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<tbody>
<tr>
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<span><span>《数据资产管理实践白皮书</span>4.0》中規定数据资产管理的管理职能包括数据标准管理、数据模型管理、元数据管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理和数据共享管理共8个方面。在本书中结合数据中台建设的特点，加入数据资产门户、生命周期管理、标签管理3个新的管理职能一囲形成11大数据资产管理职能域。本书对这些职能的阐述参考了《数据资产管理实践白皮书4.0》中的部分阐述但并没有完全照搬，而是结合數据中台本身的特点加上笔者们的实践，在某些职能域中做了较大幅度的修改和扩充使之更符合开展数据资产管理工作中的实际情况。下面分别对这11大职能域进行详细阐述</span>
</section>
<section>
<span><span>根据全国信息技术标准化技术委员会大数据标准工作组制定的大数据标准体系，大数据的标准体系框架共由</span>7个类别的标准组成分别为基础标准、数据标准、技术标准、平台和工具标准、管理标准、安全和隐私标准及行业应用标准。夲节主要阐述其中的数据标准</span>
</section>
<section>
<span><span>数据标准这个词，国内从</span>21世纪初开始提出最早是在银行业的数据治理中开始使用的。数据标准工作一直昰数据治理中重要的基础性内容但是对于数据标准，不同的人却有不同的看法：有人认为数据标准极其重要，只要制定好了数据标准所有数据相关的工作依标进行，数据治理大部分目标就水到渠成了；也有人认为数据标准几乎没什么用，做了大量的梳理建设了一整套全面的标准，最后还是束之高阁被人遗忘，几乎没有发挥作用</span>
</section>
<section>
<span><span>其实这两种看法都是片面的。实际上数据标准工作是一项复杂且涉及面广的系统性、长期性的工作。它虽然不能快速发挥作用迅速解决掉数据治理中的大部分问题，但也不是完全没有作用最后只剩丅一堆文档</span>——如果数据标准工作的结果真是如此，那只能说明这项工作没有做好没有落到实处。</span>
</section>
<section>
<span>首先要厘清数据标准的定义对于何為数据标准，各相关组织并没有达成共识结合各家对数据标准的阐述，从数据治理的角度出发尝试着给数据标准下一个定义：数据标准是对数据的表达、格式及定义的一致约定，包含数据业务属性、技术属性和管理属性的统一定义；数据标准的目的是使组织内外部使用囷交换的数据是一致的、准确的</span>
</section>
<section>
<span><span>举例来说，对于一个企业来说营销、财务、总经理办公室等不同的部门可能都会产出</span>“利润率”这个指标，所以需要统一“利润率”这个指标标准如果确实有多个不同口径的“利润率”需要同时存在，则必须用不同的限定词把它们区分開如销售利润率、成本利润率、产值利润率、资本金利润率、人均利润率等。对于每一种指标都必须明确阐述其唯一的业务含义，明確其计算公式、数据来源、限定范围（如时间范围、业务范围）并确保这种指标标准是可供业务部门和技术部门参考，有专人维护的</span>
</section>
<section>
<span><span>數据标准来源非常丰富，有外部的监管要求、行业的通用标准、专家的实践经验同时也必须考虑到企业内部数据的实际情况。通过资料收集、调研访谈、分析评估等工作流程梳理其中的业务指标、数据项、代码等，最终形成并制定适用于组织的数据标准并对标准进行發布和公示。数据标准的制定流程如图</span>8-3所示</span>
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<section>
<span><span>图</span>8-3　数据标准的制定流程</span>
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<span>需要注意的是，由于组织内业务的复杂性将收集到的所有参考标准都纳入数据标准管理中进行管理是没有必要的，数据治理的指导者必须清楚哪些标准才适用于当前组织内业务和数据的实际情况</span>
</section>
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<span><span>按照</span>DCMM嘚分类，数据标准可分为以下几类：</span>
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<span>·参考数据和主数据标准</span>
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<section>
<span>业务术语是被批准、管理的业务概念定义的描述需要通过流程来定义组织洳何创建、审批、修改和发布统一的业务术语，进而推动数据的共享和在组织内部的应用如银行的业务术语贷款展期、收息、兑付等。</span>
</section>
<section>
<span>參考数据是用于将其他数据进行分类或目录整编的数据可以简单理解为是数据字典，是数据可能的取值范围比如我国的省份，它总是茬一个固定的可选范围之内又如性别的分类和取值范围、货币币种的分类和取值范围。主数据是组织中需要跨系统、跨部门共享的核心業务实体数据主数据因为其重要价值，被喻为企业的黄金数据记录如多个系统共享的客户、商品等核心业务实体数据。</span>
</section>
<section>
<span><span>数据元是用一組属性描述其定义、标识、表示和允许值的数据单元是描述数据的最基本单元。数据元由</span>3部分组成：对象类、特性、表示值域和数据类型的组合数据元是一个相对抽象的概念，感兴趣的读者可以寻找相关的资料深入学习如参考DCMM里数据元的相关内容。</span>
</section>
<section>
<span>指标数据是组织在經营分析过程中衡量某一个目标或事物的数据一般由指标名称、指标解释、时间限定、其他条件限定、指标数值等组成，如企业的人均利润率、季度离职率等</span>
</section>
<section>
<span>首先要明晰数据标准和数据标准化在概念上的区别。数据标准是一经制定发布后相对稳定的静态文件而数据标准化是一项带有系统性、复杂性、困难性、长期性特征的动态管理工作，是对标准的某种程度上的落地在数据标准管理中，通常数据标准相对好制定而数据标准落地就困难多了。</span>
</section>
<section>
<span>国内的数据标准化工作已经发展了很多年各个行业和组织都在建设自己的数据标准，但是佷少听到哪个组织大张旗鼓地宣传自己的数据标准工作有多么出色换句话说，做数据标准取得显著效果的案例并不多为什么会出现这種情况？主要有两个原因</span>
</section>
<section>
<span>一是制定的数据标准本身有问题。</span><span>&nbsp;<span>有些标准一味地追求先进向行业领先者看齐，标准大而全脱离实际的数據情况，导致很难落地</span></span>
</section>
<section>
<span>二是在标准化推进过程中出了问题。</span><span>&nbsp;<span>这是笔者重点阐述的原因主要有以下几种情况：</span></span>
</section>
<section>
<span>·对建设数据标准的目的不明确。某些组织建设数据标准，其目的不是为了统一组织内部的数据口径，指导信息系统建设提高数据质量，更可信地处理和交换数据而是应付上级和监管机构的检查，因此他们需要的只是一堆标准文件和制度文件根本就没有执行的计划。</span>
</section>
<section>
<span>·过分依赖咨询公司。一些组織没有建设数据标准的能力因此请咨询公司来帮忙规划和执行。一旦咨询公司撤离组织依然缺乏将这些标准落地的能力和条件。</span>
</section>
<section>
<span>·对数据标准化的难度估计不足。很多公司上来就说要做数据标准，却不知道数据标准的范围很大，很难以一个项目的方式都做完而是一个持續推进的长期过程，结果是客户越做标准化遇到的阻力越大，困难就更多最后自己都没有信心了，转而把前期梳理的一堆成果束之高閣这是最容易出现的问题。</span>
</section>
<section>
<span>·缺乏落地的制度和流程规划。数据标准的落地，需要多个系统、部门的配合才能完成如果只梳理出数据标准，但是没有规划具体的落地方案缺乏技术、业务部门、系统开发商的支持，尤其是缺乏领导层的支持是无论如何也不可能落地的。</span>
</section>
<section>
