结合实际业务问题和IBM

浅谈大数据与社会治理创新

当前，我国正处全面深化改革的攻坚期，全面建成小康社会的冲刺期。党的十八届三中全会强调,围绕推进国家治理体系和治理能力现代化目标，不断创新社会治理体制。这与当前大数据技术的发展正好不期而遇。大数据伴随着云计算、物联网、移动互联网的发展，正在对全球经济社会产生巨大的影响。针对目前社会治理领域普遍存在的服务理念滞后、决策机制不够科学、部门协作亟须加强、工作效率亟待提升等问题。大数据技术从认识、理论、方法、实践和效果评估等方面都能给人们全新的视野，为社会转型期的社会治理创新带来了机遇。大数据时代给社会治理提出了新的挑战，要求我们把握大数据时代社会治理的特点，变革社会治理的研究方式，适应大数据时代社会治理的需要。

一、 大数据的概念及特征

大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。

大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）

《大数据时代的政府治理创新》

考试答案

注意：题目顺序可能会有不同，请注意核对！为杜绝试卷答案的完全一致性，本群只提供考核通过基本分60分的标准答案，未提供答案的题目请自行答题。

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1.社会成员或者用户之间社会成员之间共同参与信息的处理、信息的分享、信息的传播，这个活动就叫（ B ）。（单选题4分）

o o o o

A.云计算 B.社会计算 C.政府计算 D.高强度计算

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2.科学范式的发展路径：从观察到演绎分析、模型推导，到计算机分析、仿真模拟，再到（ A ）时期。（单选题4分）

o o o o

A.数据科学 B.理论科技 C.数据推导 D.数据计算

? 3.（ C ）时代，使得信息智慧解读时代到来。（单选题4分）

o o o o

A.Web1.0 B.Web2.0 C.Web3.0 D.Web4.0

? 4.Web2.0强调（ A ）。（单选题4分）

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A.个人

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o o o

?

B.单位 C.网站 D.机构

5.梅特卡尔夫定律主要是描述信息网络，指出网络的价值在于网络的互联，联网的接点数与其价值呈现（ A ）的方式，联网越多，系统的价值越大。（单选题4分）

o o o o

A.指数 B.正比 C.反比 D.对数

?

横截面数据、时间序列数据、面板数据

横截面数据：（时间固定）

横截面数据是在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。横截面数据是按照统计单位排列的。因此，横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。 如：

时间序列数据：(横坐标为t,纵坐标为y)

在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。 如：

面板数据：(横坐标为t,斜坐标为y,纵坐标为z)

是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排

在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。 举例：

如：城市名：北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8（单位亿元）。这就是截面数据，在一个时间点处切开，看各个城市的不同就是截面数据。 如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点

横截面数据、时间序列数据、面板数据

横截面数据：（时间固定）

横截面数据是在同一时间，不同统计单位相同统计指标组成的数据列。横截面数据是按照统计单位排列的。因此，横截面数据不要求统计对象及其范围相同，但要求统计的时间相同。也就是说必须是同一时间截面上的数据。 如：

时间序列数据：(横坐标为t,纵坐标为y)

在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映某一事物、现象等随时间的变化状态或程度。 如：

面板数据：(横坐标为t,斜坐标为y,纵坐标为z)

是截面数据与时间序列数据综合起来的一种数据类型。其有时间序列和截面两个维度，当这类数据按两个维度排列时，是排在一个平面上，与只有一个维度的数据排

在一条线上有着明显的不同，整个表格像是一个面板,所以把panel data译作“面板数据”。 举例：

如：城市名：北京、上海、重庆、天津的GDP分别为10、11、9、8（单位亿元）。这就是截面数据，在一个时间点处切开，看各个城市的不同就是截面数据。 如：2000、2001、2002、2003、2004各年的北京市GDP分别为8、9、10、11、12（单位亿元）。这就是时间序列，选一个城市，看各个样本时间点

XI`AN TECHNOLOGICAL UNIVERSITY

实验报告

实验课程名称数据集成、变换、归约和离散化

专 业： 数学与应用数学 班 级： 姓 名： 学 号： 实验学时： 指导教师： 刘建伟 成 绩：

2016年5月5 日 西安工业大学实验报告

专业 实验课程 实验项目 实验设备及器材

数学与应用数学 数据挖掘 班级 指导教师 131003 刘建伟 姓名 学号 实验日期 2016-5-5 同实验者 数据集成、变换、归约和离散化 计算机一台 一 实验目的

掌握数据集成、变换、归约和离散化 二 实验分析

从初始数据源出发,总结了目前数据预处理的常规流程方法,提出应把源数据的获取作为数据预处理的一个步骤,并且创新性地把数据融合的方法引入到数据预处理的过程中,提出了数据的循环预处理模式,为提高数据质量提供了更好的分析方法,保证了预测结果的质量,为进一步研究挖掘提供了较好的参考模式。 三 实验步骤

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