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数据治理之数据标准
目录 一、背景 1、数据难以共享 2、数据定义不一致导致异常 3、沟通成本高 4、数据来源不明 二、什么是数据标准？ 三、为什么要做数据标准？ 二、什么是数据标准？ 数据标准是一套由管理制度、管控流程、技术工具共同组成的体系，通过这套体系来推广和应用统一的数据定义、数据分类、纪律格式和转换、编码等来对数据的标准化，保障数据定义和使用的一致性、准确性和完整性的规范性约束 三、为什么要做数据标准？ 四、目标 1.制定数据标准规范 2.统一管理数据标准 3.形成数据资产，支持跨业务线共享 4.规范开发流程并指导业务系统建设 五、实施步骤 1.标准规划 2.标准编制 3.标准评审发布 4.标准落地执行
1.1K20编辑于 2022-11-13 什么是数据标准管理？怎么进行数据标准管理？
没有术语标准，后面很多争论其实都没有基础。2、数据元标准数据元是最基础的数据描述单元。一个完整的数据元标准，至少要说清楚名称、定义、数据类型等内容。 ：限制数据元取值（离散值 / 连续值），确保数据有效性和一致性约束条件：如唯一性、非空、外键约束等，保证数据完整性和一致性关系和关联：定义数据元间的层次 / 父子关系、引用 / 关联关系元数据：包含数据元的定义 主数据标准不仅要规定字段和格式，还要规定编码、分类、共享要求、质量监控和管理责任。数据元素：规定命名规范、数据类型、长度、格式等。数据规则和约束：明确数据的合法性、一致性、完整性要求。 数据标准化和命名：定义命名规则和约定，确保数据一致性。数据质量和验证：定义质量评估指标、方法，及验证流程和控制点。数据文档和报告：规定文档结构内容，及报告格式和要求。 五、比制定更重要的，是落地数据标准的落地是将发布的标准应用于信息建设和改造，消除数据不一致的过程，分为数据标准宣贯、数据标准实施、数据标准评价、数据标准改进四个关键阶段：1、数据标准宣贯要让业务、IT、
5300编辑于 2026-04-07- 来自专栏加密解密
DES数据加密标准
中文全称为：数据加密标准（Data Encryption Standard，缩写DES）。 1.2、DES加密/解密的历史与安全性 DES最初出现在1970年代早期。 NBS（国家标准局，现在的NIST美国国家标准技术研究所）开始征集用于加密政府内非机密敏感信息的加密标准，然后DES在1976年11月被确定为联邦标准。 其中PKCS7标准是主流加密算法都遵循的数据填充算法。DES标准规定的区块长度为固定值64Bit，PKCS5为DES专用，但是从长远考虑推荐兼容性更好的PKCS7。 区块长度：DES标准规定区块长度只有一个值，固定为64Bit，对应的字节为8位； 密钥KEY：该字段不能公开传输，用于加密和解密数据； 初始化向量IV：该字段可以公开，用于将加密随机化。 本教程引自《试试吧 - 领先的在线工具平台》，主打原创，全部免费，打开浏览器搜：试试吧，全网排名第一的就是本站，快来试试吧：DES数据加密标准 - 在线工具。
2.6K00编辑于 2023-03-17 - 来自专栏IT云清
接口数据返回---标准格式
开发中，如果前端和后端，在没有统一返回数据格式，我们来看一下会发生什么： 后台开发人员A，在接口返回时，习惯返回一个返回码code=0000,然后返回数据； 后台开发人员B，在接口返回时，习惯直接返回一个 boolean类型的success=true，然后返回数据； 后台开发人员C，在接口返回时，习惯在接口失败时返回码为code=0000。 所以，在项目开发中，初期搭建框架时，定好通用的接口数据返回格式，定义好全局的状态码，是非常有必要的。一个项目，甚至整个公司，遵循同一套接口返回格式规范，这样可以极大的提高进度，降低沟通成本。 下面的两个类，一个是数据返回格式，是自定义的，很简单，但是可通用，这里分享一下，返回给前端时，根据情况，直接调用此类中的方法做返回值；另一个是状态码，这个可以根据项目实际情况，自己做修改。 接口数据返回格式： package response; import domain.ReturnCode; /** * Created by lightClouds917 * Date 2017
