數據治理流圖

⑴ 管理系統的數據流圖。數據字典。ER圖。 拜託拜託

你沒有給任何信息，讓我們如何幫你啊？
數據流圖就是你這個系統的數據走向，一般是分層處理，在《軟體工程》或者《軟體測試》之類的書上都有很詳細的解釋。
數據字典就是你要用到的實體對象和對應的屬性和關系，你可以用邏輯表結構來描述，一般是以表的形式展現，比邏輯表結構直觀。
至於E-R圖是實體之間的對應關系，方框表示實體，橢圓表示屬性，棱形表示關系。要描述的話很難講清楚，但是一看例圖就會發覺其實不那麼難。
下面的參考鏈接你可以看一看

⑵ 目前主流的數據治理平台有那些。

睿治數據治理平台是億信華辰完全自主研發的、開創性的、一站式綜合數據治理整體解決方案。睿治是全國唯一實現了數據治理場景全覆蓋的突破性產品，九大核心模塊：元數據、數據標准、數據質量、主數據、數據資產、數據安全、數據交換、數據處理、數據生命周期等，以創新的方式保證了企業的業務數據在採集、匯總、轉換、存儲、應用整個過程中的完整性、准確性、一致性和時效性，全面為客戶量身打造符合自身特徵的數據治理體系。
睿治始終站在國內頂尖梯隊，廣泛應用了MQ、分布式計算、zookeeper等最新技術。同時引領國內行業發展趨勢：
1、數據質量自動探查，內置常規數理統計演算法支持綁定機器學習演算法；
2、數據關系智能構建，基於存儲過程、sql、資料庫定義，自動理解數據之間的關系；
3、資產目錄主動感知，活化更新等先進技術，確保成為當之無愧的領頭羊。

