数据入湖（数据入湖遵循）

本篇文章给大家谈谈数据入湖，以及数据入湖遵循对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、数据治理说起来容易，做起来难，华为云Stack有解
• 2、数据汇集和数据湖哪一个先进行
• 3、数字化转型的一般性框架
• 4、青海湖（具体数据）

数据治理说起来容易，做起来难，华为云Stack有解

移动互联网和大数据日益发展，沉淀的数据越来越多，数据的质量、使用效率、数据安全等等各类的问题迎面而来。为了让数据发挥最大的价值，数据治理作为数智化战略的一项必要举措，列入了大多数企业的战略行动计划，业界也有“数字转型、治理先行”的说法。但是谈到数据治理，业界有一个普遍的共识，那就是 “数据治理说起来容易，做起来难”。怎么通过数据治理解决这些难题？数据治理究竟难在哪里？华为作为典型的非云原生企业是如何应对的呢？

2018到2021年间全球8300家标杆企业中，全面拥抱数字技术的前10%企业相比后25%企业营收增速超过5倍。数字化转型浪潮下，数据资产将成为关键生产要素支撑未来数据产业化升级，是未来政企实现跨越式发展的必然选择。

根据华为在政企行业多年的深入耕耘和自身转型的实践，我们发现，优质高效的数据底座，是保障政企运营效率持续提升和业务创新升级的重要基石。我们深知打破数据孤岛、确保数据准确、促进数据共享、保障数据隐私与安全，是政企数据治理的关键。当前很多企业数据体系建设呈现出“烟囱化”的趋势，为政企数据治理带来了四大挑战：

l 进不来 ：数据来源复杂，集成难；

l 质量差 ：数据质量要求高，规则校验多，落地难；

l 出不去 ：数据烟囱林立，业务和数据匹配难，共享难；

l 不放心 ：数据安全、交互风险高。

早期的华为是典型闹则的非数字原生企业。从2007年开始，我们通过两个阶段的持续变革，系统地完成了数据管理体系建设，实现业务感知和ROADS体验的数字化转型：

l 阶段一（2007-2017） ：设立数据管理专业组织，建立数据管理框架，发布数据管理政策，通过统一信息架构与标准、有效的数据质量改进机制，提升数据质量，实现数据全流程贯通，业务运作效率整体提升。

l 阶段二（2017-至今）： 建设数据底座，汇聚和联接全域数据，实现数据业务可视、随需共享、敏捷自助、安全透明的目标，支撑准确决策和数据创新液激棚，构筑差异化竞争力。

华为经过十多年的实践，我们总结出 “4层保障”和“2个抓手”（信息架构、数据质量） ，实现清洁数据，充分释放数据价值的核心手段。

4层保障包括：

l 政策保障： 从目的、适用范围、管理原则、问责等方面进行政策制定，公司层面需统一遵从，确保业务与IT共同参与数据治理。

l 流程保障： 建立数据管理流程，重大决议由企业变革指导委员会决策，通过变革管理体系和流程运营体系落地。

l 组织保障： 按领域任命数据管理Owner和团队，建立实体化数据管理组织承接数据管理改进目标。

l IT落地保障： 建设承载面向“联接共享”的数据底座和数据服务融合的统一IT平台，完成数据全流程流转与价值变现。

2个抓手是指：

l 信息架构： 构建面向“业务交易”的信息架构，描述业务运作和管理决策所需要的各类数据及其关系，保障企业内统一“数据语言”。

l 数据质量： 建立数据质量管理框架和运作机制，例行开展公司级数据质量评估，由企业数据管理组织定期发布报告，牵引各业务领域持续改进。

上述的4层保障和2个抓手，构成了企业数据战略资产综合治理体系，能够确保关键数据资产的有清晰的业务管理责任，IT落地有稳定清晰的原则依据，作业人员有规范的流程指导。遇到争议时，有裁决和升级处理机制，治理过程有充足的人力、组织、预算保障。只有建立起有效的数据治理环境，数据的质量和安全才能得到保障，数据的价值才能真正发挥。

