《海洋大数据治理：理论、方法与实践》系统阐述海洋大数据治理的基本理论、技术方法和实践案例，充分总结和凝练近十年我国海洋大数据资源汇聚处理、存储管理、整合集成、挖掘分析和共享服务领域工作成果，是数据治理理论在海洋大数据管理共享领域的实践应用与提炼升华，是一部推动海洋大数据治理理论体系和方法论的书籍。
　　《海洋大数据治理：理论、方法与实践》内容分为理论篇、方法篇和实践篇，共12章。理论篇阐述对海洋大数据治理的基本认识和理解，分析海洋大数据治理体系及关键要素。方法篇总结海洋大数据的来源、内容和特点，介绍海洋大数据治理的“方法库”和“工具箱”。实践篇汇集14个翔实的案例，为相关领域海洋大数据治理提供参考。

**篇 理论篇
　　理论篇包括海洋大数据治理基本概念理论、海洋大数据治理体系框架理论和海洋大数据治理域理论3章。阐述对海洋大数据治理的基本认识和理解，分析国内海洋大数据治理的现状、问题和面临的挑战，提出海洋大数据治理的6个价值，对比分析国内外主流数据治理标准及模型，构建包含海洋大数据战略、海洋大数据管控、海洋大数据架构管理、海洋大数据集成管理、海洋大数据交换共享、海洋大数据质量管理、海洋大数据安全管理和海洋大数据资产管理8个域在内的海洋大数据治理体系，以及各个域的关键要素。
　　第1章 海洋大数据治理基本概念理论
　　1.1 海洋大数据治理的基本概念
　　1.1.1 数据治理的定义
　　近年来，业界兴起了“数据治理”一词，但由于切入视角和侧重点不同，业内给出的数据治理定义已经有几十种，尚未形成一个统一和标准的定义。其中，国际数据管理协会（DAMA）、国际数据治理研究所（DGI）和IBM数据治理委员会等权威研究机构提出的定义*具代表性，并在国际上被广泛接受和认可。
　　DAMA认为，数据治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动集合（计划、监督和执行）（DAMA International，2012）。DAMA将数据治理作为数据管理的一部分，并且是数据管理框架的核心职能。数据治理职能指导其他数据管理职能执行，数据治理是在高层次上执行数据管理制度。DAMA将数据战略、数据政策、数据架构、数据标准和规程、数据资产评估作为数据治理的主要活动，同时将数据治理放在数据资产管理的核心位置。
　　DGI认为，数据治理是针对信息相关过程的决策权和职责体系。
　　IBM数据治理委员会认为，数据治理是一个通过一系列信息相关的过程来实现决策权和职能分工的系统，这些过程按照达成共识的模型来执行，并认为业务目标或成果是数据治理*关键的命题。
　　根据上述观点，数据治理是建立在数据存储、访问、验证、保护和使用之上的一系列程序、标准、角色和指标，以期通过持续的评估、指导和监督，确保富有成效且高效的数据利用，实现组织的价值。
　　近几年，我国一些机构、组织和学者也开展了大量的数据治理研究（陈庄等，2022；陆兴海等，2022；罗小江等，2022；汪广胜等，2021；祝守宇等，2020；刘春年等，2020；梅宏，2020；单志广等，2016；张绍华等，2016），提出了对数据治理的认识和理解。
　　国家标准《信息技术大数据术语》（GB/T35295—2017）中对数据治理的定义是：对数据进行处置、格式化和规范化的过程，提出数据治理是数据和数据系统管理的基本要素，数据治理涉及数据全生命周期管理，无论数据是处于静态、动态、未完成状态还是交易状态。
　　国家标准《信息技术服务治理第5部分：数据治理规范》（GB/T34960.5—2018）中对数据治理的定义是：数据资源及其应用过程中相关管控活动、绩效和风险管理的集合，提出数据治理框架包含顶层设计、数据治理环境、数据治理域和数据治理过程四大部分。
　　中国工程院院士梅宏（2020）认为，数据治理以“数据”为对象，是在确保数据安全的前提下，建立健全规则体系，理顺各方参与者在数据流通的各个环节的权责关系，形成多方参与、良性互动、共建共享共治的数据流通模式，从而*大限度地释放数据价值，推动国家治理能力和治理体系现代化。
