基于评估体系实现可持续治理

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3. 孙伟 快手 • 数据平台部 - 高级数据技术专家 阿里巴巴 • 数据技术及产品部 - 数据技术专家 百度 • 商业基础数据团队 - 数据研发工程师
4. 01 为什么需要数据治理? 02 怎么做好数据治理? 03 如何建设治理评估体系? 04 总结 & 展望
5.  缺失集成规范导致重复接入  数据集成记录丢失  不合理上报导致数据膨胀  数据变更引发质量问题  链路长不稳定、产出不及时  缺少监控规范,数据问题不能及时发现  缺少统一模型规范,烟囱建设  缺少指标定义管理规范,口径不一致  不合理生命周期管理,资源浪费
6. 数据 价值化 标准化 高质量 低成本 丰富 好用
7. 01 为什么需要数据治理? 02 怎么做好数据治理? 03 如何建设治理评估体系? 04 总结 & 展望
8. 如果无法度量,则无法治理
9. 统一资产管治平台:观象台 工具层 资产分析 数 资产度量 研发阶段 据 治 资产管理 能力层 理 资产治理 生产阶段 质量管理 服务阶段 模型规范 指标规范 质量监控 基线管理 服务质量监控 测试规范 发布管控 问题归因 预案管理 服务效率监控 组 织 据 治 理 运 数据治理评估体系 营 机 流 程 数 元数仓 标准化 生产域 资产域 质量域 标准域 资源域 服务域 安全域 组织域 模型设计规范 指标定义与管理规范 数据开发规范 质量管理规范 制
10. 01 为什么需要数据治理? 02 怎么做好数据治理? 03 如何建设治理评估体系? 04 总结 & 展望
11. 目标 问题标准化 资产可量化 过程策略化 运营有抓手 治理可持续 元 数 据 驱 动 资产健康分 得分策略 模型分 个人分 质量分 成本分 服务分 安全分 团队分 权重 策略 运 营 机 制 治 理 收 益
12. 问题 「标准」本身是否标准 服务层 应用层 系统分散口径不统一 元数仓报表门户 元 质量领域 成本领域 安全领域 服务领域 数 仓 时效性不够 历史数据缺少沉淀 元数仓宽表 公共层 生产域 资源域 资产域 服务域 质量域 安全域 标准域 组织域 建 设 标 准 规 范 数据源 技术元数据 业务元数据
13. 资产健康得分,由一级 分类得分加权得到 一级指标得分,由二级 指标加权得到 权重 模型分 二级指标得分,由三级 指标拟合得到 不同量纲 规范度 完整度 问题 治理反馈 复用度 权重 质量分 资产健康分 成本分 阶段侧重 数据准确 数据及时 无效存储 / 计算 异常存储 / 计算 服务分 安全分 Max-Min 数据好找 数据好用 建设合规 使用合规 解法 拟合百分制 变异系数法,权重自动 + 人 工调整
14. 提升意识 规范发布 定期宣讲 驱动治理 个人资产健康分榜单 团队资产健康分榜单 培训学习 规范考试 收益榜单 优秀评选 点亮徽章 资产健康分黑榜 模型分和质量分过低则不允许进行生产操作 运营抓手 激励 成本分过低则影响新增任务基线优先级 成本分过低则影响团队资源预算申请
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16. 标准化流程 Plan DO 问题定义 问题量化 元数据驱动 治理方案 专项治理 自驱治理 Act Check 资产健康分覆盖治理规则 量化目标持续监控 工具化手段提升治理效率 能力建设 完善标准 质量管理流程规范 模型设计规范 指标管理规范 成本管理规范 榜单持续运营 量化标准 资产质量分 资产成本分 工具化 数据源结构 / 内容监控工具 数据测试工具 数据发布规范检查工具 数据监控工具升级 运营 & 流程 质量分榜单、待治理问题榜单 横向质量小组 模型评审小组 数据质量考试
17. 01 为什么需要数据治理? 02 怎么做好数据治理? 03 如何建设治理评估体系? 04 总结 & 展望
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19. 最优的治理就是不需要治理,结合规范与治理评估体系,将 部分治理内容前置到生产环节中,例如数据测试工具、模型 管理工具、自动化监控配置工具等 打通系统边界,实现平台化一键治理能力,提高治理效率, 例如一键删除 / 下线表、一键改生命周期等
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