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數(shù)據(jù)治理體系建設(shè)與實踐

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析
本文將分享滴普科技在數(shù)據(jù)治理方面的實踐與總結(jié)。

一、數(shù)據(jù)治理建設(shè)路徑

1、業(yè)務(wù)數(shù)字化的目的是打造一體化的業(yè)務(wù)流、信息流與數(shù)據(jù)流

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?從企業(yè)整體經(jīng)營管理的角度,戰(zhàn)略制定及分解—領(lǐng)域業(yè)務(wù)目標(biāo)制定—業(yè)務(wù)方案設(shè)計—業(yè)務(wù)需求識別 & 信息系統(tǒng)功能及數(shù)據(jù)庫設(shè)計—數(shù)據(jù)匯聚及分析—業(yè)務(wù)目標(biāo)監(jiān)測及改善,這個過程會有層層信息耗散,全局?jǐn)?shù)據(jù)治理的目的就是利用體系機(jī)制保障最大程度減少這個耗散或補(bǔ)足耗散的部分,讓數(shù)據(jù)盡可能的還原企業(yè)的業(yè)務(wù)事實。

企業(yè)在 IT 規(guī)劃過程中,首先會做業(yè)務(wù)流梳理,表現(xiàn)為流程架構(gòu)、價值流或者能力框架;業(yè)務(wù)流中的相關(guān)信息流轉(zhuǎn),如表、證、單、書等,稱之為信息流;信息流中識別出數(shù)據(jù)對象,梳理數(shù)據(jù)關(guān)系,可以指導(dǎo)數(shù)字化系統(tǒng)建設(shè)。

但是企業(yè)在實際開展數(shù)字化過程中,人力資源、采購、生產(chǎn)、研發(fā)等每個領(lǐng)域都會有數(shù)字化訴求。業(yè)務(wù)人員和 IT 人員通過分析應(yīng)用訴求,把業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)和應(yīng)用需求相結(jié)合,進(jìn)行數(shù)據(jù)設(shè)計,進(jìn)而形成新系統(tǒng)。因為 IT 建設(shè)是逐步開展的,業(yè)務(wù)人員的視角不同,實施人員和數(shù)據(jù)開發(fā)人員的理解各異,最終每個系統(tǒng)都會對數(shù)據(jù)有自己的局部理解,因此簡單的把人力資源、采購、生產(chǎn)、研發(fā)等存量信息系統(tǒng)里面的數(shù)據(jù)拼到一起,是無法構(gòu)建出反映企業(yè)業(yè)務(wù)本質(zhì)的數(shù)據(jù)流或者數(shù)據(jù)孿生模型的。

數(shù)字化的數(shù)據(jù)如果無法反映業(yè)務(wù)全貌,那基于這些數(shù)據(jù)進(jìn)行加工也不可能得到正確的結(jié)果,因此需要通過對業(yè)務(wù)的理解進(jìn)行數(shù)據(jù)治理。

數(shù)據(jù)治理是從業(yè)務(wù)流到信息流、數(shù)據(jù)流、數(shù)據(jù)庫表的流轉(zhuǎn)。業(yè)務(wù)系統(tǒng)中的物理表字段,哪怕短期內(nèi)由于無法改變業(yè)務(wù)系統(tǒng)不能完成源頭治理,也要在數(shù)倉的 ODS 層完成治理,形成能還原業(yè)務(wù)本質(zhì)的數(shù)據(jù)映象。

數(shù)據(jù)映象描述的是業(yè)務(wù)過程中的業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)。企業(yè)經(jīng)營中戰(zhàn)略分解到各業(yè)務(wù)部門的經(jīng)營目標(biāo)都會有相關(guān)的考核指標(biāo)。如果數(shù)據(jù)映象是真實的,那基于指標(biāo)體系做的業(yè)務(wù)分析就能更真實反應(yīng)業(yè)務(wù)階段結(jié)果,達(dá)成企業(yè)業(yè)務(wù)流、信息流、數(shù)據(jù)流的一致性,支撐企業(yè)從戰(zhàn)略規(guī)劃到目標(biāo)分解的監(jiān)控,最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)價值的呈現(xiàn)。

總結(jié)來說,整個數(shù)據(jù)治理的核心動作分為兩個部分,一個是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的治理(形成真實數(shù)據(jù)映像),另一個是分析體系的治理(基于數(shù)據(jù)映像面向管控目標(biāo)做合理性的分析結(jié)構(gòu)設(shè)計及實現(xiàn))。?