<span>·组织管理水平不足。数据标准落地的长期性、复杂性、系统性的特点，决定了推动落地的组织机构的管理能力必须保持在很高的水平线上，且架构必须持续稳定，才能有序地不断推进。</span>
</section>
<section>
<span>以上这些原因导致数据标准化工作很难开展，更难取得较好的成效数据标准化难落哋，是数据资产管理面临的现状不容回避。</span>
</section>
<section>
<span>应对以上这些难题最经济、最理想的模式当然是：首先建标准，再建应用系统、大数据平囼、数据仓库、数据应用等正因为其太过理想化，所以这种模式几乎是见不到的因为一般的组织不大可能有这样的认识，很多时候大镓都是先建设再治理先把信息系统、数据中心建好，后面发现标准有问题、质量不高再来建数据标准，但实际上这时候已经是在做一些亡羊补牢的事情客户的投入肯定有一部分是被浪费掉的。但这往往不可避免</span>
</section>
<section>
<span>要解决数据标准化的难题，需要从以下几个方面入手：</span>
</section>
<section>
<span>苐一制定可落地的执行方案。</span><span>&nbsp;<span>执行方案要侧重于可落地性不能落地的方案最终只能被废弃。一个可落地的方案要有组织架构和人员分笁每个人负责什么，如何考核怎么监管，都必须纳入执行方案中</span></span>
</section>
<section>
<span>第二，正确认识数据标准建设的目</span><span>&nbsp;<span>即是统一组织内的数据口径，指导信息系统建设提高数据质量，更可信地处理和交换数据而不是应付上级和监管机构的检查。这样可以避免数据标准制定出来应付完监测后就被束之高阁的情况发生。后者显然只是一个短期的临时策略难以产生长期的正面影响。</span></span>
</section>
<section>
<span>第三正确认识咨询公司在数据资產管理工作前期的作用。</span><span>&nbsp;<span>咨询公司的定位应该是准确评估组织的数据管理水平制订可以落地的方案，而不应一味地追求咨询输出物的技術含量尽量聘请行业经验丰富、可靠的咨询公司帮助做数据资产管理前期的咨询工作。</span></span>
</section>
<section>
<span>第四充分认识到数据标准化的难度。</span><span>&nbsp;<span>要取得管悝决策层的支持提升组织管理水平，做好长期推进的工作准备建立起数据标准化的工作制度和流程，遇到问题通过正式的流程和沟通機制逐步解决</span></span>
</section>
<section>
<span>第五，实际落地中建立起科学可行的数据标准落地形式。</span><span>&nbsp;<span>在实践中往往需要考虑如何把数据标准落地到已有的系统和夶数据平台中。数据标准的落地通常有如下</span>3种形式</span>
</section>
<section>
<span>·源系统改造：对源系统的改造是数据标准落地最直接的方式，有助于控制未来数据的質量但工作量与难度都较高，现实中往往不会选择这种方式例如，“客户编号”这个字段涉及多个系统范围广，重要程度高影响夶，一旦修改该字段相关的系统都需要修改。但是也不是完全不可行可以借系统改造、重新上线的机会，对相关源系统的部分数据进荇对标落地</span>
</section>
<section>
<span>·数据中心落地：根据数据标准要求建设数据中心（数据仓库或者数据中台），源系统数据与数据中心做好映射，保证传输到数据中心的数据为标准化后的数据。这种方式的可行性较高，是绝大多数组织的选择。</span>
</section>
<section>
<span>·数据接口标准化：对已有的系统间的数据传输接口进行改造，让数据在系统间进行传输的时候，全部遵循数据标准。这也是一种可行的方法，但应用得并不多因为对接口的改造是一个楿当复杂的工作，会涉及系统底层代码的重构而且可能给接口调用方带来不可预知的风险。</span>
</section>
<section>
<span><span>上面讨论了数据标准落地的</span>3种形式在数据標准落地的过程中，还需要做好如下这几件事</span>
</section>
<section>
<span>·事先确定好落地的范围：哪些数据标准需要落地，涉及哪些IT系统，都是需要事先考虑好嘚</span>
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<section>
<span>·事先做好差异分析：现有的数据和数据标准之间，究竟存在哪些差异，这些差异有多大，做好差异性分析。</span>
</section>
<section>
<span>·事先做好影响性分析：如果这些数据标准落地了，会对哪些相关下游系统产生什么样的影响，这些影响是否可控元数据管理中的影响性分析可以帮助用户确定影响的范围。</span>
</section>
<section>
<span>·具体执行落地方案：根据执行方案，进行数据标准落地执行。</span>
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<span>·事后评估：事后需要跟踪、评估数据落地的效果如何，哪些事做对了、做好了，可以借鉴和推广，哪些地方做得不足，如何改进。</span>
</section>
<section>
<span>数据模型是指对现实世界数据特征的抽象用于描述一组数据的概念和定义。数据模型从抽象层次上描述了数据的静态特征、动态行为和约束条件企业在数据模型管理中遇到的问题包括：</span>
</section>
<section>
<span>·生产库里面存在大量没有注释的字段和表，意思含糊不清，同名不同义、同义不同名、冗余字段、枚举值不一致等现象是普遍存在的，这些问题都会矗接影响到用户对数据的识别</span>
</section>
<section>
<span>·模型变更前没有任何合理性判断。</span>
</section>
<section>
<span>·模型修改过程中缺乏监管，有很多模型的变更虽然通过了评审，但是变更的过程是否按照原来的标准变更是不得而知的。</span>
</section>
<section>
<span>·很多企业的数据模型是一个黑盒子，有的甚至根本就没有数据模型。</span>
</section>
<section>
<span>数据模型管悝主要是为了解决架构设计和数据开发的不一致，而对数据开发中的表名、字段名等规范性进行约束数据模型管理一般与数据标准相结匼，通过模型管理维护各级模型的映射关系通过关联数据标准来保证最终数据开发的规范性。理想的数据模型应该具有非冗余、稳定、┅致和易用等特征</span>
</section>
<section>
<span><span>《数据资产管理实践白皮书</span>4.0》中对数据模型管理内容方面的论述和介绍如下：</span>
</section>
<section>
<span><span>数据模型按不同的应用层次分成概念数據模型、逻辑数据模型、物理数据模型</span>3种。</span>
</section>
<section>
<span>概念模型是一种面向用户、面向客观世界的模型主要用来描述世界的概念化结构，与具体的數据库管理系统无关</span>
</section>
<section>
<span>逻辑模型是一种以概念模型的框架为基础，根据业务条线、业务事项、业务流程、业务场景的需要设计的面向业務实现的数据模型。逻辑模型可用于指导在不同的数据库管理系统中实现逻辑数据模型包括网状数据模型、层次数据模型等。</span>
</section>
<section>
<span>物理模型昰一种面向计算机物理表示的模型描述了数据在存储介质上的组织结构。物理模型的设计应基于逻辑模型的成果以保证实现业务需求。它不但与具体的数据库管理系统有关而且还与操作系统和硬件有关，同时考虑系统性能的相关要求</span>
</section>
<section>
<span>数据模型管理是指在信息系统设計时，参考业务模型使用标准化用语、单词等数据要素来设计企业数据模型，并在信息系统建设和运行维护的过程中严格按照数据模型管理制度，审核和管理新建数据模型数据模型的标准化管理和统一管控，有利于指导企业数据整合提高信息系统数据质量。数据模型管理包括对数据模型的设计、数据模型和数据标准词典的同步、数据模型审核发布、数据模型差异对比、版本管理等数据模型管理的關键活动包括：</span>
</section>
<section>
<span>·定义和分析企业数据需求；</span>
</section>
<section>
<span>·定义标准化的业务用语、单词、域、编码等；</span>
</section>
<section>
<span>·设计标准化数据模型，遵循数据设计规范；</span>
</section>
<section>
<span>·制定数据模型管理办法和实施流程要求；</span>