　　王兆君等（2019）认为，数据治理是围绕数据资产开展的系列工作，以服务组织各层决策为目标，是数据管理技术、过程、标准和政策的集合。通过数据治理过程提升数据质量、一致性、可得性、可用性和安全性，并*终使组织能将数据作为核心资产来管理和应用。
　　张绍华等（2016）认为，大数据治理是对大数据管理和利用进行评估、指导和监督的体系框架。它通过制定战略方针、建立组织架构、明确职责分工等，实现大数据风险可控、安全合规、绩效提升和价值创造，并提供不断创新的大数据服务。
　　罗小江等（2022）认为，所有为提高数据质量而开展的技术、业务和管理活动都属于数据治理范畴。数据治理的*终目标是实现数据的看得见、找得到、管得住、用得好，提升数据质量和数据价值。
　　可以看出，国内对数据治理的定义越来越符合我国行业和企业数据治理的需求，体现出我国数据治理的特色。
　　通过对国内外数据治理的定义分析，可以从以下两个层面来看待数据治理。
　　（1）从宏观层面来看，数据治理是指政府等公共机构、企业等私营机构及个人，为了*大限度地挖掘和释放数据价值，推动数据安全、有序流动而采取政策、法律、标准、技术等一系列措施的过程。
　　（2）从微观层面来看，数据治理是不同机构对各种各样的数据进行处理和分析的过程。无论何种主体以何种方式，只要围绕数据安全、有序流动所采取的行动，都属于数据治理的范畴。
　　本书作者团队认为，数据治理是围绕数据全生命周期开展的一系列工作，以服务各层决策为目标，是数据管理战略、政策、标准、规范、体系、架构、技术、工具、过程、审计等的集合。通过数据治理过程，提升数据质量、一致性、可得性、可用性和安全性，并*终能够将数据作为核心资产来管理和应用。数据治理是一个体系化工程，数据治理活动应该包括数据战略、数据管控、数据处理、数据加工、数据应用、数据共享、数据质量管理、数据安全管理和数据资产管理等内容。
　　1.1.2 数据治理和数据管理的区别
　　数据治理和数据管理似乎总是交织在一起。关于数据管理与数据治理的关系，目前主要有两种观点（图1-1）。
　　观点一，数据管理包含数据治理，如图1-1（a）所示。以DAMA为代表，在DAMA-DMBOK2的数据管理框架中，数据治理只是数据管理11个知识领域中的其中之一。DAMA认为数据管理是管理从数据的获取到数据的消除整个生命周期过程，而数据治理是为了确保组织对数据作出合理、一致的决策，也就是说数据治理是为了更好地管理数据，是数据管理的策略、规程或标准。
　　图1-1 两种关于数据治理和数据管理区别的观点
　　观点二，数据治理包含数据管理，如图1-1（b）所示。数据治理是为了实现数据资产价值*大化所开展的一系列持续工作过程，而数据管理是为了实现这一目标而开展的具体技术和业务活动。数据治理为数据管理指明方向，指导、评估和监督数据管理的有效性；数据管理则通过计划、建设、运营、监督来反馈管理的成效和问题（图1-2）。
　　图1-2 数据治理和数据管理的关系
　　数据治理不同于数据管理，治理和管理一字之差，体现的是系统治理、依法治理、源头治理、综合施策。治理是联合行动的过程，强调协调而不是控制；治理是存在权力以来的多元主体之间的自治网络；治理的本意是服务，通过服务来达到管理的目的；治理是决定谁来进行决策，管理就是制定和执行。数据管理和治理的区别见表1-1。因此，本书提及的海洋大数据治理是包含海洋数据管理的一系列活动。
　　表1-1 数据治理与数据管理的区别
　　1.1.3 海洋大数据治理的核心内容
　　海洋大数据的采集传输、处理管理、共享服务、流通交易等生命周期过程具有高度复杂性，因此海洋大数据治理是一个复杂的过程，包括海洋大数据发展战略、海洋大数据规章制度与组织机构、海洋大数据标准规范、海洋大数据采集传输、海洋大数据归集存储、海洋大数据分析处理、海洋大数据产品加工、海洋大数据共享利用、海洋大数据服务定价与利益分配等多个复杂的流通环节，涉及海洋大数据生产者、采集者、管理者、大数据平台运营者、大数据加工利用者、大数据消费者等多元参与主体（政府、市场、社会），是一个复杂动态的过程。
