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數(shù)據(jù)治理包括哪幾個方面

作者: 低代碼架構師Kaiwen
閱讀數(shù):2570
更新時間:2024-02-23 20:34:50
數(shù)據(jù)治理包括哪幾個方面
p class="p1">數(shù)據(jù)治理核心工作包括4個方面,分別是:元數(shù)據(jù)管理平臺、數(shù)據(jù)血緣、數(shù)據(jù)質量、和數(shù)據(jù)ROI。接下來我們將逐步講解。

 

什么是數(shù)據(jù)治理

 

根據(jù)AZure的定義,數(shù)據(jù)治理是流程、策略、角色、指標和標準的集合,可確保有效和高效地使用信息。這還有助于建立數(shù)據(jù)管理過程,在整個數(shù)據(jù)生命周期內(nèi)保持數(shù)據(jù)安全、私密、準確且可用。

對于使用數(shù)據(jù)推動業(yè)務增長、改進決策并確保在競爭激烈的市場中獲得成功的任何組織而言,可靠的數(shù)據(jù)治理策略至關重要。在收集大量內(nèi)部和外部數(shù)據(jù)時,需要制定一種策略來有效管理風險、降低成本和執(zhí)行業(yè)務目標。

根據(jù)GoogleCloud的定義,數(shù)據(jù)治理是指為確保數(shù)據(jù)安全、私有、準確、可用和易用所執(zhí)行的所有操作。它包括人們必須采取的行動、必須遵循的流程以及在整個數(shù)據(jù)生命周期中為其提供支持的技術。數(shù)據(jù)治理意味著設置適用于收集、存儲、處理和處置數(shù)據(jù)的內(nèi)部標準,即數(shù)據(jù)策略。它規(guī)定了誰可以訪問哪些數(shù)據(jù)以及哪些數(shù)據(jù)應受治理。數(shù)據(jù)治理還涉及遵循行業(yè)協(xié)會、政府機構和其他利益相關者設定的外部標準。 

 

收據(jù)治理的五個方面之一:元數(shù)據(jù)管理平臺

 

元數(shù)據(jù),又稱為MetaData,是很多數(shù)據(jù)平臺、軟件系統(tǒng)的核心。如果你熟悉Mysql,那么Mysql中的庫、表、字段等信息,都可以認為是元數(shù)據(jù)。在大數(shù)據(jù)領域,元數(shù)據(jù)往往代表各個平臺中類似Mysql中庫、表、字段的信息,往往是通過SQL、Thrift、ProtoBuffer等格式進行定義,并通過相應的平臺進行管理,這個平臺就是元數(shù)據(jù)管理平臺,有的公司會給這個平臺起一個名字,叫數(shù)據(jù)工廠。許多數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)平臺中都有相應的元數(shù)據(jù)管理模塊,比如Hive、Es、Doris等等。

在小米大數(shù)據(jù)團隊分享的資料中(原文在https://blog.csdn.net/rlnlo2pnefx9c/article/details/121528248),我們可以看到元數(shù)據(jù)的另一種分類:從抽象來看,包括分為實體、實體的屬性以及實體與實體之間的關系三個方面來進行分類。實體主要指表元數(shù)據(jù)和作業(yè)元數(shù)據(jù),來自于工程師在ETL的實際工作中所涉及到的系統(tǒng)。如:Hive、Doras、Kudu、MQ、ES、Iceberg,即傳統(tǒng)的數(shù)倉及上下游。

比如:實體包含了技術元數(shù)據(jù)和生產(chǎn)元數(shù)據(jù)。其中技術元數(shù)據(jù)用于支撐數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的資產(chǎn)地圖;生產(chǎn)元數(shù)據(jù),主要是作業(yè)的一些調度信息和運行信息,用于支撐數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的數(shù)據(jù)質量和成本治理的服務。

實體的屬性,包含業(yè)務元數(shù)據(jù)和衍生元數(shù)據(jù)。

業(yè)務元數(shù)據(jù)包括數(shù)倉分層、數(shù)據(jù)分類、指標關聯(lián)、應用信息、隱私分級等內(nèi)容。內(nèi)容來源于建模規(guī)范、業(yè)務、指標系統(tǒng)、BI看板、數(shù)據(jù)報表,以及來自于業(yè)務的隱私分級定義等。業(yè)務元數(shù)據(jù)用于支撐資產(chǎn)管理的資產(chǎn)價值、安全治理以及規(guī)范治理。

