资产管理系统测试方案.pdf下载

weixin_39822095 2023-11-17 13:30:40

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议题简介：经验、细心、天赋、灵感无不是安全工作者的必备铭文，如何融合这些铭文属性，达到进阶是安全从业者必须端详的艺术。太浮躁就挖不到高危，需要静下心来仔细端详，根据编程风格猜测敏感接口、根据版本信息猜测其他接口、根据路径返回猜测其他存储，举一反三。此外，一旦能够入侵控制管理企业核心资产的监控系统、协同办公系统等，就等同帮助进一步渗透企业敞开了大门。没有你端详不破的，没有你防护不住的，重要的是看你想不想。端详的概述渗透流程和派系一切回归到人静下心来的端详快速端详突破有妙招

大数据治理基础培训 ——陈玉林@ 20180711 WebChat: 15369887 2 议程关于数据治理 1 解决方案探讨 2 过往案例分享 3 交流和问答 4 3 认识数据 3 元数据主数据数据 Id Name Sex Age Tel 43**12 张三 1 25 xxx 41**31 李四 0 35 xxx 50**16 王五 0 26 xxx 44**87 赵六 1 32 xxx 21**0X 周七 0 23 xxx 56**10 王八 0 29 xxx 45**05 刘九 1 30 xxx Field Type Length Null PK Id Vchar 18 N Name Vchar 32 N sex Int N Age Int N Tel vchar 20 Y 编号产品名称型号颜色 … P1701 HW Mate 9 5.5' 红色 … … … … 编号产品名称型号颜色 … M0901 Mate 9 5.5寸 Red … … … … 编号产品名称型号颜色 … 20195 Mate9 5.5 C RGB … … … … 编号产品名称型号颜色 … M9910 华为 Mate 9 5寸5 #F00 … … … … 4 企业面临数据资产的问题数据资产管理遇到问题 01.数据架构失控 03.数据标准缺失 04.数据质量参差 05.数据增长无序 06.数据安全问题突出 02.元数据管理混乱企业拆分兼并业务频繁变更无序开发孤岛系统传统企业的数据资产问题归根到底是由于企业中对企业数据缺少统一而有力的组织、制度、流程的管控，引起的"数据孤岛"问题。 5 为何要数据治理 ? 有哪些数据 ? 分布在哪里 ? 数据间的关系 ? 能不能取得到 ? 被谁使用 ? 如何理解 ? 数据质量如何 ? 是否安全 ? 成本、收益如何我们不缺数据，缺的是让数据持续产生价值的机制现实问题1 今天要做张报表，连哪个数据库，读哪张表，取哪些字段，如何计算？类型第一年第二年第三年第四年第五年基础查询数量 4000 2000 1800 …… …… 格式报表数量 1000 3000 3200 在线交易数量（场景数量，不是笔数） 15000 10000 8000 表单数量 2000 3000 5000 复杂查询数量（关联 20张以上的表） 30 100 129 复杂报表数量（多源取数、内部带复杂计算逻辑） 20 50 100 实时查询数量 10 16 30 Dashboard数量 20 50 100 大规模计算场景数量（如评分模型、画像、深度学习、预测等） 3 6 10 非结构化查询数量（PDF、XML、图片、影像等） 3 5 10 接入数据源数量 12 15 20 接出数据目标数量 3 5 10 爬取国内网站数量 30 50 90 爬取国外网站数量 15 22 40 ？？现实问题2 源系统这个字段值各不相同，甚至为空，ETL中如何处理？ 1 " 张三 A " 张三 ZS " San Zhang 1001 " 张三 " San Zhang ? 现实问题3 比"没有数据"更可怕的是"错误的数据" 我们的程序员每月产出代码约 10000 行现实问题4 数据打架现实问题5 纳税额 100万去年同期 150万月收入 500万元成本 600万元新增 200个目标是 1000个！数据是关联的，要发现数据后面、数据之间隐藏的信息数据会"说谎" 现实问题6：加工过程需要可管控如何跟踪数据从源头到结果的洐变过程？出错后如何追踪？如何保证得到的结果是正确的？现实问题7 花了上亿资金建设大数据平台，投入象个无底洞，收益甚微现实问题8 都问我要数据，给还是不给，如何给，谁说了算，有何风险？销售经理财务经理软件一部我要本月新签客户详单我要本季度的交易流水我要近3年的数据做性能测试 14 大数据治理现状 15 数据治理的三个重要阶段 16 数据治理主要品牌和产品相关理论与规范： CWM 1.1 MOF DAMA- DMBok 数据资产管理机械工业出版社高伟大数据治理与服务海科学技术出版社张绍华，潘蓉，宗宇伟 17 议程关于数据治理 1 解决方案探讨 2 过往案例分享 3 交流和问答 4 18 数据治理的主要关注点 19 功能框架 20 数据治理体系逻辑结构 21 三大分析之一：血缘分析数据模型 ODS层 ETL过程 APP层及多个ETL过程 DW层 OLAP/报表 22 三大分析之二：影响度分析 23 三大分析之三：业务术语分析 24 议程关于数据治理 1 解决方案探讨 2 过往案例分享 3 交流和问答 4 25 案例1：银行 2

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