4.1K30发布于 2019-01-22 - 来自专栏java一日一条
浅析数据一致性
Consistency：一致性，这个和数据库ACID的一致性类似，但这里关注的所有数据节点上的数据一致性和正确性，而数据库的ACID关注的是在在一个事务内，对数据的一些约束。 如果要求保证一致性，那么就必须在通信完成这一段时间内保护数据，使得任何访问这些数据的操作不可用。 如果想保证一致性和可用性，那么数据就不能够分区。 ---- 数据一致性模型 一些分布式系统通过复制数据来提高系统的可靠性和容错性，并且将数据的不同的副本存放在不同的机器，由于维护数据副本的一致性代价高，因此许多系统采用弱一致性来提高性能，一些不同的一致性模型也相继被提出 强一致性： 要求无论更新操作实在哪一个副本执行，之后所有的读操作都要能获得最新的数据。 弱一致性：用户读到某一操作对系统特定数据的更新需要一段时间，我们称这段时间为“不一致性窗口”。 最终一致性：是弱一致性的一种特例，保证用户最终能够读取到某操作对系统特定数据的更新。 ---- 数据一致性实现技术 Quorum系统NRW策略 这个协议有三个关键字N、R、W。
2.1K11发布于 2018-09-18 - 来自专栏咖啡拿铁
谈谈数据一致性
什么是数据一致性 数据一致性这个单词在平常开发中，或者各种文章中都能经常看见，我们常常听见什么东西数据不一致了，造成了一定的损失，赶快修复一下。 其实细想一下如果我们某个数据组件更新了数据，如果为了满足时间点一致性，那么我们所有相关的数据组件的数据都是一致的，所以其他的数据都会变为最新的，那么其实就和CAP是一样的，都需要满足如果在某个节点更新了数据 上面的事务一致性代表的是单一数据源，如果数据源是多个，比如数据源有多个数据库，文件系统，缓存等。那么就需要我们应用一致性，这里也看做是分布式事务一致性。 这三种一致性可以简单的看做两类，一个是数据副本一致，另一个是数据约束一致。接下来我更多的会介绍数据副本的一致的类型，而数据约束的一致，可以参考我之前写过的分布式事务的那篇文章。 举个简单的例子如果节点1更新了数据A，节点2读取数据A，并更新数据B，这里的数据B有可能是根据数据A计算出来的，所有具备因果关系，但是如果节点3看到的是先更新的B，再更新的A那么就破坏了因果一致性。
3.3K40发布于 2019-10-13 - 来自专栏编程一生
数据一致性-对账
概念 一致性分为强一致性和弱一致性。 强一致性的协议和手段主要有：二阶段提交(2PC)、三阶段提交(3PC)、TCC(Try-Confirm-Cancel)补偿型。 弱一致性在分布式系统中常用的是一种特例：最终一致性。在工作中，最终一致性通常通过补单和对账来解决。补单主要指在运行时同时检查返回值，如果返回值为失败，会重新处理（补单处理）。 对账主要分为两个阶段：数据核对和差错处理。数据核对就是对账中的轧账。注意「轧」这里念「ga」二声。差错处理就是对账中的平账。 ? 应用 以秒杀场景为例说明一下对账的常用流程。 对账依据和标准 对账问题最先解决的问题是对账依据和标准。比如秒杀场景，对账依据就是订单号，整个链路采用唯一内部订单号。对账标准可以设定为对用户的承诺。 特别是在轧账场景中，因为不实际修改数据，风险低，很多新技术试用可以选择在此模块进行。
2.1K21发布于 2019-10-25 搞懂数据最终一致性
今天我们来讨论一下数据最终一致性的相关问题。 用户完成一笔订单后，订单信息需被记录到订单数据库中，同时，系统会根据订单金额给用户增加对应的积分。这一系列操作横跨了订单数据库和积分数据库，因此确保这两个服务间数据的一致性变得尤为重要。 显然，如果在积分服务中针对用户积分的处理过程发生了异常，为了保证数据一致性，那么就应该同时取消原先的订单所生成的数据。 总结数据一致性是一个重要且复杂的话题。 可以认为基于业务数据进行人工的补偿就是一种兜底方案，这也是在使用这些数据最终一致性模式时同时需要考虑的重要一点。