　　海洋大数据治理的核心在于“治理”，目的是保障海洋大数据有序运转。因此，本书对海洋大数据治理的理解，是以海洋大数据为对象，在确保海洋大数据安全的前提下，建立健全规则体系，理顺各方参与者在大数据流通中各个环节的权责关系，形成多方参与者良性互动、共建共享共治的海洋大数据流通模式，从而*大限度地释放海洋大数据价值。
　　海洋大数据治理的核心内容包括以下几个方面。
　　（1）以释放大数据价值为目标。海洋大数据治理*要目标，是通过系统化、规范化、标准化的流程或措施，促进对数据的深度挖掘和有效利用，从而将隐藏在海洋数据中的巨大价值释放出来。
　　（2）以数据管理机制体制为核心。海洋大数据治理的重点在于建立健全规则体系，形成多方参与者良性互动、共建共享共治的数据流通模式。因此，围绕海洋大数据的各项管理机制体制的建立和完善，是当前海洋大数据治理工作的核心。
　　（3）以数据开放共享为重点。海洋大数据治理的目标在于保障数据的有序流通，进而不断释放数据的价值。而海洋数据流通的主要活动包括数据的共享、开放，以及有序的开发利用等，这也成为当前海洋大数据治理工作的重点。
　　（4）以数据安全为底线。海洋大数据治理要以国家、法人单位和个人信息安全为前提，保障各项活动的数据安全是数据治理的底线。
　　1.2 海洋大数据治理现状与挑战
　　1.2.1 海洋大数据治理的现状
　　1958年，我国实施了新中国成立以来**次全国性海洋综合调查，依托国务院科学规划委员会全国海洋综合调查领导小组下设的海洋综合调查办公室，开展海洋资料收集、整理和管理归档。1965年成立国家海洋局情报资料中心，后更名为国家海洋局科技情报研究所。改革开放以来，我国逐步建立全球海洋立体观测网，先后组织实施了我国近海、西太平洋乃至极地、大洋等百余次专项调查，并全面实施管辖海域海洋综合管理工作，海洋数据管理体系日臻完善。党的十八大以来，海洋数据资源规划顶层设计持续完善，海洋基础数据业务化能力有效提升，全球海洋数据资源储备增长迅速，海洋数据技术国际合作交流

目录
**篇 理论篇
第1章 海洋大数据治理基本概念理论3
1.1 海洋大数据治理的基本概念3
1.1.1 数据治理的定义3
1.1.2 数据治理和数据管理的区别4
1.1.3 海洋大数据治理的核心内容6
1.2 海洋大数据治理现状与挑战6
1.2.1 海洋大数据治理的现状6
1.2.2 海洋大数据治理面临的挑战7
1.3 海洋大数据价值和海洋大数据治理价值10
1.3.1 海洋大数据的价值10
1.3.2 海洋大数据治理的价值12
第2章 海洋大数据治理体系框架理论14
2.1 国内外主流数据治理框架14
2.1.1 国外数据治理标准及模型14
2.1.2 我国数据治理标准及模型19
2.1.3 国内外数据治理体系对比分析20
2.2 海洋大数据治理体系框架21
2.2.1 总体思路21
2.2.2 体系框架24
第3章 海洋大数据治理域理论26
3.1 海洋大数据战略域26
3.1.1 主要原则26
3.1.2 发展目标26
3.1.3 重点任务27
3.2 海洋大数据管控域30
3.2.1 海洋大数据管理组织30
3.2.2 海洋大数据标准31
3.3 海洋大数据架构管理域33
3.3.1 数据架构33
3.3.2 数据存储36
3.3.3 数据建模38
3.4 海洋大数据集成管理域41
3.4.1 数据集成概述41
3.4.2 海洋数据标准处理41
3.4.3 海洋数据产品加工44
3.4.4 海洋大数据综合集成53
3.5 海洋大数据交换共享域54
3.5.1 海洋大数据共享目录编制54
3.5.2 海洋大数据交换共享方式54
3.5.3 海洋大数据交换共享评价56
3.6 海洋大数据质量管理域57
3.6.1 数据质量管理概述57
3.6.2 海洋大数据质量管理过程60
3.6.3 海洋大数据质量控制62
3.6.4 海洋大数据评估检验64
3.7 海洋大数据安全管理域64
3.7.1 数据安全管理概述64
3.7.2 海洋数据安全目标66