2、典型的企業(yè)數(shù)字平臺框架

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典型企業(yè)的數(shù)字平臺框架如上圖所示。

(1)業(yè)務(wù)系統(tǒng)作為局部數(shù)據(jù)映象或數(shù)據(jù)源。

(2)數(shù)據(jù)中臺做全面的數(shù)據(jù)匯聚與建模,數(shù)據(jù)中臺基于貼源層、明細(xì)層、匯總層、應(yīng)用層進(jìn)行分層,面向分析型需求由開發(fā)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)建模。

(3)自助式數(shù)據(jù)消費(fèi)是面向業(yè)務(wù)分析師或者有一定業(yè)務(wù)理解能力的開發(fā)人員,他們會自助式的基于成熟的模型進(jìn)行組裝式的開發(fā)。

(4)智能決策包括駕駛艙、可視建模和智能應(yīng)用等。

從業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源到分層的數(shù)據(jù)建模以及數(shù)據(jù)消費(fèi)的全過程,需要一系列的管理機(jī)制,包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)質(zhì)量以及管理流程和機(jī)制,形成了一套體系化、規(guī)范化的方法,保證整個鏈路的暢通。

3、對數(shù)據(jù)治理核心內(nèi)容的理解

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滴普對理解的數(shù)據(jù)治理核心內(nèi)容包括三塊:數(shù)據(jù)治理體系設(shè)計,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)深化治理,分析數(shù)據(jù)體系設(shè)計。

(1)數(shù)據(jù)治理體系設(shè)計

數(shù)據(jù)治理體系設(shè)計主要涉及數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、主數(shù)據(jù)等該如何進(jìn)行治理動作管理。首先基于業(yè)務(wù)系統(tǒng)和分析系統(tǒng)現(xiàn)狀,梳理一套機(jī)制并把該機(jī)制固化起來,但這只是一套文檔和理想態(tài)機(jī)制,需要與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及分析數(shù)據(jù)體系的實際開展動作進(jìn)行結(jié)合細(xì)化;同時建立聯(lián)合團(tuán)隊一起進(jìn)行一些專業(yè)性的數(shù)據(jù)治理活動,如建立數(shù)據(jù)目錄、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等,構(gòu)建數(shù)據(jù)管理內(nèi)容的同步將能力轉(zhuǎn)移并固化在甲方身上。本質(zhì)上是通過體制機(jī)制、流程文件去固化企業(yè)的專項數(shù)據(jù)能力,以將數(shù)據(jù)治理作為一項持續(xù)性的工作開展下去。

當(dāng)然也會涉及到數(shù)據(jù)管理組織的設(shè)計,組織設(shè)計是相對可大可小的事情,因為會涉及到數(shù)據(jù)資產(chǎn)權(quán)限,業(yè)務(wù)部門,IT 部門等平臺部門。

(2)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)深化治理

這部分包括幾個比較核心的工作:

第一、 數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄

梳理方法上有自上而下、自下而上兩個方向。

自上而下:基于業(yè)務(wù)鏈條去識別每一個業(yè)務(wù)領(lǐng)域,比如制造、研發(fā)、生產(chǎn)、采購等的關(guān)鍵信息,這些信息有可能已經(jīng)在 IT 系統(tǒng)有留存,也有可能是一個線下紙質(zhì)的表單。數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄構(gòu)建要描述企業(yè)全部數(shù)據(jù)要素,但是系統(tǒng)的建設(shè)一定是落后于企業(yè)的管理訴求的,所以不能只是梳理企業(yè)既有的 IT 平臺里的數(shù)據(jù)要素,需要基于整個業(yè)務(wù)鏈條去梳理企業(yè)的數(shù)據(jù)要素,構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄、進(jìn)行分級分類。