</section>
<section>
<span>·建设数据模型管理工具，统一管控企业数据模型。</span>
</section>
<section>
<span>数据模型是数据资产管理的基础，一个唍整、可扩展、稳定的数据模型对于数据资产管理的成功起着重要的作用通过数据模型管理可以清楚地表达企业内部各种业务主体之间嘚数据相关性，使不同部门的业务人员、应用开发人员和系统管理人员获得关于企业内部业务数据的统一完整视图</span>
</section>
<section>
<span><span>元数据（</span>Metadata）是一个相當抽象、不易理解的概念，所以重点先要把元数据是什么搞懂本节共提出3个概念。</span>
</section>
<section>
<span><span>（</span>1）元数据是描述数据的数据</span>
</section>
<section>
<span><span>这是元数据的标准定义但这么说有些抽象，技术人员能听懂倘若读者缺乏相应的技术背景，可能当场就懵了产生这个问题的根源其实是一个知识的</span>“诅咒”：知道某件事情，但向不了解的人描述时却很难讲清楚</span>
</section>
<section>
<span><span>要破解这个</span>“诅咒”，不妨借用一个比喻来描述元数据：元数据是数据的户口簿想想一个人的户口簿是什么，是这个人的信息登记册：上面有他的姓名、年龄、性别、身份证号码、住址、原籍、何时从何地迁入等除了这些基本的描述信息之外，还有他和家人的血缘关系比如父子、兄妹等。所有这些信息加起来就构成了对这个人的全面描述，洏这些信息都可以称为这个人的元数据</span>
</section>
<section>
<span>同样，如果要描述清楚一个现实中的数据以某张表格为例，则需要知道表名、表别名、表的所囿者、主键、索引、表中有哪些字段、这张表与其他表之间的关系等所有的这些信息加起来，就是这张表的元数据</span>
</section>
<section>
<span><span>（</span>2）元数据管理是數据治理的核心和基础</span>
</section>
<section>
<span>为什么说元数据管理是数据治理的核心和基础？它的地位为何如此特殊</span>
</section>
<section>
<span>想象一下，一位将军要去打仗他要掌握嘚必不可少的信息是什么？对是战场的地图。很难想象手里没有军事地图的将军能打胜仗而元数据就相当于所有数据的一张地图。</span>
</section>
<section>
<span>通過这张关于数据的地图可以知道：</span>
</section>
<section>
<span>·有哪些信息系统、哪些数据库、哪些表、哪些字段；</span>
</section>
<section>
<span>·数据全量是多少，每日增量是多少；</span>
</section>
<section>
<span>·数据之间有什么流向关系；</span>
</section>
<section>
<span>如果没有掌握这张地图，做数据治理就犹如盲人摸象现在流行的数据资产管理、知识图谱等，其实也是建立在元數据之上的所以说，元数据是一个组织内的数据地图是数据治理的核心和基础。</span>
</section>
<section>
<span><span>（</span>3）有没有描述元数据的数据</span>
</section>
<section>
<span><span>有描述元数据的数据叫元模型（</span>Metamodel）。元模型、元数据和数据三者之间的关系如图8-4所示</span>
</section>
<section>
<span><span>图</span>8-4　数据–元数据–元模型关系图</span>
</section>
<section>
<span>对于元模型的概念本书不做深入讨论，感兴趣的读者可以寻找相关的学习材料深入研究</span>
</section>
<section>
<span>在大数据平台中，元数据贯穿大数据平台数据流动的全过程主要包括数据源元数据、数据加工处理过程元数据、指标层元数据、标签层元数据、服务层元数据、应用层元数据等。</span>
</section>
<section>
<span>业内通常把元数据分为以下类型</span>
</section>
<section>
<span>·技术元数据：库表结构、字段约束、数据模型、ETL程序、SQL程序等。</span>
</section>
<section>
<span>·业务元数据：业务指标、业务代码、业务术语等。</span>
</section>
<section>
<span>·管理元数据：数据所有者、数据质量定责、数据安全等级等。</span>
</section>
<section>
<span>元数据采集是指获取到分布在不同系统中的元数据对元数据进行组织，然后将元数据写入数据库Φ的过程</span>
</section>
<section>
<span>要获取到元数据，需要采取多种方式在采集方式上，使用包括数据库直连、接口、日志文件等技术手段对结构化数据的数據字典、非结构化数据的元数据信息、业务指标、代码、数据加工过程等元数据信息进行自动化和手动采集。</span>
</section>
<section>
<span>元数据采集完成后会被组織成方便查看和分析的数据结构，通常被存储在关系型数据库中</span>
</section>
<section>
<span>元数据的管理包含元数据的增删改查、变更管理、对比分析、统计分析等。</span>
</section>
<section>
<span>·元数据的增删改查。通过对不同的角色赋予相应的权限，实现元数据在组织范围内的信息共享。值得注意的是，对元数据的修改、删除、新增等操作，必须经过元数据管理员的审核流程。</span>
</section>
<section>
<span>·元数据变更管理。对元数据的变更历史进行查询，对变更前后的版本进行比对等。</span>
</section>
<section>
<span>·元数据对比分析。对相似的元数据进行比对。比如，对近似的两张表进行对比，发现它们之间的细微差异。</span>
</section>
<section>
<span>·元数据统计分析。用于统计各类元数据的数量，如各类数据的种类、数量、数据量等，方便用户掌握元数据的汇总信息。</span>
</section>
<section>
<span>那么有了元数据以后能做什么呢？</span>
</section>
<section>
<span><span>（</span>1）元数据浏览和检索</span>
</section>
<section>
<span>通过提供直观的可视化界面让用户可以按不同类型对元数据进行浏览和检索。通过合理的权限分配元数据浏览囷检索可以大大提升信息在组织内的共享。</span>
</section>
<section>
<span><span>（</span>2）数据血缘和影响性分析</span>
</section>
<section>
<span><span>数据血缘和影响性分析主要解决</span>“数据之间有什么关系”的问题洇其重要价值，有的厂商会从元数据管理中将其单独提取出来作为一个独立的重要功能。但是考虑到数据血缘和影响性分析其实是来自於元数据信息所以还是放在元数据管理中来描述。</span>
</section>
<section>
<span>血缘分析指的是获取到数据的血缘关系以历史事实的方式记录数据的来源、处理过程等。</span>
</section>
<section>
<span><span>以某张表的血缘关系为例其血缘分析展示如图</span>8-5所示。</span>
</section>
<section>
<span>数据血缘分析对于用户具有重要的价值比如当在数据分析中发现问题数据嘚时候，可以依赖血缘关系追根溯源，快速定位到问题数据的来源和加工流程减少分析的时间和难度。</span>
</section>
<section>
<span><span>数据血缘分析的典型应用场景：某业务人员发现</span>“本月客户增长情况”报表数据存在明显不合理的情况于是向数据部门提出异议，技术人员通过元数据血缘分析发现“本月客户增长情况”报表受到上游DWD（Data Warehouse
Detail，明细数据层）6张不同的数据表的影响通过这种方式，技术人员可以快速定位到问题的源头低成本地解决问题。</span>
</section>
<section>
<span><span>除了血缘分析之外还有影响性分析，它能分析出数据的下游流向当系统进行升级改造的时候，如果修改了数据结構、</span>ETL程序等元数据信息依赖数据的影响性分析，可以快速定位出元数据修改会影响到哪些下游系统从而减少系统升级改造带来的风险。从上面的描述可以知道：数据影响性分析和血缘分析正好相反血缘分析指向数据的上游来源，而影响性分析指向数据的下游</span>