3.7.3 海洋大数据安全防护体系67
3.7.4 海洋大数据安全管控平台71
3.8 海洋大数据资产管理域72
3.8.1 数据资产管理概述73
3.8.2 海洋大数据资产开发76
3.8.3 海洋大数据交易管理77
第二篇 方法篇
第4章 海洋大数据来源与分类方法81
4.1 海洋观/监测数据81
4.1.1 业务发展概述81
4.1.2 数据内容与特点81
4.2 海洋科考调查数据82
4.2.1 业务发展概述82
4.2.2 数据内容与特点83
4.3 海洋卫星遥感数据84
4.4 海洋再分析数据86
4.4.1 国外海洋再分析数据86
4.4.2 我国海洋再分析数据89
4.5 开放共享的海洋数据90
4.5.1 国际开放共享的海洋数据90
4.5.2 我国开放共享的海洋数据92
4.6 海洋大数据分类方法96
4.6.1 海洋大数据分类原则96
4.6.2 线性分类方法96
4.6.3 处理程度分类方法99
第5章 海洋大数据架构管理方法101
5.1 海洋大数据管理体系101
5.1.1 海洋环境数据管理体系101
5.1.2 海洋信息产品管理体系102
5.1.3 海洋综合管理成果管理体系104
5.1.4 海洋环境三维空间立体时空“一张图”数据管理体系105
5.2 海洋大数据建模方法107
5.2.1 数据建模方法107
5.2.2 数据建模工具109
5.3 海洋大数据存储架构111
5.3.1 事务型数据库系统111
5.3.2 MPP数据库系统112
5.3.3 分布式文件系统113
5.3.4 个性化海洋数据存储113
5.4 海洋大数据更新调度114
5.4.1 加载更新功能114
5.4.2 查询检索功能115
5.4.3 数据调度功能115
第6章 海洋大数据集成管理方法116
6.1 海洋大数据清洗工具116
6.1.1 FORTRAN语言116
6.1.2 Matlab116
6.1.3 Python118
6.1.4 ODV119
6.1.5 GMT121
6.2 海洋大数据综合分析方法122
6.2.1 探索性分析122
6.2.2 数据填充125
6.2.3 统计分析129
6.2.4 客观分析130
6.2.5 数据降维132
6.2.6 相关分析134
6.2.7 回归分析136
6.2.8 聚类分析138
6.2.9 分类分析142
6.3 海洋环境信息产品研发145
6.3.1 海洋环境背景场产品145
6.3.2 海洋环境统计分析产品147
6.3.3 海洋环境定点连续统计分析产品148
6.3.4 海洋环境大面统计分析产品148
6.3.5 海洋要素场融合数据集148
6.3.6 海洋地学融合产品151
第7章 海洋大数据交换共享方法154
7.1 海洋大数据可视化技术154
7.1.1 矢量图形处理技术154
7.1.2 轮廓线可视化技术154
7.1.3 流线可视化技术155
7.1.4 标量场数据的可视化155
7.1.5 综合显示异步渲染框架156
7.1.6 二维、三维动态可视化技术157
7.2 基于虚拟化的海洋数据共享技术160
7.2.1 虚拟化技术160
7.2.2 后台管理161
7.2.3 ArcGIS服务161
7.2.4 共享服务门户162
7.3 基于专网的海洋数据交换共享技术164
7.3.1 数据接口服务164
7.3.2 文件共享平台165
7.3.3 点对点分发服务165
7.4 海洋数据互操作技术166
7.4.1 国内外互操作技术发展现状166
7.4.2 海洋数据互操作系统设计167
7.5 基于区块链的海洋数据服务技术170
7.5.1 区块链的大数据治理架构170
7.5.2 基于区块链的海洋数据共享服务171
第8章 海洋大数据质量管理方法173
8.1 海洋观测数据质量控制方法173
8.1.1 海洋站延时资料质量控制173
8.1.2 海洋剖面资料质量控制175
8.2 国际业务化海洋学数据质量控制方法176
8.2.1 温盐数据质量控制176