自下而上:因為單純基于業(yè)務(wù)鏈條有些業(yè)務(wù)細(xì)節(jié)可能會被忽略,所以需要基于存量的 IT 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫表進(jìn)行盤點和映射作為補(bǔ)充。

通過自上而下從業(yè)務(wù)出發(fā),自下而上從數(shù)據(jù)庫表出發(fā),可以得到相對近似于企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)全貌的數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄。數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄厘清了企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資產(chǎn),它有兩個用途:

① 構(gòu)建業(yè)務(wù)友好的數(shù)據(jù)地圖。數(shù)據(jù)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)劃分是基于業(yè)務(wù)線構(gòu)建的,會形成對業(yè)務(wù)非常友好的可視結(jié)構(gòu)。不論是當(dāng)前 IT 系統(tǒng)的庫表結(jié)構(gòu),還是識別出的數(shù)據(jù)對象實體以及未來的指標(biāo)標(biāo)簽都可以和它進(jìn)行關(guān)聯(lián)??梢越o業(yè)務(wù)人員提供友好的數(shù)據(jù)資產(chǎn)入口,同時支撐高階的數(shù)據(jù)分析人員及數(shù)據(jù)開發(fā)人員找數(shù)。

② 劃分責(zé)任田。如果企業(yè)是自上而下進(jìn)行業(yè)務(wù)梳理的,會有從業(yè)務(wù)域到業(yè)務(wù)子域到整個業(yè)務(wù)對象的目錄映射,可以很容易的找到每一個數(shù)據(jù)的責(zé)任人,當(dāng)出現(xiàn)一些數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù)爭議的時候,可以起到劃分責(zé)任田的作用。

第二、數(shù)據(jù)模型

通過數(shù)據(jù)目錄可以知道有多少數(shù)據(jù)資產(chǎn),通過數(shù)據(jù)模型可以知道數(shù)據(jù)對象之間的關(guān)系。

數(shù)據(jù)模型包括概念模型、邏輯模型和物理模型。治理項目初始完成概念模型,只有對象和對象之間的關(guān)系,后續(xù)需持續(xù)進(jìn)行邏輯模型的建設(shè)(加入主外鍵、關(guān)鍵屬性)。在做專題的主數(shù)據(jù)治理需要實現(xiàn)數(shù)據(jù)清潔干凈,提升質(zhì)量,其中深化的邏輯模型設(shè)計是其重要支撐。

第三、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)該是面向未來的業(yè)務(wù)需求去設(shè)計的,其不只是存量的字段長度、表結(jié)構(gòu),還包括業(yè)務(wù)規(guī)則、業(yè)務(wù)含義、業(yè)務(wù)的管理角色等相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。有的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是面向增量數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的,比如可以用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)去約束數(shù)倉內(nèi)的增量的數(shù)據(jù)變更或者新增的 IT 系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。但是對于存量系統(tǒng)來說,其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)可能和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)存在差異,如果強(qiáng)制存量 IT 系統(tǒng)修改,短時間是不可行的,通??梢酝ㄟ^建立映射關(guān)系解決,以兼顧業(yè)務(wù)連續(xù)性需求及面向未來業(yè)務(wù)的合理性。

第四、數(shù)據(jù)分布定義

盤點數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)在存量的業(yè)務(wù)系統(tǒng)包括數(shù)倉內(nèi)的分布情況。有些分布會極其復(fù)雜,如有的制造業(yè)企業(yè)有七八十個系統(tǒng),每個系統(tǒng)各管一個業(yè)務(wù)段,數(shù)據(jù)分布相當(dāng)繁雜,可能單一屬性分布在十幾個系統(tǒng)和幾十張表中。

