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关于数据治理,你需要知道些什么?

每个有效的数据库都需要精心设计的模式(Schema),以保持数据干净,避免冲突,满足用户的各种需求,适应未来的扩展。同样,每个有效的企业数据计划都离不开数据治理,也就是精心设计的政策,以明确职责、解决不同利益相关方之间的冲突,提供维护和扩展,保护敏感信息。 数据治理的关注点通常包括: 长远规划:识别战略需求,寻求管理层对数据计划的支持,获得多年的预算承诺,除新功能之外还提供维护和升级。 架构:预见并调和不同企业部门之间的数据策略冲突。 职责:明确研发、运营、基础设施、商业智能和各条业务线等能力领域之间的维护、更新和扩展职责。 数据收集:把来自各条业务线的数据整合进公司总体策略,从源头上确保数据干净。 安全和合规:识别敏感数据及其相关的监管和专业要求,执行技术和管理保障措施。 数据管理方面的权威西米恩·施瓦茨(Simeon Schwarz)分享过一个思维实验:假设你正在为某券商创建新的客户关系管理(CRM)分析系统,你问该系统的各个利益相关方,在他们眼中什么是“账户”?答案各不相同: 营销部:“账户是被转化的销售线索。” 财务部:“就财务报表而言,账户是拥有存款、能和我们交易的客户。” ...

《私有云计算整合、虚拟化和面向服务的基础设施》一2.2服务器整合驱动

2.2服务器整合驱动 尽管实施服务器整合的因素很多,最根本的两个原因在于:服务器散乱以及应用程序“烟囱林立”而产生的数据孤岛。实施新应用的传统模式是—一台服务器运行一个应用,存储子系统相互隔离采用并行方式部署,从长远来看,因为DC和其相关的组件会随着数据规模的不断增长而无限增加,所以这样的模式存在扩展问题。 2.2.1经典服务器散乱综合症 “服务器散乱”一词是指DC的物理设备所占用的CPU周期、内存、存储等内部系统资源超过了实际所需,并且这些物理设备过度消耗了电能、冷却能量以及设备安置空间的情况。大多数传统工作模式是一个应用运行在一个服务器上。例如,为了满足开发、测试、备份等需求等产生的新应用都需要增加相应的服务器,因此将新的物理服务器增加到现有DC时,都将相应地提高存储、网络以及安全控制的复杂度。 2.2.2应用烟囱和数据孤立 如图2-3

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