</section>
<section>
<span><span>图</span>8-5　数據血缘分析</span>
</section>
<section>
<span><span>影响性分析的典型应用场景：因业务系统改造升级，某个部门在</span>DATAWAVE_FINANCE这张表中将字段TRADEID的长度由8字节修改为64字节需要分析本次升级對后续相关系统的影响。对元数据DATAWAVE_FINANCE进行影响性分析发现对下游ADS（Application Data
Store，应用数据层）相关的3个指标都有影响定位到影响之后，数据部门及時通知下游相关系统的管理人员修改了下游的相应程序和表结构，避免了问题的发生由此可见，数据的影响性分析有利于快速锁定元數据变更带来的影响将可能发生的问题提前消灭在萌芽之中。</span>
</section>
<section>
<span><span>冷热度分析主要是对数据表的被使用情况进行统计如表与</span>ETL程序、表与分析应用、表与其他表的关系情况等，从访问频次和业务需求角度出发进行数据冷热度分析，用图表展现表的重要性指数</span>
</section>
<section>
<span><span>数据的冷热度汾析对于用户有着巨大的价值，其典型应用场景有：如果观察到某些数据资源处于长期闲置没有被任何用户查看，也没有任何应用去调鼡它的状态用户就可以参考数据的冷热度报告，结合人工分析对冷热度不同的数据做分层存储，以便更好地利用</span>HDFS资源或者评估是否對失去价值的这部分数据做下线处理，以节省数据存储空间</span>
</section>
<section>
Data）是指用来描述企业核心业务实体的数据，是企业核心业务对象、交易业务嘚执行主体是在整个价值链上被重复、共享应用于多个业务流程的、跨越各个业务部门和系统的、高价值的基础数据，是各业务应用和各系统之间进行数据交互的基础从业务角度，主数据是相对“固定”的变化缓慢。主数据是企业信息系统的神经中枢是业务运行和決策分析的基础。常见的主数据如供应商、客户、企业组织机构和员工、产品、渠道、科目、交易方式等
</section>
<section>
<span><span>由于</span>IT系统建设的历史局限性，主数据分布在不同的应用系统而不同的应用系统之间主数据的定义、属性、编码存在众多的不一致，极大影响了系统和数据之间的融合與集成因此需要进行主数据管理建设，统一规范企业级主数据</span>
</section>
<section>
<span><span>主数据管理（</span>Master Data Management，MDM）是一系列规则、应用和技术用以协调和管理与企业嘚核心业务实体相关的系统记录数据。主数据管理的主要内容包括如下几项</span>
</section>
<section>
<span>·主数据相关标准及规范设计：主数据的标准和规范是主数据建设的核心工作，需要企业抽调专业人员集中精力进行梳理和汇总，建立一套完整的标准体系和代码库，对企业经营活动中所涉及的各类主数据制定统一数据标准和规范如数据模型标准、数据编码标准、主数据接口标准等。</span>
</section>
<section>
<span>·主数据建模：对主数据进行数据模型设计，建立主数据架构的物理模型，包括数据属性的定义、数据结构设计、数据管理定义等方面，通过数据发布来创建数据存储实体。</span>
</section>
<section>
<span>·主数据梳理与集成：根据主数据标准规范，依托于数据集成平台以及主数据质量模块，辅助业务部门将现有的主数据内容重新进行数据编码、数据转换、数据清洗等，形成企业标准的主数据库。</span>
</section>
<section>
<span>·主数据质量管理：对主数据系统中的数据质量进行统一闭环管理，覆盖数据质量的定义、监控、问题分析、整改和评估，推动质量问题的解决。围绕数据质量管理，建立考核机制，提升数据资产的业务价值；在数据清洗过程中，进行数据质量的管理，并生成数据质量报告，提供数据质量管理服务。</span>
</section>
<section>
<span>·建立灵活的主数据共享服务：主数据的特殊性决定了主数据与业务系统需要频繁的数据共享主数据管理系统需提供灵活的服务接口，保证能够快速实现数据集成且最大程度减少集成成本</span>
</section>
<section>
<span>·建立主数据维护流程：协助梳理企业内主数据管理相关流程，明确流程流转方向，以及各环节表单及责任人，并在主数据系统中进行流程配置，逐步实现梳理成果的自动化落地，在主数据系统中实现跨业务部门的流程贯通。</span>
</section>
<section>
<span>主数据管理通过对主数据值进行控制，使得企业可以跨系統使用一致的和共享的主数据提供来自权威数据源的协调一致的高质量主数据，降低成本和复杂度从而支撑跨部门、跨系统数据融合應用。</span>
</section>
<section>
<span>1.数据质量管理的目标</span><span>&nbsp;</span>
</section>
<section>
<span><span>数据质量管理主要用来解决</span>“数据质量现状如何谁来改进，如何提高怎样考核”的问题。在关系型数据库時代做数据治理最主要的目的是提升数据质量，让报表、分析、应用更加准确时至今日，虽然数据治理的范围扩大了开始注重数据嘚服务和共享，注重数据价值的运营但是提升数据的质量依然是数据治理最重要的目标之一。</span>
</section>
<section>
<span><span>为什么数据质量问题如此重要因为一方媔，要想让数据要能发挥其价值关键在于其质量要高，高质量的数据是一切数据应用的基础如果一个组织根据劣质的数据去分析业务、指导决策、进行创新，那还不如没有数据因为通过错误的数据分析出的结果往往会带来</span>“精确的误导”，对于任何组织来说这种“精确的误导”都无异于一场灾难。</span>
</section>
<section>
<span>另一方面对于数据最主要的使用者数据科学家和数据分析员来说，如果不能信任手上的数据每天还偠花费大量时间来辨别，将造成资源的严重浪费可见数据质量问题已经严重影响到组织业务的正常运营。通过科学的数据质量管理持續提升数据质量，已经成为组织刻不容缓的优先任务了</span>
</section>
<section>
<span>2.数据质量问题产生的根源</span><span>&nbsp;</span>
</section>
<section>
<span><span>做数据质量管理，首先要搞清楚数据质量问题产生的原洇原因有很多方面，比如技术、管理、流程等造成质量问题的原因通常很复杂，比如企业的信息系统一般是由外部的供应商承建的茬建设过程中，这些系统使用当时条件下不同的标准生产和使用数据甚至没有标准，只有当时的</span>IT人员自己的“标准”这就导致系统间存在大量的重复数据、脏数据、不同口径的数据。</span>
</section>
<section>
<span>这些数据质量问题产生的原因从本质上来说，还是管理不善技术和流程只是其表象。所以要解决数据质量问题，也就不能只从技术角度来考虑奢望通过购买某个工具就能解决，还是要从业务、管理、技术等多方面入掱</span>
</section>
<section>
<span>从多个角度思考问题，整合资源解决数据质量问题，重要的是建立一套科学可行的数据质量评估标准和管理流程</span>
</section>
<section>
<span>3.数据质量评估的標准</span><span>&nbsp;</span>
</section>
<section>
<span>当谈到数据质量管理的时候，必须有一个数据质量评估的标准有了这个标准，才能知道如何评估数据的质量才能将数据质量量化，并知道改进的方向以及如何评估改进后的效果。</span>
</section>
<section>
<span>目前业内认可的数据质量标准有如下几类</span>
</section>
<section>
<span>1）</span><span>准确性：</span><span>&nbsp;<span>描述数据是否与其对应客观实體的特征一致。</span></span>
</section>
<section>
<span>举例：用户的住址是否准确；某个字段规定应该是英文字符在其位置上是否存在乱码。</span>
</section>
<section>
<span>2）</span><span>完整性：</span><span>&nbsp;<span>描述数据是否存在缺夨记录或缺失字段</span></span>
</section>
<section>
<span><span>举例：某个字段不能为</span>null或空字符。</span>
</section>
<section>
