1、数据治理，这座复杂的塔基，构筑在坚实的五域模型之上：管控域如基石，稳固组织结构；治理域指明航向，设定清晰目标；技术域则是引擎，驱动工具选择；过程域则是脉络，遵循方法论的指引；而数据的真正价值，价值域赋予其生命，通过数据价值的实现来衡量治理的成效。
2、数据治理构建在五域模型的坚实基础上，包括管控域、治理域、技术域、过程域和价值域。 数据战略为治理提供蓝图，组织保障确保职责和架构的明确性，制度体系提供法律依据，流程管理监控数据生命周期，绩效管理通过考核和激励提升治理活力，标准体系和质量体系提高数据纯度和精准度。
3、技术视角：企业大数据治理实践指南框架 数据治理体系涵盖了数据战略、数据治理管控体系、数据架构、主数据、元数据、指标数据、时序数据、数据质量、数据安全、数据集成与交换、数据开放和共享、数据资产管理能力成熟度评估以及数据价值、数据共享、数据变现等多方面内容。
大数据的定义：大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。它需要新的处理模式来提升决策力、洞察发现力和流程优化能力。这些数据通常是海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据的通俗解释：通俗地说，大数据就是大量的信息、技术和数据资料。
大数据（big data，mega data），或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。
大数据是指数据量特别大、数据类别特别复杂的数据集，该数据集不能使用传统的数据库进行存储、管理和处理，需要新的处理模式，具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力 大数据是什么意思？大数据的主要特点是数据量大、数据处理速度快、数据真实性高、数据类别复杂等。它们被称为4V。
“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法也叫抽样调查的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4个特点，即大量、高速、多样、价值。
大数据的概念是指在常规软件工具难以在一定时间内抓取、管理和处理的数据集合。其数据量巨大，种类繁多，价值密度相对较低，但可以通过特定的技术手段从大量数据中挖掘出有价值的信息。
大数据是指传统数据处理软件难以处理的大规模数据集合。这些数据规模庞大，种类繁多，生成速度快，具备极高的复杂性。以下详细解释大数据概念的几个关键要点：第一，大规模数据集合。大数据的数据量极大，通常达到传统数据处理技术难以应对的程度。
什么是程序框架？程序框架指的是将一些通用的功能、结构和概念的集合体封装为一个可重用的代码模板，使得程序员可以根据需求定制与扩展功能，从而快速开发应用程序。程序框架是一种基于面向对象设计原则的软件设计模式，通过提供标准化的接口和类库，简化了软件开发的流程，降低了维护成本。
IT语境中的框架，特指为解决一个开放性问题而设计的具有一定约束性的支撑结构。在此结构上可以根据具体问题扩展、安插更多的组成部分，从而更迅速和方便地构建完整的解决问题的方案。
框架指的是一种实现特定功能的基本结构或模板。在计算机科学的领域中，框架是一种提供了应用程序开发所需基本结构和功能的软件平台。它可以包含一系列的类、接口、库、工具等，用于帮助开发人员快速构建和部署应用程序。
框架（Framework）是整个或部分系统的可重用设计，表现为一组抽象构件及构件实例间交互的方法；另一种定义认为，框架是可被应用开发者定制的应用骨架。前者是从应用方面而后者是从目的方面给出的定义。
精华答案╄→小胖妞︶4级2010-06-12框架就是一些类和接口的集合，通过这些类和接口协调来完成一系列的程序实现。JAVA框架可以分为三层：表示层，业务层和物理层。
程序开发中的框架（例如1000万+行的Qt）往往是对常见功能的封装（类似于成语对常用含义的代指，不同点在于应用框架最终对CPU表达含义时候会把成语替换为原本含义-通过函数调用），抛开框架，程序会变得因缺少一些固定成语（函数）的释义（函数实现）而变得无法执行。
大数据平台的核心使命，是通过数据采集、存储（Apache Hadoop与HDFS）、计算（MapReduce、Hive、SQL）和精细管理，构建起数据处理的坚实基础。存储与力量的交汇点 - Hadoop：作为分布式存储和计算的中坚力量，它通过HDFS提供海量数据的存储，而Hive则巧妙地引入SQL接口，让复杂的数据操作变得直观易行。
Flink CDC 0 是一款由阿里云开源的大数据平台发布的实时数据集成框架，它基于数据库日志 CDC（Change Data Capture）技术，结合 Flink 的管道能力与丰富生态，实现高效海量数据实时集成。
除了这些，大数据平台中必不可少的需要任务调度系统和数据交换工具；任务调度系统解决所有大数据平台中的任务调度与监控；数据交换工具解决其他数据源与HDFS之间的数据传输，比如：数据库到HDFS、HDFS到数据库等等。关于大数据平台的架构技术文章，可搜索lxw的大数据田地，里面有很多。
结合上述Hadoop架构功能，大数据平台系统功能建议如图所示： 应用系统：对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。
微服务架构的讨论正热烈进行中，但在企业架构中，除了大量的在线事务处理（OLTP）交易外，还存在大量的批处理交易。例如，在银行等金融机构中，每天需要处理多达3-4万笔的批处理作业。 针对OLTP，业界有大量的开源框架和优秀的架构设计。然而，在批处理领域，这样的框架却相对较少。
大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据技术定义：它是指从各种类型的数据中迅速提取有价值信息的能力。 技术构成：适用于大数据的技术包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘工具、分布式文件系统、分布式缓存数据库、云计算平台、互联网，以及可扩展的存储系统等。
大数据技术是指在处理海量、高速增长和多样化的信息资产时，需要新处理模式的技术，它能够提供强大的决策力、洞察发现力和流程优化能力。这些技术通常用于处理无法用常规软件工具在一定时间内捕捉、管理和处理的数据集合，包括大数据平台、大数据指数体系等应用技术。
大数据技术是指利用计算机等信息技术手段，对大量的数据进行收集、存储、管理、分析的一整套解决方案。这项技术可以处理各种类型的数据，包括结构化数据（如数据库和电子邮件），也可以处理非结构化数据（如音频、视频、文本、图片等）。
大数据技术是指从海量的数据中快速获取有价值信息的技术。大数据技术的核心在于处理和分析大规模数据的能力。随着信息技术的发展，数据的产生和积累速度日益加快，大数据技术的出现解决了传统数据处理方法难以应对的问题。
1、大数据通俗的解释就是海量的数据，顾名思义，大就是多、广的意思，而数据就是信息、技术以及数据资料，合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。
2、大数据的定义：大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。它需要新的处理模式来提升决策力、洞察发现力和流程优化能力。这些数据通常是海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据的通俗解释：通俗地说，大数据就是大量的信息、技术和数据资料。
3、大数据，简单来说，就是指数量庞大的数据集合。它不同于一般的数据，其规模之大，通常以TB（千兆字节）为单位来衡量。在大数据的领域里，数据的种类非常多样，不仅包括数字，还包括文字、图片、音频、视频等各种形式，这些都是数据的一部分。
4、大数据（bigdata），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
5、通俗来讲，大数据就是所有数据整合在一起，并且比以往数据库都要庞大的一个数据库。从学术上来讲，大数据就是在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，并且具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
6、大数据，很明显从字面上理解就是大量的数据，海量的数据。大，意思就是数据的量级很大，不上TB都不好意思说是大数据。数据，狭义上理解就是12345那么些数据，毕竟计算机底层是二进制来存的，那么在大数据领域，数据就不仅仅包括数字这些，它可以是所有格式的东西，比如日志，音频视频，文件等等。