識別完數(shù)據(jù)分布以后,還要識別可信數(shù)據(jù)源。比如從 20 個數(shù)據(jù)源里面定義 TOP5 的可信數(shù)據(jù)源,TOP5 的可信數(shù)據(jù)源里面,可能建立交集、并集、篩除等關(guān)系。

第五、數(shù)據(jù)質(zhì)量改善

開展專項數(shù)據(jù)治理,一方面是標(biāo)準(zhǔn)比對;另一方面,對主數(shù)據(jù)和主數(shù)據(jù)相關(guān)的重要交易數(shù)據(jù)做關(guān)鍵屬性洞察。

通過業(yè)務(wù)資產(chǎn)梳理,可以收集業(yè)務(wù)人員以及 IT 人員遇到的問題和困難,并對其進(jìn)行根因分析,制定數(shù)據(jù)探查的規(guī)則以識別數(shù)據(jù)問題。再進(jìn)一步分析這些問題到底是業(yè)務(wù)問題、數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的問題、系統(tǒng)應(yīng)用功能問題,還是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)本身執(zhí)行不到位的問題,并給出改善建議。如短期內(nèi)通過映射關(guān)系解決,長期內(nèi)希望通過業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)管理動作進(jìn)行改善,因為業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)管理動作才是數(shù)據(jù)質(zhì)量產(chǎn)生的源頭。

(3)分析數(shù)據(jù)體系設(shè)計

分析數(shù)據(jù)體系分為兩個部分。

第一、厘清分析數(shù)據(jù)資產(chǎn)

包括兩部分:

① 指標(biāo)管理體系。首先做存量分析建設(shè),存量就是各個業(yè)務(wù)部門已經(jīng)在使用的系統(tǒng)、報表、指標(biāo),同一個指標(biāo)可能有多個部門在用。將這些指標(biāo)收集起來,做結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化,包括指標(biāo)的聚合、收斂、規(guī)則定義,叫做指標(biāo)存量標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計。

② 運(yùn)營績效指標(biāo)設(shè)計。如果企業(yè)本身處于管理變革階段,單個領(lǐng)域業(yè)務(wù)方向的變化會牽引出新的考核體系。可以基于前瞻性的考核體系設(shè)計一套指標(biāo)體系,牽引管理變革落地的方向。另外,一些行業(yè)實踐的成套體系的指標(biāo)可以借鑒(例如 IPD、MTL),進(jìn)行企業(yè)內(nèi)部管理的優(yōu)化,這些內(nèi)容屬于運(yùn)營績效指標(biāo)設(shè)計。

第二、數(shù)據(jù)能力供給設(shè)計

分析數(shù)據(jù)體系除去指標(biāo),還有比如標(biāo)簽、算法模型,如制造業(yè)的庫存優(yōu)化分析等算法模型、車聯(lián)網(wǎng)的充電模型等高階數(shù)據(jù)應(yīng)用的設(shè)計,定義為數(shù)據(jù)能力供給設(shè)計。

4、數(shù)據(jù)治理開展路徑

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數(shù)據(jù)治理開展路徑,有如下的兩部分組成:

第一部分,治理活動。

首先以數(shù)據(jù)盤點為切入點,形成覆蓋企業(yè)業(yè)務(wù)全域的數(shù)據(jù)資產(chǎn)地圖。數(shù)倉一般是按照 FSLDM 模型的理念構(gòu)建,雖然對于開發(fā)人員非常友好但是對業(yè)務(wù)的可讀性相對較低,必須基于業(yè)務(wù)友好的視角做數(shù)據(jù)盤點和建立高可讀性的資產(chǎn)地圖。

資產(chǎn)地圖首先需要做資產(chǎn)的價值排序和痛點排序以確定哪些資產(chǎn)優(yōu)先治理。排序有兩種視角,一種是按主題,比如客戶主數(shù)據(jù),供應(yīng)商主數(shù)據(jù)以及和它相關(guān)的重要的數(shù)據(jù);還有一種是按業(yè)務(wù)域,比如采購域、生產(chǎn)域、財務(wù)域。