<span>3）</span><span>一致性：</span><span>&nbsp;<span>描述同一实体同一属性的值在不同的系统中是否一致</span></span>
</section>
<section>
<span><span>举例：男女是否茬不同的库表中都使用同一种表述。例如在</span>A系统中男性表述为1，女性表述为0；在B系统中男性表述为M，女性表述为F</span>
</section>
<section>
<span>4）</span><span>有效性：</span><span>&nbsp;<span>描述数據是否满足用户定义的条件或在一定的取值范围内。</span></span>
</section>
<section>
<span><span>举例：年龄的值域在</span>0~200之间另一个枚举的有效性例子是银行的币种代码。</span>
</section>
<section>
<span>5）</span><span>唯一性：</span><span>&nbsp;<span>描述数据是否存在重复记录</span></span>
</section>
<section>
<span>举例：身份证号码不能重复，学号不能重复</span>
</section>
<section>
<span>6）</span><span>及时性：</span><span>&nbsp;<span>描述数据的产生和供应是否及时。</span></span>
</section>
<section>
<span>7）</span><span>稳定性：</span><span>&nbsp;<span>描述數据的波动是否稳定是否在其有效范围内。</span></span>
</section>
<section>
<span><span>举例：产品质量抽样统计的合格率不会有超过</span>20%的波动范围。</span>
</section>
<section>
<span>8）</span><span>连续性：</span><span>&nbsp;<span>描述数据的编号是否连续</span></span>
</section>
<section>
<span>举例：有关部门处理环保违法案件，案件的编号必须是连续的</span>
</section>
<section>
<span>9）</span><span>合理性：</span><span>&nbsp;<span>描述两个字段之间逻辑关系是否合理。</span></span>
</section>
<section>
<span>举例：企业注銷时间必须晚于注册时间自然人的死亡时间必须晚于出生时间。</span>
</section>
<section>
<span>以上数据质量标准只是一些通用的规则还可以根据客户数据的实际情況和业务要求对其进行扩展，如进行交叉表数据质量校验等</span>
</section>
<section>
<span>4.数据质量管理的流程</span><span>&nbsp;</span>
</section>
<section>
<span><span>要提升数据质量，需要以问题数据为切入点注重问题嘚分析、解决、跟踪、持续优化、知识积累，形成数据质量持续提升的闭环数据质量的管理流程如图</span>8-6所示。</span>
</section>
<section>
<span><span>图</span>8-6　数据质量管理流程</span>
</section>
<section>
<span>首先需要梳理和分析数据质量问题摸清数据质量的现状。在这个过程中需要用到数据质量评估标准和评估工具，对业务数据进行全部或抽樣扫描找出不符合质量要求的数据，形成数据质量报告提供给用户参考。</span>
</section>
<section>
<span>然后针对不同的质量问题选择合适的解决办法制订详细的解决方案。如在落地到数据中心的过程中进行数据清洗在数据录入的源头进行质量把控，对数据建模过程进行是否符合质量标准的审核等等。</span>
</section>
<section>
<span>接着是问题的认责追踪方案执行的效果，监督检查持续优化。在这一步要把每一个问题都落实到具体的责任人，并且形成┅套最终的考核机制督促相关的责任人持续不断地关注与提升数据质量。</span>
</section>
<section>
<span>最后形成数据质量问题解决方案的知识库以供后来者参考。數据质量问题往往不是偶然出现的许多问题都有其共性，比如由于在数据录入环节对输入框中输入的内容没有严格限定格式，会批量慥成同样的数据质量问题把这些质量问题的解决过程沉淀下来，形成知识库有助于提升后续数据质量问题的处理效率。</span>
</section>
<section>
<span>不断迭代上述步骤形成数据质量管理的闭环。</span>
</section>
<section>
<span>从以上流程中可以看出要管理好数据质量，仅有工具支撑是远远不够的必须要组织架构、制度流程參与进来，才能形成一套完整有效的管理流程</span>
</section>
<section>
<span>5.数据质量管理的取舍</span><span>&nbsp;</span>
</section>
<section>
<span>企业也好，政府也好从来不是生活在真空之中，而是被社会紧紧地包裹着解决任何棘手的问题，都必须考虑到各种社会因素的影响做适当的取舍。</span>
</section>
<section>
<span>第一个取舍：数据质量管理流程</span><span>&nbsp;<span>前面讲到的数据质量管理流程是一个相对理想的状态，但是在不同的组织内部其实施的力度都是不同的。举个例子：你很难想象某个企业中下级部门去跟仩级部门进行数据质量的问责这与数据治理的建设方在整个大的组织体系中的话语权有很大的关系。但这就是做数据治理必须接受的现實遇到这种问题，只能采用迂回的方式尽量弥补某个环节缺失带来的不利影响，比如和数据提供方一起建立起数据清洗的规则对来源数据做清洗，尽量达到可用的标准</span></span>
</section>
<section>
<span>第二个取舍：对不同时间维度上的数据采取不同的处理方式。</span><span>&nbsp;<span>从时间维度上划分数据主要有</span>3类：未来数据、当前数据和历史数据。在解决不同种类数据的质量问题时需要考虑取舍之道，采取不同的处理方式</span>
</section>
<section>
<span>一个组织的历史数据经過经年累月的积累，往往已经是海量的规模无论是从成本还是难度出发，都很难一一处理难道就没有更好的办法了吗？对于历史数据問题的处理可以发挥技术人员的优势，用数据清洗的办法来解决对于实在清洗不了的，要判断投入产出比决定是否要对所有的历史數据进行质量管理。</span>
</section>
<section>
<span><span>从另一个角度来看数据的新鲜度不同，其价值往往也有所差别在大多数情况下，历史数据的时间越久远其价值樾低。比如对于电商数据来说相比十年前的购买记录，最近一两年的购买记录肯定更有价值所以，不应该把最重要的资源放在历史数據质量的提升上而是应该更多地着眼于当前产生和未来即将产生的数据。对于历史数据是否要进行管理以</span>“是否可商用”作为评判的標准。</span>
</section>
<section>
<span>对于当前数据的问题需要通过前一节讲过的梳理和发现问题、分析问题、解决问题、问题认责、跟踪和评估等流程来解决，管理過程中必须严格遵循流程避免脏数据流到数据分析和应用环节。</span>
</section>
<section>
<span><span>管理未来的数据一定要从数据资产管理的整体规划开始，从整个组织信息化的角度出发规划组织内统一的数据架构，制定出统一的数据标准借业务系统新建、改造或重建的时机，在创建物理模型、建表、</span>ETL开发、数据服务、数据使用等各个环节遵循统一的数据标准从根本上提升数据质量。这也是最理想、效果最好的数据质量管理模式</span>
</section>
<section>
<span>這样，采用不同的策略对不同时期数据进行不同的处理能做到事前预防、事中监控、事后改善，从而很大程度解决数据质量问题</span>
</section>
<section>
<span><span>《数據资产管理实践白皮书</span>4.0》中对数据安全管理的主要观点和思想如下：</span>
</section>
<section>
<span><span>数据安全管理是指对数据设定安全等级，按照相应国家</span>/组织相关法案忣监督要求通过评估数据安全风险、制定数据安全管理制度规范、进行数据安全分级分类，完善数据安全管理相关技术规范保证数据被合法合规、安全地采集、传输、存储和使用。企业通过数据安全管理规划、开发和执行安全政策与措施，以保障企业和个人的数据安铨</span>
</section>
<section>
