体系课-大数据工程师2022|完结无秘( 二 ) 课程链接：https://www.itwangzi.c

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2、数据治理层及治理策略

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政府信息化发展大致经历了初期的烟囱式系统建设、中期的集成式系统建设和后期的数据管理式系统建设三个大的阶段，可以说是一个先建设后治理的过程。数据治理内容包括：组织体系、标准体系、流程体系、评价体系、技术体系、元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理等。

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3、数据预处理（ETL）及处理策略

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数据预处理包含对资源库的结构化、非结构化、半结构化数据进行处理等，数据处理方式包括数据的抽取、清洗转换、加载到数据主题库、专题库的自动或半自动过程，目的是将资源库中分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为数据分析平台的决策提供分析依据和数据资产。包括多表拼接、新增列及格式化数据等处理功能。

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4、面向业务的数据仓库（结合纪委监委或检察院业务特点）

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能够敏捷式管理数据组织中的原始库、资源库、主题库、专题库、知识库和个人库等。原始库：数据在原始库中形成数据缓存层，以支持数据加工。同时实现了非结构化数据的关键信息的提取、数据分级分类标签等处理。原始库对外提供了查询、比对、推送、订阅等服务。同时为后续的数据血缘追踪提供溯源支持。资源库：是对原始库数据进行清洗标准化及轻度整合，形成全量数据的持久化层。资源库对外支持数据的分类检索、轨迹碰撞，及明细数据的统计、分析、比对、推送、订阅等服务。主题库：通过归并及建模，形成全息视图，并且通过实体间的关系构成了关系类知识图谱和事理图谱。对外在各中心共享了实体间的关系，并完成实体标签、数据分析、统计、比对等服务。专题库：为特定的分析模型业务活动提供基础数据、临时数据、分析统计类数据、挖掘类数据等，并记录业务过程中总结及发现的相关知识。知识库：资源库、主题库和业务库均有可能用到知识库，通过对资源库、主题库和业务库进行挖掘，可反哺和进一步完善知识库。

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5、快速的数据建模（GI）及模型输出

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达爱GI是旨在帮助政府的数据分析人员充分了解和利用他们的数据，利用内置的可视化数据预处理工具，不需要代码就可以对多个数据表进行交并差联等多表进行处理，内置对单表数字、字符、时间、布尔等类型的常规算法，用户只需通过简单的拖拉拽等操作方式，便能对多种数据进行常用的数据碰撞、互斥、求和、排序、频率频数、中位数、标准差、方差、平均值、时间序数（以时间为单位的各种上述运算）制作出丰富多样的数据可视化信息，数据报表输出，实现自由地对数据进行分析和探索。