作为华为数字化转型的底座，华为云沉淀了大量的实践经验和方案能力，并通过华为云Stack来赋能政企，加速各行各业的数字化转型。在数据治理领域，华为云Stack为政企提供数据湖治理中心服务（DGC）来帮助企业客户快速构建数据运营能力。DGC是数据全生命周期一站式开发运营平台，提供数据集成、数据开发、数据治理、数据服务、数据可视化等功能，支持行业知识库智能化建设，支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座。下面我们就来铅掘一起看看DGC是怎样应对我们前面提到的挑战：

l 进的来：简单高效的物理和逻辑数据集成保障数据全面入湖

非数字原生企业发展普遍有较长的 历史 ，随着不同阶段的发展需求，业务系统间存在大量复杂的集成和嵌套，数据来源多样，数据形成孤岛难以集中共享。

数据集成：简单易用的多源异构数据批量和实时接入

DGC能够提供活易用的可视化配置与迁移任务编排，将数据迁移和集成的效率提升数十倍。除主流关系型数据库支持外，还支持对象存储、NoSQL等40余种同/异构数据源及三方大数据平台批量迁移入湖。 DGC物理入湖与HetuEngine跨湖跨仓协同的逻辑入湖 作为两种重要数据集成方式协同互补，满足数据联接和用户数据消费不同场景需求，支撑客户数据湖从离线走向实时，构建物理分散、逻辑统一的逻辑数据湖。

l 理的清：从源端架构到平台工具端到端数据质量保障

企业级信息架构：结构化的方式实施有效的治理

企业在运转过程中，需要定义业务流程中涉及的人、事、物资源，实施有效的数据治理，确保各类数据在企业业务单元间高效、准确地传递，上下游流程快速执行和运作。企业长期存在信息架构与IT开发实施“两张皮”的现象，数据人员和IT人员缺乏统一协同，企业数据架构混乱，信息架构资产和产品实现逻辑割裂，数据模型资产缺失。

平台工具和服务：一体化开发设计，端到端专业服务，有机联动保障数据质量

结合华为数据治理专家团队与项目实践经验，DGC规范设计实现了一体化设计和开发，不仅确保了元数据验证、发布和注册的一致性，而且实现了产品数据模型管理和资产可视，同时辅以专业的数据治理服务团队、成熟项目管理机制和丰富的实践经验，支撑企业构建高质量的清洁数据架构和能力。在政务大数据中心通过DGC一体化平台和专业服务，完成多个委办局全量数据接入，落地数据分层架构模型设计，完成基础库与主题库的建设，实现委办局数据全流程生命周期设计与落地，涵盖数据架构和模型设计、数据标准设计、数据模型物化、数据质量稽核作业等，助力领导决策支持、宏观经济云图和惠民APP示范应用系统上线。

l 出得去：通过数据服务和数据地图实现数据自助消费

数据底座建设的目标是便捷地支撑数据消费，确保用户安全可靠地获取数据，并通过灵活的数据分析等方式，按需快捷的消费数据。

数据服务：服务化方式供应数据

通过服务化方式对外提供，用户不再直接集成数据，而是通过聚合应用模型可视化构建，涵盖API发布、管理、运维、售卖的全生命周期管理，作为业务的“可消费产品”的关键要素之一，解决了数据的可供应性。

数据地图：从查询到分析到使用一站式自助

以数据搜索为核心，综合反映数据的来源、数量、质量、分布、标准、流向、关联关系，满足多用户、多场景的数据消费需求，解决了数据“可搜索/可获取性”的难点问题。消费方获取数据后，还支持从数据查询到拖拽式分析的端到端的一站式自助作业，帮助数据消费者结合自身需要获取分析结果，满足业务运营中数据实时可视化需求。

l 用的安：从模型、制度到平台多维度打造立体化数据安全体系

安全能力模型评估：系统化安全管理抓手

数据安全能力成熟度模型是数据安全建设中的系统化框架，围绕数据全生命周期，结合业务的需求以及监管法规的要求，持续不断的提升组织整体的数据安全能力，提升数据安全水平和行业竞争力，确保数据生产要素安全流通和数字经济 健康 发展。在多个项目中，华为通过安全评估、安全加固等专业服务，助力客户高分通过等保评估，实现数据安全流通。

从制度到工具和服务：统一安全治理框架落地

数据安全治理需要从决策层到技术层，从管理制度到工具支撑和服务体系，自上而下形成贯穿整个组织架构的完整链条。企业组织内的各个层级之间需要对数据安全治理的目标达成共识，确保采取合理和适当的措施；DGC数据安全定义数据密级、认证数据源、对数据动静态脱敏及添加水印等方式以最有效的方式保护数字资产。