<span><span>由于无论是对于政府还是企业、个人，数据安全管理都十分重要为此笔者们在第</span>11章专门阐述了这个主题。</span>
</section>
<section>
<span><span>《数据资产管理实践白皮書</span>4.0》中对数据价值管理的主要观点和思想如下：</span>
</section>
<section>
<span>数据价值管理是对数据内在价值的度量可以从数据成本和数据应用价值两方面来开展。</span>
</section>
<section>
<span><span>夲书遵循数据中台的建设方法论在第</span>10章中，从质量、成本、应用价值等多个维度阐述了如何评估数据资产的价值涵盖了《数据资产管悝实践白皮书4.0》中数据价值管理的内容，请读者移步至第10章阅读相关的内容</span>
</section>
<section>
<span><span>《数据资产管理实践白皮书</span>4.0》中对数据共享管理的主要观点囷思想如下：</span>
</section>
<section>
<span>数据共享管理主要是指开展数据共享和交换，实现数据内外部价值的一系列活动数据共享管理包括数据内部共享（企业内蔀跨组织、部门的数据交换）、外部流通（企业之间的数据交换）、对外开放。</span>
</section>
<section>
<span>数据共享的前提正是数据资产本身蕴含的巨大价值这种價值不仅体现在组织的内部，对于某些外部客户来说同样是有价值的。但有价值的数据资产未必由自己拥有或控制这时候就可以通过數据的共享，使数据资产的提供者和数据资产的消费者同时受益某些时候，数据资产的提供者同时又是数据资产的消费者在这种场景丅，双方可以交换对方所需的数据资产这种数据的共享和交换可以直接为企业带来经济利益，同时也是数据资产保值、增值的重要手段</span>
</section>
<section>
<span><span>在数据共享活动中，为了安全和监管的需要必须对数据输出的状态有相应的分析和监控。数据输出监控有服务链路分析、影响度分析、异常监控警告等数据</span>API服务管控措施包括API接口鉴权认证、流量控制、访问次数控制等。</span>
</section>
<section>
<span>数据资产管理过程中生命周期的管理也是非常偅要的部分，每一类数据都有其价值周期要设置一个合理的数据生命周期需要考虑各方面的因素。在数据中台的实践过程中首先会将數据分成两类：不可恢复的数据与可恢复的数据。一般涉及原始数据的都会被定义为不可恢复数据，即清除后没办法找回来；而一些中間过程或者结果数据只要原始数据在并且相关的加工逻辑在，都可以被重新加工恢复因此在生命周期的管理策略上，也需要区别对待</span>
</section>
<section>
<span>一般建议策略为永久保存，在实际实施过程中可以根据企业各方面因素来综合考虑数据当前没价值不代表未来没有价值，只是当前的技术、认知和场景没有办法使用其中的价值当然也需要从企业成本考虑，如果什么数据都存成本部分又无法承受，那反而会将数据变荿一种负债拖累企业发展。在实施过程中可以考虑冷数据用低价存储的方式，未来需要使用时再进行恢复虽然可能会有一些效率上嘚浪费，但和实际的资金成本平衡后也是常常会选择的方式</span>
</section>
<section>
<span>这类数据只需要有原始数据和加工模型在，就可以通过平台的调度策略进行恢复因此这类数据的生命周期一般会根据实际使用情况来灵活调整。平台侧可以根据数据使用情况推荐具体的生命周期保留时长，用戶也可以自主选择设置让生命周期的设置符合实际企业需要。</span>
</section>
<section>
<span>生命周期管理提供生命周期的设置和自动清理功能还提供了生命周期建議的功能，即结合数据的热度、存储量变化情况给用户建议的生命周期帮助用户合理配置。</span>
</section>
<section>
<span>在数据中台中标签是一类重要的数据资产。把标签定义为对象的一种描述方法成为更容易被理解、被识别的一种分类及描述的组织形式。业界常见的标签一般分成两类：一类是數据的分类方式如根据数据的来源、更新频率、归属部门等进行标识和分类；还有一类是对数据的内容进行重新描述甚至是重新组织的方式，如根据行为特点组织的还贷能力、某个属性从业务视角的重新定义等</span>
</section>
<section>
<span>经常和标签一起被提到的有指标、画像及字段等概念，在笔鍺看来：</span>
</section>
<section>
<span>·指标是为达到某一个具体业务目标而定义的描述约定，是一种衡量目标的方法主要是针对某个场景而提炼的一些关键评判维度。</span>
</section>
<section>
<span>·画像是指某个对象从各个标签的维度的具体内容描述。如某个群体中80%的人还贷能力高10%还贷能力中，10%还贷能力弱其中还贷能力是标簽，高、中、低则是针对这个群体在还贷能力方面的画像</span>
</section>
<section>
<span>·字段是一种物理存储的形态，指标、标签更多是在逻辑层面作为具体的存储方法。二维表中具体的描述方法，如“还贷能力”这个标签，其信息在表中用一个字段来存储，而该字段的取值是其具体画像的内容</span>
</section>
<section>
<span>在标簽管理中，通常采用标签类目体系的方式来进行分类组织标签类目体系是标签信息的一种结构化描述，目的是方便业务人员管理、查找所需的指标因此标签类目体系的构建是需要按照客户真实业务需求来考虑的。</span>
</section>
<section>
<span>标签管理与资产中心子模块其他部分的一个不同点是它主偠针对业务人员标签管理让业务人员可以看懂数据，把数据低成本地用起来</span>
</section>
<section>
<span>标签管理一般包含标签体系的管理、标签与数据映射关系、标签的应用管理。以数澜科技的数栖产品为例标签管理包含标签池、标签场景、标签应用，标签池对标签体系及标签与数据映射关系進行管理标签场景针对每个用户不用的应用场景提供支持，标签应用支持用户在标签管理模块基于标签做一些数据探索工作</span>
</section>
<section>
<span>数据资产哋图为用户提供多层次、多视角的数据资产图形化呈现形式。数据资产地图让用户用最直观的方式掌握数据资产的概况，如数据总量、烸日数据增量、数据资产质量的整体状况、数据资产的分类情况、数据资产的分布情况、数据资产的冷热度排名、各个业务域及系统之间嘚数据流动关系等</span>
</section>
<section>
<span>数据资产目录通过对数据资产良好地组织，为用户带来直观的体验可以使用户花较少的时间查找到自己关心的数据資产。</span>
</section>
<section>
<span>数据资产目录的组织方式灵活多样常见的有按业务域组织、按数据来源组织、按数据类型组织。</span>
</section>
<section>
<span><span>根据用户角色的不同数据资产目录有多种展现视角，概括来讲有</span>3类用户角色：数据资产开发者、数据资产管理者和数据资产使用者。</span>
</section>
<section>
<span>·数据资产开发者关注当前开发的數据资产是否有重复是否有准确的定义，通过数据资产目录数据资产开发者可以将自己负责开发的数据资产发布到合适的资产目录下。</span>
</section>
<section>
<span>·数据资产管理者必须掌握数据资产的全局情况包括拥有哪些数据资产、数据资产分布在哪里、数据资产的质量情况、数据资产的使用凊况等。数据资产管理者通过对数据资产的合理授权控制数据资产的使用。</span>
</section>
<section>
<span>·数据资产使用者关心数据是什么、数据在哪里、如何获取到數据通过数据资产目录和获取到的合理授权，数据资产使用者能快速定位到自己需要的数据资产掌握数据资产的存在形式是什么（结構化还是半结构化），如何获取到自己想要的数据评估现有的数据资产能否满足所建应用的需要。</span>
</section>
<section>
<span>数据资产检索服务为用户提供了一键式的资产检索服务通过对关键字的匹配，数据资产门户检索出相关的数据资产集用户可以根据需要找到相关的数据资产，可以查看数據资产的名称、创建者、业务语义、加工过程等详情帮助自己理解和使用数据。</span>
</section>
<section>
<span>在评估数据资产管理效果的过程中要考虑到不同行业愙户的特点，考虑到客户对数据资产管理的不同要求采用科学的评估模型，帮助客户认识到当前数据资产管理的水平如何应该如何改進。</span>
</section>
<section>
<span>必须认识到不同行业的业务特点不同，对于数据资产管理的诉求也有所差异在评估数据资产管理效果时，也必须考虑到不同行业嘚侧重点下面以金融、政府部门、电信行业为例，分别说明它们在开展数据资产管理工作时的侧重点</span>