38610编辑于 2025-01-30- 来自专栏木东居士的专栏
浅谈数据一致性
浅谈数据一致性 |0x00 数据不一致产生的原因 互联网的工程开发，与传统软件相比，往往要面临非常复杂多变的业务场景，这是老生常谈的问题了。 好处是通过ACID的事务特性，可以在数据库层面保证数据的强一致性，ACID分别指： 原子性（Atomicity)：一个事务要么全部提交成功，要么全部失败回滚，不能只执行其中的一部分操作； 一致性（Consistency |0x02 解决数据一致性的模式 通过上一阶段理论演进的阐述，可以看出，互联网工程领域往往通过“最终一致性”的方式，来保障数据的一致性。因此接下来提到的解决思路，都是围绕“最终一致性”展开的。 |0xFF 从全局角度再思考 不论是从数据库层面，还是从工程层面，或者是人工兜底层面，数据一致性总有解决的方法，区别只是场景适用性与成本高低的问题。 就像Hadoop的出现是为了解决集群一致性的问题，数据驱动的方法论也终将像框架一样，成为下一代的创新点。
1.4K30发布于 2020-11-03 - 来自专栏短信接收服务
爬虫系列：数据标准化
上一期我们介绍了使用 Python 数据清洗的相关方法，本篇文章我们介绍数据标准化的相关方法。 “数据标准化过程要确保清洗后的数据在语言学上是等价的，比如电话号码虽然显示成”134-1234-5678“和”134-12345678“两种形式，但是实际号码是一样的。 还是用上一期的 n-gram 示例，让我们在上面增加一些数据标准化的特征。 上期文章内容的明显问题，就是输出结果中包含太多重复的 2-gram 序列。 掌握 2-gram 序列的频率，而不只是知道某个序列是否存在，这有助于对比不同的数据清洗和数据标准化算法的效果。 除了这些，还需要在考虑一下，自己计划为数据标准化的进一步深入再投入多少计算力。
63050编辑于 2022-01-12 - 来自专栏博文视点Broadview
透过数据标准，看【数据治理】实施
今天我们聚焦在数据标准管理里面，通过讨论数据标准的管理，来看我们怎么进行数据治理。 数据标准 企业如何通过寻找事实来建立数据标准 不管用什么方法，数据标准是必须要去建立的。 我们首先了解一下企业数据标准建立的几种模式。 第一种方式，通过数据字典去核查。 第二种则是溯源。 做数据标准不是从零开始的。我们必须知道原来存在什么，这会产生大量的溯源工作。 我们现在做数据治理及数据标准的时候，这将成为一个没办法逾越的过程。 比如说你在做数据探查的时候，你在做数据质量检查的时候，你发现一致性有问题，而所有权跟责任这个板块里面是缺失的，说明这个板块的管理的内容的缺失会导致一致性的问题出现，也会导致准确度的出现。为什么？ 因为所有权不一样，这个没做好就有多头管理，多头管理它就有不同的定义，不同的定义就会影响它的准确度，一致性的问题。
37620编辑于 2022-08-26 - 来自专栏科学Sciences
数据资源常识(3.6)数据标准(Data Standards)
数据资源目录(Data Resources Directory) 3.6 数据标准(Data Standards) 3.6 数据标准(Data Standards) 通过确保清楚地理解数据的表示方式以及所接收的数据采用预期的格式 ，标准使创建、共享和集成数据变得更加容易。 数据标准(Data Standards)是描述和记录数据的规则。为了共享、交换和理解数据，我们必须对格式及其含义进行标准化。 3.6.1 在哪里可以找到数据标准？ 收集新数据时，应始终在适用的地方使用现有的数据标准。根据OMB通告A-119，FGDC仅在不存在等效的自愿共识标准时才开发地理空间数据标准。 FGDC国家数据标准出版物 FGDC NationalData Standards Publications FGDC标准工作组 FGDC Standards Working Group 美国综合生物分类信息系统
