有效数据治理的几个原则

发布时间:2019.10.21来源:知乎浏览量:5次标签:数据治理

有效数据治理的几个原则

一个好的数据中心将利用自己现有的技术和设备,向用户提供服务,尽量减少操作和维护成本,并最大限度地提高利润。如果你经常担心数据的准确性,并将大部分时间用于处理数据,而不是思考和分析业务,那么你就需要很好地管理数据。

有效数据治理的6大原则

一、为什么要进行数据治理
不知道你是否有这样的感受,看到数据后,一脸懵逼,不知道各个表和字段代表什么意思,再看看别的同事写的SQL,一条SQL语句有几百行,各种表关联,然后问了其中一个同事,他说“别提了,数据都不准,我快被数据折磨死了!”,此时你是不是“想死”!欲哭无泪……

究其背后的原因,是因为负责的人只是问题使然,哪有问题哪里去补,没有整体的统筹规划,一步错,步步错,数据最后是越来越重,查询越来越复杂,数据准确性还没有人敢打保票,同时修复的难度也大大增加。

二、如何进行数据治理
如果要想将数据治理好的话,需要遵循以下六大原则、合理制定数据中间表模型以及埋点采集到应用全流程的把控。
1.六大原则
原则1:关键概念多方共识
关键概念若涉及多方,比如成交客户的定义,要确保公司内部和客户相关的所有业务人员理解一致。

原则2:某个类型的值经常发生变动,则需要冗余一个通用字段冗余值
处理过数据的同学都知道,某个指标的实现可能和其它几个关键指标相关,那么该指标的异常排查就需要逐个检查是哪个相关指标出问题了,查找到原因可能2,3天的时间就没了,但如果事先开发人员冗余了一个通用字段代表该类消费指标,那么后续不管业务人员上线多少个消费类型的任务,都不会对原来的指标产生影响。

原则3:每个实体都有唯一、不变的ID,最好没有实际意义
一是为了实体的唯一性,二是为了表关联或更新时不受业务的影响。

原则4:涉及协作的数据,发现问题要从修改源头做起,保证下一次拿到正确的数据
协作的数据可以说是一个串联的过程,源头的数据会逐层影响下层的数据,不要为了一时方便,只修改目前发现问题的地方,要从修改源头做起,方便他人即方便自己。

原则5:编写操作清单,操作前请三思
数据间存在关联,把数据间的关联关系陈列清楚、注意事项标注清楚,操作前一一核对,小数据量验证无错后,大数据量执行。

原则6:系统工程的方法管理数据,尽可能使用系统,监控数据错误并及时修复。
将使用数据的相关方都画在一张系统循环图中,观察数据错误产生于系统哪个环节,如何影响后续各个环节,避免恶性循环的产生。

完整的数据治理体系

亿信华辰自主研发的睿治包含元数据、数据标准、数据质量、数据集成、主数据、数据资产、数据交换、数据生命周期、数据安全等高度融合的9大核心模块,各模块可独立或者组合使用,打通数据治理各环节,实现了数据治理场景的全覆盖。

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