衍生元數(shù)據(jù)包含元數(shù)據(jù)的存儲計量和訪問計量。存儲計量是服務于存儲層面的成本治理;訪問計量用于描述數(shù)據(jù)的使用情況,從技術角度去衡量資產(chǎn)的價值。衍生元數(shù)據(jù)來源于ETL工作中涉及的HDFS-Image、Doris、Kudu、MQ、ES以及HDFS-Log、SQL-Log。

描述實體的關系,包括血緣元數(shù)據(jù),用于描述元數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)關系,用于支撐數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理中的影響分析和資產(chǎn)地圖服務。

關于元數(shù)據(jù)平臺和相應技術架構,我們后續(xù)再單獨講解

 

 

收據(jù)治理的五個方面之二:數(shù)據(jù)血緣

數(shù)據(jù)血緣,有時候又叫數(shù)據(jù)全景,解決的是數(shù)據(jù)之間依賴關系的收集、存儲和查詢、分析的問題。說一個常見的場景,某業(yè)務發(fā)現(xiàn)自己的表里有個字段要下線,但是不知道有哪些業(yè)務、哪些下游數(shù)據(jù)依賴這個字段,那么通過數(shù)據(jù)血緣一般就能回答這個問題。

依托數(shù)據(jù)血緣模塊,往往還可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)元數(shù)據(jù)的搜索、上下游依賴關系的確認以及數(shù)據(jù)變更的全鏈路追蹤等功能。

 

收據(jù)治理的五個方面之三:數(shù)據(jù)質量

 

數(shù)據(jù)質量,在大數(shù)據(jù)領域是一個大問題。典型的場景例如,命名數(shù)據(jù)生產(chǎn)的POI在北京,但是實際存儲后發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的POI點到了成都,這對數(shù)據(jù)后期的使用,尤其是一些基于LBS的廣告業(yè)務來說是完全無法忍受的。

數(shù)據(jù)質量治理就是要解決這個問題。往往通過幾個方面進行:

組建專業(yè)的數(shù)據(jù)質量保障團隊

提出、發(fā)布數(shù)據(jù)規(guī)范,通過基礎SDK、數(shù)據(jù)流平臺準入等多種基礎架構平臺的管理和技術手段確保規(guī)范的落地

基于數(shù)據(jù)血緣等既有元數(shù)據(jù)平臺,打造數(shù)據(jù)質量自動回歸測試平臺

 

收據(jù)治理的五個方面之四:數(shù)據(jù)ROI

最后一部分是數(shù)據(jù)ROI。眾所周知,大數(shù)據(jù)海量數(shù)據(jù)的采集存儲分析計算等工作,需要大量的人力算力。舉個小例子,有些日志平臺,每天產(chǎn)生幾百上千T日志數(shù)據(jù),供業(yè)務方檢索分析,往往需要耗費上百臺服務器來搭建ES集群才能支撐,加上數(shù)據(jù)平臺多副本存儲等技術需求,一個需求,就要花費每個月上百萬的服務器成本。但是這些日志如果只拿來分析技術故障、定位技術問題,顯然ROI就有點低了。

中大型企業(yè)中往往有大量的這類場景。這個時候,結合元數(shù)據(jù),準確評估每份數(shù)據(jù)的需求、生產(chǎn)采集存儲計算成本、產(chǎn)生的價值,甚至是在不同的數(shù)據(jù)項目之間,合并同類項,就顯得非常必要。數(shù)據(jù)ROI解決的就是這類問題。

 

總結

最后,數(shù)據(jù)治理往往不是一帆風順的,往往要觸動很多技術部門和業(yè)務部門的既有利益和做法,需要有很強的資源協(xié)調能力,且無法一蹴而就。低代碼平臺打破了傳統(tǒng)的軟件開發(fā)模式,一切開發(fā)從元數(shù)據(jù)建模開始,具有原生數(shù)據(jù)治理、原生數(shù)據(jù)血緣等諸多優(yōu)勢,如有需要基于低代碼平臺開展數(shù)字化業(yè)務,歡迎聯(lián)系我們

 

 

 

 

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