資產(chǎn)地圖的進(jìn)一步的治理是做標(biāo)準(zhǔn)化、質(zhì)檢改善。以采購域為例,做采購域的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)計,做存量和增量的映射和規(guī)則的執(zhí)行。完成后,單域的數(shù)據(jù)質(zhì)量和清潔度都得到提升,然后基于數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)約束信息系統(tǒng)的改造。從分析側(cè)來說,前端數(shù)據(jù)整合規(guī)則的高質(zhì)量定義可以極大的減輕定位數(shù)據(jù)、ETL 清洗、ODS 層到明細(xì)層的設(shè)計工作。

最后一步是數(shù)據(jù)的共享分發(fā)和數(shù)據(jù)分析場景的建設(shè)。共享分發(fā)可以是基于原生的業(yè)務(wù)形態(tài)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的分發(fā),也可以是指標(biāo)、報表、標(biāo)簽的分發(fā)。

第二部分,外部賦能。

首先搭建數(shù)據(jù)治理體系框架。第一步建立組織,比如先找到資產(chǎn)管理員、數(shù)據(jù)平臺管理員、業(yè)務(wù)分析師這樣三個角色,就可以啟動一些核心的活動,把相關(guān)的制度模板,如數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)權(quán)屬設(shè)計、增量數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)約束和審批流程等體系框架搭建起來。

數(shù)據(jù)治理體系框架搭建后,進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)的盤點,完全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點是迭代更新的過程。數(shù)據(jù)資產(chǎn)是為了反映業(yè)務(wù)的數(shù)字映像,因為業(yè)務(wù)會發(fā)生變化,所以需要沉淀能力形成一套方法和模板。后面每隔一定時間迭代一次,根據(jù)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)產(chǎn)生的業(yè)務(wù)變化刷新資產(chǎn)目錄。

有了體系框架、數(shù)據(jù)架構(gòu)和方法賦能,就可以開展重點專題的治理,比如從 L3 業(yè)務(wù)對象(概念實體)的識別,到邏輯側(cè)及物理側(cè)的映射,最后在價值呈現(xiàn)上做指標(biāo)算法、數(shù)據(jù)共享機(jī)制構(gòu)建(需要數(shù)據(jù)管理平臺和數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺支撐)。

5、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)治理工作的起點-數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點

數(shù)據(jù)治理工作的核心抓手是數(shù)據(jù)資產(chǎn),所有的標(biāo)準(zhǔn)、質(zhì)量、安全都是構(gòu)建在數(shù)據(jù)資產(chǎn)上面的。

以某制造業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點為例,它的生產(chǎn)過程,從新產(chǎn)品導(dǎo)入、生產(chǎn)計劃、制造過程,工藝管理、物流倉儲交付到產(chǎn)品退貨,構(gòu)成了生產(chǎn)域。通過生產(chǎn)運(yùn)營的業(yè)務(wù)活動識別出關(guān)鍵的信息對象,稱為業(yè)務(wù)對象。

L1 可以復(fù)制企業(yè)的自然職能領(lǐng)域,如果企業(yè)的流程 IT 部門有業(yè)務(wù)架構(gòu)或者是流程架構(gòu),可以直接參考其結(jié)構(gòu),便于業(yè)務(wù)人員的感知;L2 基于每個業(yè)務(wù)過程識別出來對象進(jìn)行偏向于數(shù)據(jù)本身的聚合,既考慮業(yè)務(wù)可識別性,又考慮數(shù)據(jù)本身的聚合性。

在梳理資產(chǎn)目錄過程中,根據(jù)對象和業(yè)務(wù)的關(guān)系可以比較粗顆粒的畫出對象之間的關(guān)系,稱為概念模型,它僅有 1:1、N:N、 1:N 的三種關(guān)系,不承載實體和屬性?;诟拍钅P?,我們可以衍生出細(xì)分領(lǐng)域的邏輯模型和物理模型設(shè)計。