1.6K31发布于 2020-04-21 - 来自专栏sktj
python 标准库 数据结构
~list tuple dict set 1、collections.Counter collections.Counter 属于dict，计算出现几次
45020编辑于 2022-01-09 - 来自专栏仙士可博客
程序返回数据的标准格式
当你需要写一个函数来验证,处理数据时,返回数据是必须的 通常来讲,写函数是为了重用代码,使这个函数可以通用在很多地方,比如验证表单信息,验证会员身份,验证余额,处理会员数据,查询数据 这个时候,就得返回验证失败或者成功 ,验证失败也有验证失败的提示信息,返回数据也有可能有错误信息,也有返回成功的数据,所以我们应该规范一个返回数据的类型格式 简洁来说,一个函数,验证失败应该返回false,并且返回失败信息,验证成功应该返回 true,并且返回数据信息 在很多代码里面,都是返回以下的一种数组格式 $result['status']=true;//false $result['message']='出错信息,验证失败信息'; $result['data']=$data;//返回数据 上面的数组基本是通用格式,并且用处广泛,可以用于接口,自己程序的各种验证函数,数据处理函数,全部通用,希望大家养成一个编码的好习惯.
1.5K30发布于 2019-12-18 - 来自专栏Hadoop数据仓库
建立标准数据对照表
具体方案如下： 建立标准码表用以辅助数据转换处理 建立与标准值转化有关的函数或子程序 建立非标准值与标准值对照的映像表，或者别名与标准名的对照表。 下面的问题是确定标准值的来源。 从业务的角度看，HR系统的数据相对来说是最准确的，因为员工或组织机构的变化，最先反应到该系统的数据更新中。以HR系统中的员工表数据为标准是比较合适的选择。 有了标准值后，还要建立一个映像表，把其它系统的员工数据和标准值对应起来。 员工编号 101 绩效 绩效库.表名.列名 104 这张表建立在数据仓库的模式中，人员数据从各个系统抽取来以后，与标准值映像表关联，从而形成统一的标准数据。 映像表被其它源数据引用，是数据一致性的关键，其维护应该与HR系统同步。因此在ETL过程中应该首先处理HR表和映像表。
1.4K70发布于 2018-01-03 - 来自专栏开源部署
Hadoop HDFS 数据一致性
HDFS 会对写入的所有数据计算校验和(checksum)，并在读取数据时验证校验和。针对指定字节的数目计算校验和。 Datanode 在保存数据前负责验证checksum。client 会把数据和校验和一起发送到一个由多个datanode 组成的队列中，最后一个Datanode 负责验证checksum。 客户端从datanode读取数据时，也会验证checksum。每个Datanode 都保存了一个验证checksum的日志。 每次客户端成功验证一个数据块后，都会告知datanode，datanode会更新日志。 每个datanode 也会在一个后台线程中运行一个DataBlockScanner，定期验证这个 datanode 上的所有数据块。
60310编辑于 2022-06-28 - 来自专栏喵叔's 专栏
微服务--数据一致性
本篇文章讲解微服务数据一致性相关的知识 一、案例 在使用微服务时，存在跨多个服务更新数据库数据的情况。 在我们实际项目中只要涉及数据一致性的问题，就可以分为两种情况： 可实时数据不一致，但最终数据必须一致（最终一致性） 实时数据必须一致 针对这两种情况我们分别来看一下如何解决。 二、最终一致性 要解决这个问题，最好的办法是引入MQ，思路如下： 每个步骤完成后，就生成一条消息发送到MQ中，告知开始进行下一步处理； 消费者收到消息后，开始进行处理，处理完成后同样生成一条消息发送给MQ 三、实时一致性 实时一致性，就是所谓的分布式事务，常用的方案有TCC模式和AT模式 3.1 TCC模式 TCC模式会把一个接口拆分成三个接口： Try接口：检查数据、预留业务资源（）； Confirm接口 小结 解决数据一致性，就是这么简单。