⑶ 數據流圖

你得把源代碼發上來啊

⑷ 大數據治理的圖書目錄

第一部分 開篇 第1章 大數據治理概述 第2章 大數據治理的框架 2.1 大數據類型 2.2 信息治理准則 2.3 大數據治理的產業和功能場景 第3章 成熟度評估 3.1 IBM信息治理委員會的成熟度模型 3.2 評估成熟度的示例問題 第4章 業務案例 4.1 通過大數據治理，提高運營實時性和旅客安全度 4.2 量化大數據治理對客戶隱私的財務影響 4.3 通過治理大數據生命周期，降低IT成本 4.4 評估數據質量和主數據對大數據計劃的影響 4.5 計算大數據質量的價值 第5章 路線圖 5.1 路線圖案例研究 第二部分 大數據治理准則 第6章 大數據治理的組織 6.1 繪制關鍵流程圖並建立職責分配模型，以識別大數據治理中的利益攸關者 6.2 確定新角色和既有角色的適當組合 6.3 酌情任命大數據主管 6.4 在傳統信息治理角色的基礎上，酌情增加大數據責任 6.5 建立承擔包括大數據在內的責任混合式信息治理組織 第7章 元數據 7.1 創建一個體現關鍵大數據術語的業務定義的詞庫 7.2 理解對ApacheHadoop中元數據的持續支持 7.3 對業務詞庫中的敏感大數據進行標記 7.4 從相關的大數據存儲中輸入技術元數據 7.5 將相關的數據源與業務詞庫中的術語進行鏈接 7.6 使用運營元數據監測大數據的流動 7.7 保留技術元數據，以支持數據血統和影響分析 7.8 從非結構化文件中採集元數據，支持企業搜索 7.9 擴展既有的元數據角色，將大數據納入其中 第8章 大數據隱私 8.1 識別敏感的大數據 8.2 對元資料庫中的敏感大數據進行標記 8.3 應對國家、州（省）層面的隱私立法和隱私限制 8.4 管理個人數據跨國界流動的情況 8.5 監控特權用戶對敏感大數據的訪問 第9章 大數據質量 9.1 與商業上的利益攸關者協作，建立並測度大數據質量的置信區間 9.2 利用准結構化和非結構化數據，提高人口稀疏的結構化數據的質量 9.3 使用流數據分析技術解決內存中的數據質量問題，無須將中間結果輸入硬碟 9.4 任命對信息治理委員會負責的數據主管，由其負責提高測度的質量 第10章 業務流程整合 10.1 識別將會受到大數據治理影響的關鍵流程 10.2 建立關鍵活動的流程圖 10.3 針對業務流程中的關鍵步驟，制定大數據治理政策 第11章 主數據整合 11.1 提高主數據的質量，以支持大數據分析 11.2 利用大數據提高主數據的質量 11.3 提高關鍵參考數據的質量和一致性，以支持大數據治理計劃 11.4 審視社交媒體平台政策，以確定與主數據管理整合的程度 11.5 從非結構化文本中挖掘有用信息，以豐富主數據 第12章 管理大數據的生命周期 12.1 基於規制和業務要求，擴展保留時間表，將大數據包含其中 12.2 提供法律保留區，並支持電子證據展示（eDiscovery） 12.3 壓縮大數據並將其存檔，降低IT成本，提高應用績效 12.4 管理實時流數據的生命周期 12.5 保留社交媒體記錄，以符合規制要求，並支持電子證據展示 12.6 基於規制和業務要求，正當合理地處置不再需要的大數據 第三部分 大數據的類型 第13章 Web和社交媒體數據 13.1 在制定有關客戶社交媒體數據的可接受使用的政策時，考慮不斷變化的規制和習俗 13.2 制定有關雇員和求職者社交媒體數據的可接受使用的政策 13.3 利用置信區間評估社交媒體數據的質量 13.4 制定有關Cookies與其他Web跟蹤裝置的可接受使用的政策 13.5 在不侵犯隱私並遵從規制要求的基礎上，定義連接在線和離線數據的政策 13.6 確保網路統計數據的一致性 第14章 機器對機器的數據 14.1 評估目前可用的地理位置數據 14.2 制定關於客戶地理位置數據的可接受使用的政策 14.3 制定關於雇員地理位置數據的可接受使用的政策 14.4 保證RFID數據的隱私安全 14.5 制定與其他類型M2M數據的隱私相關的政策 14.6 處理元數據和M2M數據的質量問題 14.7 制定與M2M數據的保留期有關的政策 14.8 提高主數據的質量，以支持M2M計劃 14.9 確保SCADA設施免遭網路攻擊 第15章 大體量交易數據 第16章 生物計量學數據 16.1 評估與生物計量學數據的可接受使用相關的隱私含義 16.2 與法律顧問通力合作，確定演進中的規制對使用客戶和雇員生物計量學數據的影響 第17章 人工生成的數據 17.1 制定屏蔽敏感的人工生成數據的政策 17.2 使用非結構化的人工生成數據，提高結構化數據的質量 17.3 管理人工生成數據的生命周期，降低成本並遵循規制要求 17.4 從非結構化的人工生成數據中獲得洞察力，以豐富MDM 第四部分 行業視角 第18章 醫療保健機構 18.1 利用非結構化數據，提高人口稀疏的結構化數據的質量 18.2 提取從結構化數據中無法獲得的更多臨床因素 18.3 設定關鍵業務術語的一致性定義 18.4 確保跨科室的患者主數據的一致性 18.5 與美國HIPAA的規定一致，符合受保護的健康信息的隱私要求 18.6 創造性管理參考數據，以獲得更多臨床洞察 第19章 公用事業部門 19.1 復制儀表讀數 19.2 主關鍵字的參照完整性 19.3 異常的儀表讀數 19.4 客戶地址的數據質量 19.5 信息生命周期管理 19.6 資料庫監測 19.7 技術架構 第20章 通信服務提供商 20.1 大數據類型 20.2 將大數據與主數據進行整合 20.3 大數據隱私 20.4 大數據質量 20.5 大數據生命周期管理 第五部分 大數據技術 第21章 大數據的參考架構 21.1 大數據源 21.2 開源基礎組件 21.3 Hadoop發行版 21.4 流數據分析 21.5 資料庫 21.6 大數據整合 21.7 文本分析 21.8 大數據發現 21.9 大數據質量 21.10 大數據的元數據 21.11 信息政策管理 21.12 主數據管理 21.13 數據倉庫與數據集市 21.14 大數據分析與報告 21.15 大數據安全與隱私 21.16 大數據生命周期管理 21.17 雲 第22章 大數據平台 22.1 IBM 22.2 甲骨文 22.3 SAP 22.4 微軟 22.5 HP 22.6 Informatica 22.7 SAS 22.8 Teradata 22.9 EMC 22.10 Amazon 22.11 谷歌 22.12 Pentaho 22.13 Talend 附錄 縮略語列表 譯者後記

⑸ 如何實現成功的數據治理

1.建立統一的數據標准。目前存在各業務部門標准不統一，部門之間數據標准矛盾或者相互混淆的情況，導致部門間數據交換，數據共享比較困難。建立統一的數據標准有助於對數據進行統一規范的管理，消除各部門間的數據壁壘，方便數據的共享，另外數據標准同樣對業務流程的規范化有幫助作用。
2.提高數據質量。電力數據的採集和傳輸受到採集感測器的精度、穩定性，通訊設備和環境因素的影響較大，導致存在大量的空值和垃圾數據。可通過數據質量管理對電力數據進行質量檢查，找出有問題的數據，通過數據清洗，問題整改，例外排查等一系列手段提高數據質量；另外還可以通過出具數據質檢報告，數據質量績效考核來督促各業務部門重視數據質量從而加強人員和業務的管理來提高數據質量。
3.數據資產管理。將經過處理的高質量數據資產統一管理，提供全生命周期的管理和數據安全保障。並可將數據資產進行分類和編目，方便數據的展示和數據共享，同時也為數據分析和數據挖掘（電力需求預測、電力系統優化等）打好基礎。
億信睿治是從元數據、主數據、數據標准、數據質量再到數據處理、數據資產、數據交換和數據安全，能夠為企業提供一站式解決方案，從而打通數據治理全流程。從而完成企業對於數據治理的要求