存量信息系統(tǒng)中,有了數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系后,還需要統(tǒng)計數(shù)據(jù)在信息系統(tǒng)之間的分布以及數(shù)據(jù)在整個業(yè)務(wù)域的流向圖。

數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點是整個數(shù)據(jù)工作的核心抓手和起點。

6、針對重點領(lǐng)域-分階段開展數(shù)據(jù)資產(chǎn)深化定義

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數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄到 L3 層是業(yè)務(wù)分類結(jié)構(gòu),如上圖從銷售、零售管理到客戶,是業(yè)務(wù)人員一看就明晰的結(jié)構(gòu)。

但 L3 層是一個偏概念性的東西,需要填充更多的屬性形成邏輯實體。也就是將概念實體切割成邏輯實體和邏輯屬性。

再往下就是物理表的映射。邏輯實體和存量的物理表的區(qū)別在于,邏輯實體在業(yè)務(wù)側(cè)承載更多的業(yè)務(wù)細(xì)節(jié),但是系統(tǒng)表的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計還有性能上的考慮,數(shù)據(jù)庫的性能、讀寫的性能、以及冗余字段。

7、基于數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄的數(shù)據(jù)認(rèn)責(zé)

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不論是數(shù)據(jù)平臺還是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的目錄結(jié)構(gòu),都會關(guān)心數(shù)據(jù)資產(chǎn)認(rèn)責(zé),數(shù)據(jù)的所有者是誰,數(shù)據(jù)的變更需要找誰,需要進(jìn)行相應(yīng)角色的定義,比如業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的定義責(zé)任人,系統(tǒng)管理責(zé)任人,數(shù)據(jù)錄入責(zé)任人,并形成類似這樣一個矩陣表。

責(zé)任人的認(rèn)定,在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),到屬性級別是比較理想的顆粒度。但是屬性級別設(shè)置責(zé)任人可能設(shè)置工作比較繁重,所以實際在開展的時候,一般會在 L3 層設(shè)置它的管理權(quán)責(zé)。如果短時間內(nèi)涉及到一些比較復(fù)雜、跨領(lǐng)域的數(shù)據(jù),或者權(quán)責(zé)難以厘清的數(shù)據(jù),我們可以再往上推到 L2 層去定義,后續(xù)看情況再細(xì)化。

8、數(shù)據(jù)治理的落地平臺支撐

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以上是數(shù)據(jù)治理的開展路徑以及核心的數(shù)據(jù)資產(chǎn)工作部分。數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄設(shè)計、數(shù)據(jù)模型、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),這些數(shù)據(jù)管理動作需要有一個 IT 平臺去落地,滴普提供一站式的數(shù)據(jù)智能服務(wù)的平臺,包括從數(shù)據(jù)集成到數(shù)據(jù)治理(數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)安全等),數(shù)據(jù)資源的開放和共享。

二、數(shù)據(jù)治理實踐

下面是一些案例的介紹。

1、某食品加工企業(yè)報表應(yīng)用驅(qū)動的數(shù)據(jù)治理咨詢交付路徑

客戶的 CIO 本身有多年頭部咨詢公司的 IT 咨詢規(guī)劃經(jīng)歷,對企業(yè)信息化及數(shù)據(jù)管理有比較深的理解,為了兼顧企業(yè)長期的數(shù)據(jù)治理能力構(gòu)建及中短期的業(yè)務(wù)價值體驗,所以這個項目就分成了兩個部分。

(1)數(shù)據(jù)治理體系設(shè)計。包括現(xiàn)狀診斷及體制機(jī)制設(shè)計,以及前面講到的數(shù)據(jù)目錄構(gòu)建、標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計,屬于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)治理。