企业数字化转型逐步进入深水区，如何提升海量数据治理的效率和准确率，如何将专家经验固化传递都面临巨大的挑战。人工智能与数据治理深度融合将会开启数据治理的新阶段，通过AI加速企业数据生产要素的变现、进一步释放数据价值。

l 智能数据资产编目

基于AI的智能数据编目系统具备数据的学习、理解和推理能力，帮助团队实现数据自主、简化数据 探索 、实现重要数据资产智能编目推荐。

l 智能数据标准推荐/去重

通过机器学习技术，自动扫描元数据信息，提炼关键数据项，智能识别新增数据标准、冗余存量数据标准去重，提高智能化程度。

l 智能重复/异常数据检测

智能重复/异常数据检测技术，将数据根据相似读音、相似数据类型分组，通过模型计算相似度得分，超出规定阈值时，自动异常检测和识别。

l 智能主外键识别

通过筛选候选主外键时构造特征向量，并调用分类器智能判别该元数据是否为主外键，提升数据模型质量，进而优化和简化后续资产梳理和对外提供数据服务。

数据是物理世界、数字世界和认知世界相互联接转换的纽带，大规模数据交互将构成庞大的政企数据生态。政企数字化转型不能一蹴而就，数据治理亦非一朝一夕之功，治理的数据规模日趋庞大，类型千变万化，手段也更智能丰富，需要我们共同携手从制度、流程、技术、生态多维度一起努力，构建数据智能新世界。

数据汇集和数据湖哪一个先进行

数据汇集先进行。

1、数据汇集是数盯祥据中台数据接入的入口。

2、数据湖是一种数据存储的概念，数没前据湖更相当于是数据的凯察搏一种自然状态，数据从源端流向这个湖，用户、应用系统可以在其进行数据校验、取样或完全的使用数据。

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数字化转型的一般性框架

数字化转型的一般性框架：

“四横一纵”的数字化转型框架作为指引，“四横”分别指业务应用该体系、应用支撑体系、数据资源体系及基础设施体系，“一纵”就是数字化保障体系。

1、业务应用体系

（1）在规划项目领域，推进规划工作从线下搜集信息、线下人工规划向基于系统数据、线上智能规划转型。

推动项目实施工作从简单的线上流程审批管理向各环节的自动化、智能化转型，比如项目物资的端到端管控、项目的远程智能监控、项目的AI智能验收、项目竣工资料的自动生成、项目的自动化报账等等。

（2）在供应链领域，推进物资主数据的优化管理，进一步拉通物资采购、工程领用、站点建设、工程转资、网络交维的全物资流，实现“物资、资产、资源”融通，落实物资“不在网、就在库”的管理目标。

推动仓储库存数字化，实现实时储位状态查询、储位占用率查询、储位利用率统计，为仓库资源整理、库存作业优化与盘点提供有力的保障。

（3）在财务领域，基于OCR、NLP等AI技术进一步普及报账的智能填报、智能稽核等应用，持续提升报账的效率；通过信息归集进一步提升转资的智能化、自动化水平。

（4）在人力领域，推进人力机器人的优化和应用，为员工提供规模化、标准化和专业化的人力服务。

（5）在综合办公领域，基于M域大数据，通过NLP、图计算，RPA等技术，进一步优化和普及面向公文审批人的智能推荐辅助工具，降低审批的操作步骤和时间；在合同、公文、审计等领域普及电子印章；在文书、审计、招投标等领域实现电子归档。

2、应用支撑体系

（1）数据中台在B域要加强对家庭、政企、变现等创新业务模型的支撑，在O域侧重对精准规划等价值模型的支持，在M域打造一套融合模型体系，支撑报表指标体系和画像体系的构建，为M域的数字化转型奠定基础。

（2）业务中台要推进M域系统的解耦，实现共性能力的沉淀，为后续管信域业务流的快速支撑奠定基础。

3、数据资源体系

（1）构建企业级数据资源目录，实现源端数据资产的统一纳管；制定数据入湖标准和流程，打造“一键标记、一键入湖、自动稽核”的高效带凯数据汇聚能力，促进BOMS四域价值数据快速入湖。