8.2.2 海流数据质量控制179
8.2.3 浮标数据质量控制180
8.2.4 水位数据质量控制182
8.3 海洋底质数据质量控制方法184
8.4 海洋地球物理数据质量控制方法186
8.4.1 海洋重力数据质量控制186
8.4.2 海洋磁力数据质量控制189
8.5 海洋温盐大数据检验评估方法191
8.5.1 海洋温盐优质数据集建立191
8.5.2 海洋温盐资料检验评估技术方法193
第9章 海洋大数据安全管理方法195
9.1 海洋网络安全防护技术195
9.1.1 防火墙技术195
9.1.2 VPN技术196
9.2 海洋数据传输安全保障技术197
9.2.1 用户认证及访问控制技术197
9.2.2 VLAN技术199
9.2.3 多协议标签交换技术200
9.2.4 IPSecVPN技术201
9.2.5 设备厂商提供的网络安全增强技术202
9.3 海洋大数据网络基础设施安全防护技术202
9.3.1 KPI/PMI管理202
9.3.2 操作系统安全202
9.4 海洋大数据数据库安全防护技术204
9.4.1 数据库存储加密技术204
9.4.2 权限控制技术205
9.4.3 用户行为追踪技术206
9.4.4 抗攻击206
9.5 海洋数据安全加密技术207
9.5.1 对称加密技术207
9.5.2 非对称加密技术208
9.5.3 透明加密技术209
9.6 海洋大数据安全防控体系设计209
9.6.1 权限控制209
9.6.2 安全策略211
9.6.3 数据加密212
9.6.4 安全监测分析215
9.6.5 API访问控制217
9.6.6 工单管理220
9.6.7 审计运维222
9.6.8 安全态势研判225
9.6.9 数据系统恢复227
第三篇 实践篇
第10章 国家海洋大数据综合管理实践231
10.1 国家海洋综合数据库建设运行231
10.1.1 背景概述231
10.1.2 治理方法231
10.1.3 特点价值236
10.2 海洋业务化观测数据治理237
10.2.1 背景概述237
10.2.2 治理方法237
10.2.3 治理效果与治理经验242
10.3 国家海洋专项数据治理243
10.3.1 背景概述243
10.3.2 治理方法244
10.3.3 治理效果与治理经验248
10.4 国际业务化海洋学数据治理249
10.4.1 背景概述249
10.4.2 治理方法250
10.4.3 数据特点与治理经验253
10.5 中国大洋资料中心建设运行254
10.5.1 背景概述254
10.5.2 治理方法254
10.5.3 治理经验258
10.6 浙江省智慧海洋大数据中心建设运行258
10.6.1 背景概述258
10.6.2 治理方法259
10.6.3 治理经验260
第11章 国家海洋大数据共享服务实践261
11.1 国家海洋大数据服务平台（海洋云）261
11.1.1 背景概述261
11.1.2 治理方法261
11.1.3 治理经验263
11.2 海洋观测数据共享服务平台263
11.2.1 背景概述263
11.2.2 治理方法264
11.2.3 治理经验267
11.3 深海大洋数据共享服务平台268
11.3.1 背景概述268
11.3.2 治理方法268
11.3.3 治理经验271
11.4“重要区域”海洋数据中心272
11.4.1 背景概述272
11.4.2 治理方法272
11.4.3 治理经验274
11.5 中国-东盟海洋大数据共享平台275
11.5.1 背景概述275
11.5.2 治理方法275
11.5.3 治理经验276
11.6 数字深海“一张图”综合可视分析系统276
11.6.1 背景概述276
11.6.2 治理方法277
11.6.3 治理经验281
第12章 海洋大数据国际合作交流实践282
12.1 国际海洋信息技术教育培训282
12.1.1 背景概述282
12.1.2 治理方法283
12.1.3 治理经验284