(2)指標(biāo)體系的設(shè)計。指標(biāo)體系對比較核心的管理部門,做全量指標(biāo)體系的盤點和結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化的設(shè)計。針對某一個比較強(qiáng)勢有價值承接的業(yè)務(wù)板塊,做指標(biāo)的定義和拆解,在物理表上做面向大屏的主題專題庫的設(shè)計。

這里可以理解為兩塊,一塊用來在業(yè)務(wù)側(cè)呈現(xiàn)價值,另一塊是通過數(shù)據(jù)定義和設(shè)計去支撐指標(biāo)的高質(zhì)量實現(xiàn)。這樣既實現(xiàn)了業(yè)務(wù)部門可感知的價值,又實現(xiàn)了 IT 部門基于長遠(yuǎn)考慮的夯實數(shù)據(jù)治理基礎(chǔ)目的。

2、某制造企業(yè)數(shù)據(jù)治理的起點-數(shù)據(jù)盤點 & 治理體系設(shè)計

該制造企業(yè)是一個整車制造商,這些年做了很多數(shù)據(jù)治理的項目,這個體系設(shè)計&數(shù)據(jù)盤點項目是他們整個體系的起點。

在項目之前,客戶做過主數(shù)據(jù)項目一期,但是他們比較關(guān)心的客戶主數(shù)據(jù),主數(shù)據(jù)下面是有數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)模型,包括全鏈路的數(shù)據(jù)關(guān)系。兩三年后,企業(yè)的系統(tǒng)變了,業(yè)務(wù)也發(fā)生一些變化,以前做的主數(shù)據(jù)就有了很大的偏差。需要一套數(shù)據(jù)治理體系進(jìn)行持續(xù)數(shù)據(jù)治理運(yùn)營,所以就啟動了這個數(shù)據(jù)規(guī)范化的項目。

客戶在這個項目做兩件事,一個是數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)化體系構(gòu)建,包括標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計、模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、流程和組織設(shè)計等。還有一個是數(shù)據(jù)目錄設(shè)計,做全公司范圍的數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點到 L3 級的業(yè)務(wù)對象,作為后續(xù)數(shù)據(jù)治理持續(xù)開展的路徑和索引。

還有一塊比較核心內(nèi)容,不屬于數(shù)據(jù)治理范疇。因為這家企業(yè)是沒有流程 IT 部門的,IT 負(fù)責(zé)人之前對業(yè)務(wù)全貌和整體流向一直不是很清楚。我們幫助企業(yè)基于對現(xiàn)有業(yè)務(wù)的理解做了一個業(yè)務(wù)全景圖。但是這個項目到最后,CIO 非常關(guān)心這個業(yè)務(wù)全景圖,以此看到從業(yè)務(wù)全景圖到數(shù)據(jù)的映射,也可以指導(dǎo)每年的 IT 規(guī)劃。

三、問答環(huán)節(jié)

Q1:主數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)治理的方法,或者是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的價值?

A1:為什么有主數(shù)據(jù)?因為有些企業(yè)的業(yè)務(wù)鏈路特別長,特別像制造業(yè)的產(chǎn)品主數(shù)據(jù),客戶主數(shù)據(jù)。10 年前,大部分企業(yè)做數(shù)據(jù)治理就是做主數(shù)據(jù)治理,進(jìn)行跨業(yè)務(wù)域跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)的整合和取用,形成對主數(shù)據(jù)的單一真實映象并進(jìn)行分發(fā)。