（2）构建企业级数据服务目录，实现数据服务的统一收敛，打造企业级数据地图，实现公司数据资产的线上化、规范化、目录化者春管理，促进数据高效汇通开放。

4、基础设施体系

（1）在大数据集中化的背景下，推动数据中台迁移过程中技术的升级，拥抱SPARK、首行耐CK等技术引擎，提升数据中台整体运行速度。

（2）推动M域应用技术架构的升级，包括前后端解耦，引入容器化、微服务、redis缓存、kafka消息中间件等技术，实现M域应用性能和体验的提升。

5、数据治理体系

（1）围绕信息架构、数据汇聚、数据开放等方面制定公司统一的数据治理标准和规范，为数据产生、处理、消费的高质量运转提供保障。

（2）协同各部门建立常态化数据治理标准流程，统筹各领域开展信息架构梳理、数据入湖支持和数据质量保障等工作。

（3）实现数据的分层分级管理，通过数字化手段破解安全与效率之间的结构性矛盾。

青海湖（具体数据）

青海湖水位每年平均以12.1厘米的速度下降，水位下降最快的2000年，1年内下降了21厘米，以这样的速度，青海湖年平均减少湖水4.36亿立方米，正在从单一伏销的高原大湖泊分裂为“一大数小”的湖泊群。造成青海湖不断缩减的因素主要有气候变暖、人类缺罩游活动加剧以及降雨量减少等原因，特别是在青海湖周边盲目开荒，破坏了注水河流的水源，目前青海湖50%的注水河流已经干涸。据统计，由于水源补给河流大量减少，与20年前相比，入湖水量也因此减少了60%。 美丽的青海湖

近几十年来，受气候变暖和人类活动影响，青海湖水位持续下降，流域内生态系统退化加剧。据监测，近50年来，青海湖水位下降了3.78米，水面面积减少了362.3平方公里，大致相当于每年减少一个杭州西湖。

有专家预测，如果按照现在的速度不断萎缩，平均水深18米的青海湖将在200年后完全消失。目前来看，由于气候暖干和全流域生态系统退化，青海湖水位下降的总趋势在短期内难以改变。

为了保护青海湖，青海省省长宋秀岩于2008年5月26日宣布，正式启动青海湖流域生态环境保护与综合治理项目，投资近16亿元，在10年内最大程度恢复青海湖原生态。

根据规划，将实施天然草地退牧封育85.47万公顷；湿地保护27.66万公顷；重度沙化型退化草地治理9.15万公顷；黑土型退化草地植被恢复9.11万公顷；毒杂草灭治33.86万公顷；草原鼠虫害防治130.24万公顷；沙漠化土地治理3.94万公顷；生态林建设3.44万公顷。

同时，对环青海湖流域的881户、4157人进行移民，减少各类畜牧量折合近一百万只羊，整治布哈河等6条入湖河流200公里，并拆除石乃亥电站水坝。

全部工程总投资中，湿地保护与环境治理、退化土地保护与治理、生物多样性保护的建设投资占总投资的92.8%；另外的投资将用于改善农牧民生产、生活条件与移民安置和技术支撑与管理工程。

工程实施将以人为保护和自然恢复相结合，前5年以恢复和建设为主，后5年继续建设并巩固成果。总体目标致力于促进整个流域自然生态系统的良性循环和经济社会的可持续发展，实现生态功能恢复，人民生活水平提高，人与自然和谐相处。

目前，有关监测表明，青海湖近年来水位持续上升，水域面积在持续增大。

此外，有消息称青海湖水位十年后将会持续回升。做出这一判断的是中科院南京分院副院长李世杰研究员。李世杰和他的博士研究生历经三年，利用数值模型进行反复计算，结果表明，青海湖水位在2010年前处于波动状态，其后达到稳定状态，2016年后持续回升，2030年左右水位将恢复到上世纪70年代的水平，比目前升高3米多。 美丽的青海湖青海湖水位为何有望回升

李世杰解释，青海湖在过去数十年是受全球气候变暖的影响，流域内气温升高、降水减少，水位逐年下降。而未来十年间虽然气候可能继续变暖，但来自印度洋的季风有望增强，青藏高原东部地区的降水会有所增加，从而实现水位的回升。“未来青海湖水位回升的趋势是不可避免的，只是时间上闷芦的迟早而已”，李世杰说。

尽管如此，但我们还是要对青海湖予以大力保护。人类的保护对于青海湖必定会有很好的帮助。未来，我们必将拥有一个更美好的青海湖的！

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