69520编辑于 2022-09-28 - 来自专栏Michael阿明学习之路
ZooKeeper 保证数据一致性
learn from 从0开始学大数据（极客时间） 文章目录 1. 分布式一致性原理 2. Paxos 算法与 ZooKeeper 架构 1. 分布式一致性原理 CAP 原理认为，一个提供数据服务的分布式系统 无法同时满足 数据一致性（Consistency）、可用性（Availibility）、分区耐受性（Patition Tolerance ）这三个条件 一致性：返回最新的数据或者错误，而不是过期的数据 可用性：每次请求都得到响应，但不保证响应的数据是最新的 分区耐受性：即使网络原因导致部分服务器节点丢失或延迟，系统依然可以操作 关于 CAP 原理，更准确的说法是，在分布式系统必须要满足 分区耐受性 的前提下，可用性 和 一致性 无法同时满足 2. 牺牲了部分可用性，换来数据一致性 ZooKeeper 提供的 一致性数据服务，用于 选举 集群当前工作的主服务器 ZooKeeper 系统的 多台服务器存储相同数据，并且每次数据更新都要 所有服务器投票表决
42320发布于 2021-09-06 - 来自专栏EAWorld
数据标准如何驱动企业业务信息数据化
前言： “数据治理，标准先行。”越来越多的企业开始关注数据标准，本文主要介绍了企业数据标准的作用，数据标准编制步骤和要点，以及实施成功要素，方便大家掌握建立企业基础类数据标准的方法。 目录： 1、企业为什么需要数据标准 2、数据标准实施步骤和实施要点 3、实施数据标准的成功要素 1.企业为什么需要数据标准 数据改变世界。发展数字经济是国家战略，要从企业做起。 数出多门指同样的信息在多个系统独立存在，数据一致性存在问题。数据质量管理任务重，效率低。 要解决这些问题，企业需要数据标准。 数据标准是一整套数据规范。 5、通过规范数据源，消除数出多门，提升数据的一致性。 数据标准促进业务信息数据化，业务信息数据化是指用数据来描述、表达、定义、度量业务，用数据形式量化经营管理全过程，规范、准确地记录、保存和展示。 权威数据源：数出多门往往会带来信息的不一致，维护多套同样的数据是低效的。对于业务信息，尤其是需要共享的业务信息，定义权威数据源，对于提高数据一致性、提升数据整体质量，可以达到事半功倍的效果。
1.1K51发布于 2020-05-29 - 来自专栏以Java架构赢天下
数据分布之一致性哈希
一、数据分布 在分布式环境下，数据分布也即是将数据拆分，存放到不同节点上，是分布式系统中的基本问题之一。不同的数据分布方式需要权衡诸如伸缩性、数据倾斜（负载的均衡）、元数据维护等问题。 3）按数据量分布 这种方式将数据视为一个顺序增长的文件，并将这个文件按照某一较为固定的大小划分为若干数据块（chunk），不同的数据块分布到不同的服务器上，数据量分布数据与具体的数据特征无关。 4）一致性哈希 一致性哈希主要用在分布式缓存系统中，通过一种特殊的环形结构和分布规则来实现，改进的一致性哈希能够比较好的解决扩展性问题和负载均衡问题。 本文主要讨论一致性哈希的一些有趣的原理和特性，并实现一个简洁地可演示和模拟的Demo算法，最后也简单的提及Redis Cluster中的数据分布方式，其与一致性哈希的思想相似之处但也有些差别。 三、Demo实现 以下是针对带虚拟节点的一致性哈希算法的一个简单的Demo实现，重点在于演示其算法的工作原理。 元数据包括真实节点、虚拟节点以及各虚拟节点对应的真实节点映射关系。
1.1K10发布于 2020-02-13
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