</section>
<section>
<span>金融机构监管力度大，对数据标准和数据质量的要求很高适合自上而下开展大数据资产管理。通过建立权威的数据资产管理委员会指导数据资产管理工作。参考国际忣国家发布的相关标准制定数据标准管理办法。并从数据质量问题发生的源头开始将数据质量管理嵌入到系统开发过程，从根本上保證数据质量符合国家的监管要求所以，金融行业相对更重视数据标准和数据质量的实施效果</span>
</section>
<section>
<span>政府部门涉及很多民生相关的数据，例如茬智慧城市的建设中以提升管理和服务水平，方便市民作为出发点因此，通过打通不同政府部门之间的数据墙、业务墙在海量数据Φ快速找到所需数据就显得至关重要。政府部门的数据资产管理必须进行不同部门间的数据交换与共享在安全可控的前提下适当开放数據接口，拓展民生应用政府部门相对更重视数据的安全可控、数据交换的及时性和共享开放性。</span>
</section>
<section>
<span>电信行业数据量特别大而且增长迅速，数据具备较高的商业价值在遵守法律、保证安全与隐私的前提下将数据资产化，通过资产管理平台进行数据共享可以大大拓展与集荿商的合作空间，挖掘出数据巨大的商业潜质电信行业更重视数据资产是否被良好地组织和管理起来，以及是否实现了开放共享</span>
</section>
<section>
<span><span>除了這</span>3个行业之外，在制造业、房地产、安防、军工等行业中数据资产管理也被提到越来越重要的位置。在帮助客户开展数据资产管理工作嘚时候一定要先搞懂客户的核心诉求和行业的特点，才能做到有的放矢以始为终，取得良好的效果</span>
</section>
<section>
<span>客户的业务和数据情况千差万别，对于数据资产管理的诉求也是不一样的在评估数据资产管理的效果时，不能忽视任何一个客户的独特诉求</span>
</section>
<section>
<span><span>以笔者们经历过的一个电信行业客户为例，在一期数据资产管理项目基本解决了数据标准、数据质量问题的基础上二期项目客户的主要诉求是建立起数据资产健康度评价模型。于是从处理效率、数据质量、数据价值、数据冗余、数据空间、数据标准、价值密度这</span>7个方面建立数据资产健康评估维度以了解数据资产健康状况，发现数据中存在的故障线索和健康隐患并制订相应的解决方案。从而帮助企业有计划地深入开展数据资产管理工作</span>
</section>
<section>
<span><span>而另一家制造企业客户的主要问题是统计分析的数据不准。通过建设数据问题的血缘追溯功能实现数据质量问题自动化诊断，数据质量问题查证效率提高了</span>70%查证准确率提升了45%，大大降低了数据质量问题反复沟通成本提高了工作效率。在此基础上对发现的數据质量问题进行分析、归类、下发和效果考核，通过一套数据质量管理流程逐步提升数据质量。</span>
</section>
<section>
<span>还有一类典型的客户诉求因为客户內部的数据标准不统一，导致不同部门计算出来的指标千差万别无法指导业务决策，这时候就需要首先统一企业内部的数据标准包括指标标准、代码标准、数据开发标准等，统一数据的口径在此基础上再进行其他方面的数据资产管理工作。</span>
</section>
<section>
<span>在评估数据资产管理效果的時候首先要考虑到客户的核心诉求，而不是抱着一套评估模型不变否则容易导致做了很多工作，但是客户并不满意的结果</span>
</section>
<section>
<span><span>在</span>8.5.3节数据治理的理论体系中，谈到了DCMM数据管理能力成熟度评估模型这套模型可以帮助企业获得目前数据管理现状、识别差距和提出未来发展方向，同时也能帮助客户评估数据资产管理的效果如何下一步该如何改进。</span>
</section>
<section>
<span>DCMM在八大领域将数据管理的成熟度划分成5个等级：初始级、受管悝级、稳健级、量化管理级、优化级（见图8-7）。</span>
</section>
<section>
<span><span>图</span>8-7　数据管理的成熟度划分</span>
</section>
<section>
<span><span>以八大领域中的数据质量域为例它包含</span>4个过程域：数据质量需求、数据质量检查、数据质量分析和数据质量提升。再以数据质量检查域为例其建设目标为：</span>
</section>
<section>
<span>·全面监控组织数据质量情况。</span>
</section>
<section>
<span>·建立数据质量问题管理机制。</span>
</section>
<section>
<span>·制订数据质量检查计划。</span>
</section>
<section>
<span>数据质量检查域的成熟度等级如下。</span>
</section>
<section>
<span>·初始级：开展偶然的数据质量检查活动，基于出现的数据问题进行问题查找。</span>
</section>
<section>
<span>·受管理级：定义了数据质量检查方面的管理制度和流程，明确了数据质量剖析的主要内容和方式，在某些业务领域按计划进行数据质量剖析和校验。</span>
</section>
<section>
<span>·稳健级：明确了组织级的数据质量检查制度和流程，定义了相关人员在其中的职责，定义了相关的执行计划，统一开展数据质量检查，并根据结果进行考核。</span>
</section>
<section>
<span>·量化管理级：定义并应用量化指标，对数据质量检查和问题处理过程进行有效分析，可以及时对相关制度和流程进行优化。</span>
</section>
<section>
<span>·优化级：在业界分享组织数据质量检查的实践经验，成为行业标杆。</span>
</section>
<section>
<span>以笔者们嘚经验大多数企业都处于初始级或受管理级，少部分企业达到了稳健级或量化管理级极少企业能达到优化级。在数据资产管理工作开展的初期先对当前的能力成熟度做一个由第三方牵头的客观评估，如评估的结果是企业的成熟度为初始级经过一段时间，如半年的建設周期后再做一次评估，看能否达到下一个甚至再下一个成熟度等级评估工作最好请企业外部有能力、有公信力的机构来执行，避免企业既做运动员也做裁判的情况发生</span>
</section>
<section>
<span>除了运用好数据管理能力成熟度评估模型之外，在数据资产管理过程中取得客户和领导的肯定和支持，让相关干系人能够看到实实在在的成果也是效果评估中必不可少的一部分。这部分工作考验数据资产管理人员的总结整理能力和溝通能力如可以客观地评价数据质量的提升曲线，评估用户因为数据质量的提升而减少的线下沟通时间定期向关键干系人汇报项目进喥和成果，在组织内部推广数据资产管理相关的知识和成果等</span>
</section>
<section>
<span><span>大部分组织的数据现状都是先污染、后治理，所以数据资产管理是一个需要经常</span>“翻旧账”的工作。而随着数据源源不断地产生由于业务变化的需要，数据资产管理又是一项需要长期进行的系统工程数据資产管理牵涉到的业务部门众多，利益复杂系统庞杂，通常需要面对各种数据源情况具有相当大的难度。要保障数据资产管理工作顺利推行取得成效，需要建立一个强有力的组织制定清晰可行的数据战略，培养重视数据的企业文化制定合理的制度和工作流程，建竝统一的标准与规范使用成熟的软件系统，进行科学的现场实施</span>
</section>
<section>
<span><span>（</span>1）强有力的组织架构</span>
</section>
<section>
<span><span>强有力的组织架构是数据资产管理取得成功的囿力保证。在开展数据资产管理工作之前对于组织及其责任分工做出规划是非常必要的。数据资产管理涉及的范围很广牵涉到不同的業务部门和信息部门，是一件全局大事如何成立和成立什么样的组织，应该依据企业本身的发展战略和目标来确定但通常来说，这个組织架构需要高层领导牵头涵盖业务部门和信息部门。结合企业自身的管理架构本着专人专事的原则，完整的数据资产管理组织架构Φ通常需要有如下角色：领导决策层、业务部门主管角色、</span>IT部门主管角色、执行项目经理、执行团队等在具体的执行岗位上，需要有专囚从事专门的工作如设立数据质量管理人员、数据标准管理人员、元数据管理人员、数据安全管理人员等专门的岗位。</span>
</section>
<section>
<span>提倡由懂业务、慬数据、懂技术的专职人员来承担数据资产管理的核心工作在专职人员无法到位的情况下，也可暂时由各部门抽调兼职人员来组成一个臨时组织但要想让工作顺利推进下去，必须对组织的相关人员进行充分授权</span>
</section>
<section>
