已经在公司待了有一段时间了，自己也亲身接触和实践了一些项目，最近发现自己一直没有进步，想了想或许是自己一直没有反思总结，自己这段时间也经常在做数据治理，这里记录并且持续更新自己对于一些数据治理的体会，以下仅是我自己的个人拙见。

数据治理-ods

我一直在做的都是离线数仓，整个的大体框架是数据接入的stg层，经过治理到ods，这里的治理可以是对数据进行相应的解码，或者是对不同规则的数据进行统一规则，比如某一个描述日期的字段，具体内容中出现了“天”、“小时”、“分钟”等，需要进行统一规则，比如对这一字段进行拆分，还可以是对某些老的行政区划编码进行再更新等等，这里治理的地方非常庞杂，具体情况具体对待。

治理前言-确定表主键

一个标准的表进行数据治理要包含几部分，首先表一定要有主键，表里的每一条数据都要能够唯一确定这一条数据，对主键的选择至关重要，有时候，数据来源方会在表注释中将主键标注出来，比如这张表中就将主键是哪个字段标识了出来，之后与来源发沟通一下，确定无误，就可以直接选取。如果一张表是描述有关人员的信息，里面涉及到身份证号等字段，那就可以直接对身份证号加密，并直接当选主键，在治理之后的ods表中，再将身份证号为空的内容剔除，因为为空，我们在之后的数据供给中用不到它。如果表数据内容是有关在建项目等内容，那就需要进行尝试，并配置联合主键，比如将具体项目代码信息与项目名称或者建设单位，监工单位，设计单位，施工单位，勘察单位等进行联合拼接，确定主键

数据治理-行政区划

在进行治理行政区划时，有时会出现左侧这种行政区划，出现“下城区”这类字眼，杭州目前已没有下城区，那是老的行政区划，这里我们就需要对行政区划做新的更新，比如像这样加两列，将新的行政区划编码与对应的行政区划名称列出来

数据治理-字段拆分

由于数据安全的一些限制，这里我不能展示过多的数据条目和具体内容，只能大致用文字描述其含义，比如这里我们在获取元数据的时候，是一条描述项目工期的数据，这里原值存在直来直往的数字，存在数字与汉字并存，存在数字与英文字母，这里我们就需要对数据进行拆分，比如将具体的数字拿出来单做一列，将剩余的文字描述信息单做一列，并且还有一列直接取原值，因为我们并不知道需求方需要什么样的数据，他们可能会看到我们的表结构与一些具体的数据条目，对我们提需求，那我们就需要将完全的数据展示给他们，他们做抉择

数据治理-必去的脏数据

对表进行数据治理说到底就是对表里面的每一个字段都进行治理，我们经常会对表中的每一个字段都看一遍，有时候我们会看到类似项目内容描述这样的字段，但它的具体内容可能是“测试”，或者“ceshi”这样的字眼，并且这一条数据后续的数据项都没有具体的含义，那么像这样的字段我们都需要进行去除，这里可以用一些好用的正则表达式来进行过滤，一些简单的正则表达式并不难，这里是几个很常用的正则表达式的例子

REGEXP ‘[0-9]+’ THEN NULL 包含数字置空

REGEXP ‘[0-9]+$’ THEN NULL 全为数字置空

REGEXP ‘0|00000000’ THEN NULL 为0或者8个0置空

正则表达式只提取数字
REGEXP_REPLACE(bargaindays,‘[^0-9]’,‘’)

正则表达式只提取中文
REGEXP_REPLACE(bargaindays,‘[\u4e00-\u9fa5]’,‘’)

数据治理-全角转半角

这里涉及到的就是一些中英文状态下的一些字符的规范，比如中文状态下的引号冒号：，和英文状态下的冒号:，两者可能会同时出现在某一个字段中，这里我们就需要对其进行统一格式转换

数据治理还有许多情况和规范，来日再更。

感谢阅读，我是啊帅和和，大数据专业刚刚毕业的应届生。