現(xiàn)在的數(shù)據(jù)平臺在慢慢地弱化主數(shù)據(jù)的概念,因為數(shù)據(jù)平臺里面內(nèi)置的功能和方法,可以支撐主數(shù)據(jù)需要的核心能力。主數(shù)據(jù)是跨業(yè)務(wù)域、跨系統(tǒng)的數(shù)據(jù)的整合分發(fā),現(xiàn)在企業(yè)數(shù)據(jù)管理的范圍已經(jīng)不僅僅局限于主數(shù)據(jù)了(也包括很多重要的交易數(shù)據(jù)),越來越偏向更廣泛的數(shù)據(jù)治理,不需要特別去考慮主數(shù)據(jù)專項的方法論,滴普前面講到的一些方法,其實就可以覆蓋原有主數(shù)據(jù)的核心過程。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)最大的作用就是幫助系統(tǒng)里面的數(shù)據(jù)更真實地反映業(yè)務(wù)。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)來源于業(yè)務(wù)人員、IT 人員達(dá)成的一致性對數(shù)據(jù)的理解,并約束增量的業(yè)務(wù)。讓企業(yè)的數(shù)據(jù)源頭慢慢地往越來越貼合真實業(yè)務(wù)的方向走,就是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)最大的價值。

Q2:從不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)做完數(shù)據(jù)治理后,要再形成一個新的數(shù)據(jù)庫嗎?或者是要做一層知識圖譜的結(jié)構(gòu)?

A2:做完數(shù)據(jù)治理工作短時間內(nèi)很難得到一個全新的數(shù)據(jù)庫,短時間內(nèi)它可能就是一個標(biāo)準(zhǔn)。從制定標(biāo)準(zhǔn)到約束源頭的數(shù)據(jù)庫去改造,需要一個漸進(jìn)的過程。當(dāng)然未來方向上,還是需要重新形成一層選定的數(shù)據(jù)層,承載治理后的清潔數(shù)據(jù)。但是最終,如果源頭業(yè)務(wù)系統(tǒng)已經(jīng)按照數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)逐漸地替換(通過系統(tǒng)的功能演進(jìn)或生命周期更換掉),已經(jīng)比如過四五年以后全部都符合數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)了,也就完成了數(shù)據(jù)治理。

Q3:數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)制定后在原業(yè)務(wù)系統(tǒng)無法落地怎么辦?

A3:不能用短期的時效性去看數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)落地,一定要看長期性的效果。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)解決的是兩件事情。對于存量的,特別是很多生產(chǎn)制造企業(yè),業(yè)務(wù)系統(tǒng)對于生產(chǎn)過程非常重要,建議還是采取映射的結(jié)構(gòu),幫助企業(yè)更清晰地獲取現(xiàn)有的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),不能一下子要求業(yè)務(wù)系統(tǒng)按標(biāo)準(zhǔn)馬上去改造。對于增量的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),并通過數(shù)據(jù)平臺的校核功能,在業(yè)務(wù)系統(tǒng)功能變更或新增的時候進(jìn)行數(shù)據(jù)表的比對,哪幾條不符合必須按標(biāo)準(zhǔn)改造。存量的不建議強(qiáng)行去改造(除非有高層的強(qiáng)力支持),會受到業(yè)務(wù)的極大反彈。

Q4:數(shù)據(jù)治理工作的價值或者 KPI 怎么量化?

A4:一種是通過企業(yè)的數(shù)字化或信息化場景切入,比如企業(yè)正在做業(yè)財一體化的項目、在做大型軟件包的更替,要和周邊的數(shù)據(jù)做交互。那么數(shù)據(jù)治理的價值就是幫助軟件包更好地和周邊數(shù)據(jù)的交互,或者獲取更清晰的其他周邊系統(tǒng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。這是一種支撐大型軟件包的落地效果的價值。

還有一種是大部分企業(yè)在做的中臺可視化涉及的指標(biāo)、標(biāo)簽算法。比如財務(wù)部門以前出分析結(jié)果很慢,幫它做準(zhǔn)做快,這就是價值的體現(xiàn)。

再有一種,如果數(shù)據(jù)治理后期,資產(chǎn)形成相關(guān)的服務(wù)以后,可以通過資產(chǎn)服務(wù)的調(diào)用,包括復(fù)用性、資產(chǎn)價值本身的評估,通過前端的調(diào)用性和對業(yè)務(wù)應(yīng)用的貢獻(xiàn)去計算價值。

責(zé)任編輯:姜華 來源: DataFunTalk
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