数据治理浅析

数仓建设真正的难点不在于数仓设计，而在于后续业务发展起来，业务线变的庞大之后的数据治理，包括资产治理、数据质量监控、数据指标体系的建设等。

其实数据治理的范围很⼴，包含数据本⾝的管理、数据安全、数据质量、数据成本等。在 DAMA 数据管理知识体系指南中，数据治理位于数据管理“车轮图”的正中央，是数据架构、数据建模、数据存储、数据安全、数据质量、元数据管理、主数据管理等 10 大数据管理领域的总纲，为各项数据管理活动提供总体指导策略。

1. 数据治理之道是什么

1. 数据治理需要体系建设

为发挥数据价值需要满足三个要素：合理的平台架构、完善的治理服务、体系化的运营手段。

根据企业的规模、所属行业、数据量等情况选择合适的平台架构；治理服务需要贯穿数据全生命周期，保证数据在采集、加工、共享、存储、应用整个过程中的完整性、准确性、一致性和实效性；运营手段则应当包括规范的优化、组织的优化、平台的优化以及流程的优化等等方面。

2. 数据治理需要夯实基础

数据治理需要循序渐进，但在建设初期至少需要关注三个方面：数据规范、数据质量、数据安全。规范化的模型管理是保障数据可以被治理的前提条件，高质量的数据是数据可用的前提条件，数据的安全管控是数据可以共享交换的前提条件。

3. 数据治理需要 IT 赋能

数据治理不是一堆规范文档的堆砌，而是需要将治理过程中所产生的的规范、流程、标准落地到 IT 平台上，在数据生产过程中通过“以终为始”前向的方式进行数据治理，避免事后稽核带来各种被动和运维成本的增加。

4. 数据治理需要聚焦数据

数据治理的本质是管理数据，因此需要加强元数据管理和主数据管理，从源头治理数据，补齐数据的相关属性和信息，比如：元数据、质量、安全、业务逻辑、血缘等，通过元数据驱动的方式管理数据生产、加工和使用。

5. 数据治理需要建管一体化

数据模型血缘与任务调度的一致性是建管一体化的关键，有助于解决数据管理与数据生产口径不一致的问题，避免出现两张皮的低效管理模式。

2. 浅谈数据治理方式

如上面所说，数据治理的范围非常广，其中最重要的是数据质量治理，而数据质量涉及的范围也很广