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《大数据之路2》常用名词解释
今天写一些非常重要，非常非常重要，但是很无聊的内容，名词的定义。在《大数据之路 2》中出现了很多名称，如果书中能找到明确定义，我使用数据定义，如果找不到，则使用的《数据领域常用名词解释（第一批）》中的定义，其中来自《大数据之路 2》的内容，我们使用正常颜色，来自《数据领域常用名词解释（第一批）》的使用红色字体。
国家统计局在 2024 年 12 月 30 日发布了《数据领域常用名词解释（第一批）》，又在 2025 年 3 月 29 日发布了《数据领域常用名词解释（第二批）》，这些都属于官方定义内容，内容不多，建议大家都了解一下。 当前两份文档均已经放到群共享里面了，需要的可以加群下载。
数据战略：数据战略是在明确企业目标和业务需求的前提下，对所有相关的数据资源进行规划、整合、利用和管理，以实现组织价值最大化的的一种战略形态；
数据中台：一套可持续”让企业数据活起来“的机制，它是一种战略选择和组织形式，根据企业特有的业务模式和组织架构，通过具体的产品和实施方法论支撑，构建一个持续不断地将数据转化为资产并服务于业务的机制。
数据中台框架
下图是书中给出的数据中台框架
图中涉及到的概念
数据：是指任何以电子或其他方式对信息的记录。数据在不同视角下被称为原始数据、衍生数据、数据资源、数据产品和服务、数据资产、数据要素等。
原始数据： 是指初次产生或源头收集的、未经加工处理的数据。
数据资源：是指具有价值创造潜力的数据的总称，通常指以电子化形式记录和保存、可机器读取、可供社会化再利用的数据集合。
数据要素：是指投入到生产经营活动、参与价值创造的数据资源。
数据资产：是指特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来经济利益或社会效益的数据资源。
资源化：利用合适的技术手段和方法，对原始数据记性采集、整合和关联，使之成为企业宝贵的数据资产的过程。
资产化：(暂无，指代数据治理与管理)
要素化：促进数据应用、流通并产生价值的过程。（促进并释放数据生产力的过程）
价值化：使数据驱动智能决策、数据驱动智能业务的过程；
数据架构：为企业数据需求而设计的数据模型，以及对这些数据模型的生产与消费流程的规划与实施。
数据模型：对特定业务需求下现实世界的一种抽象表示，它通过明确数据的概念和定义来规定数据的结构、操作和约束条件。
设计模式：解决各种具体问题并提供一系列经过验证的最佳实践方案。在数据架构的语境下，特指针对业务、技术、产品和组织不同层面的最佳实践集合。
数据治理：通过治理结构和治理系统的制度安排来管控数据价值实现的过程，以实现数据战略目标和业务价值；
数据管理：是以数据资产为管理对象，对数据架构、数据建模和设计、数据存储和操作、数据安全、数据集成和互操作、文件和内容管理、参考数据和主数据、数据仓库和商务智能、元数据、数据质量等数据管理知识域进行实践的总和，同时涉及组织、流程、人员和工具；
数据标准：在特定领域或行业中，为提高数据一致性而制定的规范和准则；
数据分类：把组织内的相同属性或特征，按照一定的原则和方法进行区分和归类，并建立起一定的分类体系和排列顺序，以便人们通过类别对数据进行查询、识别、管理、保护和使用。
数据分级：根据数据的敏感程度，以及数据遭到破坏（包括攻击、泄露、篡改、非法使用等）后对受害个体合法权益（国家安全、社会秩序、公共利益，以及公民、法人和其他组织的利益）的危害程度，按照一定的原则和方法进行定义。
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-04-16，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除企业大数据产品管理数据《大数据之路2》常用名词解释
今天写一些非常重要，非常非常重要，但是很无聊的内容，名词的定义。在《大数据之路 2》中出现了很多名称，如果书中能找到明确定义，我使用数据定义，如果找不到，则使用的《数据领域常用名词解释（第一批）》中的定义，其中来自《大数据之路 2》的内容，我们使用正常颜色，来自《数据领域常用名词解释（第一批）》的使用红色字体。
国家统计局在 2024 年 12 月 30 日发布了《数据领域常用名词解释（第一批）》，又在 2025 年 3 月 29 日发布了《数据领域常用名词解释（第二批）》，这些都属于官方定义内容，内容不多，建议大家都了解一下。 当前两份文档均已经放到群共享里面了，需要的可以加群下载。
数据战略：数据战略是在明确企业目标和业务需求的前提下，对所有相关的数据资源进行规划、整合、利用和管理，以实现组织价值最大化的的一种战略形态；
数据中台：一套可持续”让企业数据活起来“的机制，它是一种战略选择和组织形式，根据企业特有的业务模式和组织架构，通过具体的产品和实施方法论支撑，构建一个持续不断地将数据转化为资产并服务于业务的机制。
数据中台框架
下图是书中给出的数据中台框架
图中涉及到的概念
数据：是指任何以电子或其他方式对信息的记录。数据在不同视角下被称为原始数据、衍生数据、数据资源、数据产品和服务、数据资产、数据要素等。
原始数据： 是指初次产生或源头收集的、未经加工处理的数据。
数据资源：是指具有价值创造潜力的数据的总称，通常指以电子化形式记录和保存、可机器读取、可供社会化再利用的数据集合。
数据要素：是指投入到生产经营活动、参与价值创造的数据资源。
数据资产：是指特定主体合法拥有或者控制的，能进行货币计量的，且能带来经济利益或社会效益的数据资源。
资源化：利用合适的技术手段和方法，对原始数据记性采集、整合和关联，使之成为企业宝贵的数据资产的过程。
资产化：(暂无，指代数据治理与管理)
要素化：促进数据应用、流通并产生价值的过程。（促进并释放数据生产力的过程）
价值化：使数据驱动智能决策、数据驱动智能业务的过程；
数据架构：为企业数据需求而设计的数据模型，以及对这些数据模型的生产与消费流程的规划与实施。
数据模型：对特定业务需求下现实世界的一种抽象表示，它通过明确数据的概念和定义来规定数据的结构、操作和约束条件。
设计模式：解决各种具体问题并提供一系列经过验证的最佳实践方案。在数据架构的语境下，特指针对业务、技术、产品和组织不同层面的最佳实践集合。
数据治理：通过治理结构和治理系统的制度安排来管控数据价值实现的过程，以实现数据战略目标和业务价值；
数据管理：是以数据资产为管理对象，对数据架构、数据建模和设计、数据存储和操作、数据安全、数据集成和互操作、文件和内容管理、参考数据和主数据、数据仓库和商务智能、元数据、数据质量等数据管理知识域进行实践的总和，同时涉及组织、流程、人员和工具；
数据标准：在特定领域或行业中，为提高数据一致性而制定的规范和准则；
数据分类：把组织内的相同属性或特征，按照一定的原则和方法进行区分和归类，并建立起一定的分类体系和排列顺序，以便人们通过类别对数据进行查询、识别、管理、保护和使用。
数据分级：根据数据的敏感程度，以及数据遭到破坏（包括攻击、泄露、篡改、非法使用等）后对受害个体合法权益（国家安全、社会秩序、公共利益，以及公民、法人和其他组织的利益）的危害程度，按照一定的原则和方法进行定义。
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版权声明：本文标题：《大数据之路2》常用名词解释 内容由热心网友自发贡献，该文观点仅代表作者本人， 转载请联系作者并注明出处：http://it.en369.cn/jiaocheng/1747656973a2199725.html， 本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容，一经查实，本站将立刻删除。
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