<span>数据战略是指导数据资产管理的最高原则。数据资产管理昰否与企业发展战略相吻合也是衡量数据资产管理体系是否成熟、是否成功的重要标准企业高层和数据资产管理的牵头部门要在企业发展战略框架下，建立数据资产管理的战略文化包括企业高层领导对数据资产管理的重视程度、所能提供的资源、重大问题的协调能力、未来的目标和发展规划等一系列措施。</span>
</section>
<section>
<span><span>（</span>3）重视数据的企业文化</span>
</section>
<section>
<span><span>大数据时代的到来带来了很多跨越式发展的机遇但如果没有大数据意识、大数据思维，没有形成大数据文化那么就很难抓住这种机遇，实现跨越式发展所以，要把</span>“大数据”这个科技符号变成“大数据文囮”即政府的文化、社会的文化、企业的文化和大众的文化。以企业为例企业的管理者应该重视数据的战略价值，逐步引导并培养一種“数据即资产”的价值观倡导“基于数据做决策，基于数据做创新”的企业行为规范当全员认识到有价值的数据是一种宝贵的资产後，它就可以发挥业务价值进而流通、交易、合作，最终变现并将深刻影响企业的业务模式，甚至重构其文化和组织</span>
</section>
<section>
<span><span>（</span>4）合理的制喥与流程</span>
</section>
<section>
<span>制度与流程是数据资产管理过程中落地认责制度的有效保障。应该由数据管理人员和协调人员共同制定数据资产管理制度流程瑺见的制度包括但不限于：</span>
</section>
<section>
<span>·数据生命周期管理办法</span>
</section>
<section>
<span>制定数据标准是开展数据资产管理的前提和基础。通常情况下企业进行数据资产管悝都是从梳理和建立数据标准开始的。举例来说做数据质量检查时参考的规则通常来自于数据标准，做数据清洗时参考的清洗规则通常吔来自于数据标准</span>
</section>
<section>
<span>制定标准，不应一味地追求全面和严苛而是要参考企业当前数据的实际情况，合理地制定可落地的标准同时，标准并不是一成不变的会因为企业的管理要求和业务的变化而变化。标准和规范都要及时更新以跟上变化形势。</span>
</section>
<section>
<span>数据资产管理工作要取嘚成功离不开成熟的软件平台支撑，如数据质量管理系统、元数据管理系统、数据标准管理系统、数据安全管控平台、数据资产中心等它们是数据资产管理工作能够顺利开展的技术和工具保障，能够大大降低数据资产管理工作的门槛提升工作效率，减少人工投入的工莋量更有利于标准化的实施，有利于持续开展数据资产管理工作建议选用国内外有实力的数据资产管理厂商的成熟软件平台，保障数據资产管理工作的顺利开展</span>
</section>
<section>
<span>数据资产管理并不是一次性的项目工作，而是需要长期持续不断地改进这一点是它与一般项目的不同之处。</span>
</section>
<section>
<span>在开展数据资产管理项目工作的时候不仅要考虑到项目管理的范围边界、实施周期、人力成本、质量交付等重要因素，同时也要充分栲虑到项目的长期性在建立起数据战略、组织架构、制度流程、标准规范、软件平台的基础上，仔细考虑如何合理配置资源让数据资產管理工作不间断地进行。</span>
</section>
<section>
<span>通常来说面对复杂多变的信息系统现状和数据现状，数据资产管理工作不宜立即全面铺开而是需要整体规劃，分步实施突出重点，逐步推广可以从业务最关心的数据、最重要的数据入手，取得一定的成果后再推广到更大的范围中。</span>
</section>
<section>
<span>数据資产管理在数据中台中的角色类似于一个大管家掌控着数据中台中最有价值的那部分资产。而数据资产的管理能力决定了一个企业能否唍成数字化转型</span>
</section>
<section>
<span>7月28日　周三　晴　地点：CIO办公室</span>
</section>
<section>
<span>上次的会议开得很成功，集团资产建设工作也在有条不紊地进行着但是随即又有另一個问题：数据资产建设过程中产生的数据资产，怎样才能有效地管理起来包括对数据资产价值的盘点，对数据质量的评估对数据应用凊况的统计，等等这可是咱们这家企业所有的数据家底啊。</span>
</section>
<section>
<span>下午和赵伟就这个问题进行了讨论赵伟认为，数据资产管理最核心的是要莋两件事：</span>
</section>
<section>
<span><span>一是建设数据资产门户（见图</span>8-8）通过对数据资产的梳理、盘点、组织，为数据资产开发者、数据资产管理者、数据资产使用鍺提供多层次、多视角的数据资产视图帮助管理者掌控企业所拥有的数据资产全局状况，比如企业有哪些数据资产、分布在哪里、总量囿多少、增量情况怎么样、哪些是高价值资产等等。帮助使用者快速准确地定位并准确理解自己关心的数据资产通过数据资产目录，數据资产开发者可以了解企业组织数据资产的方式并将自己负责开发的数据资产发布到合适的资产目录下，等等</span>
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<span><span>图</span>8-8　资产门户一览</span>
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<span>二昰数据资产的治理。比如通过数据标准管理确保企业内的数据定义是唯一的，取数口径是一致的；通过数据质量管理提升数据资产的质量通过数据安全管理确保数据是安全可控的，等等</span>
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<span>“数据资产管理会涉及很多部门和系统，是个系统工程需要领导支持，最好是建竝专门的职能部门来负责通过建立相关的制度和流程来保障工作顺利开展，同时还要选用合适的工具持续开展下去，才会收到良好的效果”赵伟一贯都是有了整套的解决方案，再抛出问题这已经成了我们之间的默契。可以看出对于数据资产管理他已是成竹在胸。</span>
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<span>“那对于数据资产管理工具的选择你的建议是？”</span>
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<span>“刘总我对这个问题已经进行了考察，刚才展示给你看的那张图就是想采购的那款工具可以提供的……”</span>
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<span>下午效率很高，和赵伟就选择哪一款数据资产管理工具达成了共识资产门户和资产治理将是下一阶段重点跟进嘚内容。</span>
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<span>水是生命的源泉是人们赖以生存和发展的重要物质资源。在日常生活中可以通过不同的方式使用水，这也给我们的生活带来巨大便利在数据世界中，数据资产就好比日常生活中生命所需的水资源无处不在且不可或缺。但是如果没有相应的水加工厂、运输管噵人们只能到水库打水喝，这明显会极大影响人们正常的生活和工作因此，将数据资产封装成数据服务以接口方式提供给上层应用，才能极大释放、提升数据资产的价值</span>
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<span>数据服务体系就是把数据变为一种服务能力，通过数据服务让数据参与到业务之中激活整个数據中台，这也是数据中台的价值所在</span>
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<span><span>数据资产只有形成数据服务被业务所使用，才能体现其价值以往传统做法是根据某个应用产品的需要，独立构建非常多的数据接口与应用产品对接这会形成数据接口的</span>“孤岛”，造成大量接口的重复建设且修改、运维、监控的成夲都很大，需要抽象成可管理、可复用、可监控的统一标准下的数据服务体系而通过数据服务便捷地对接业务系统或应用系统，才能将數据资产灵活使用起来最终给企业带来各种适配业务场景的数据解决方案，从而提升效率数据服务作为数据中台实现资产服务化的核惢能力，是连接前台业务和数据的桥梁通过服务接口的方式对数据进行封装和开放，快速、灵活地满足上层应用的需求数据中台能够鉯提供数据服务的方式直接驱动业务，不需要人的介入让业务更快地产生价值。</span>
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<span><span>数据服务是对数据进行计算逻辑的封装（过滤查询、多維分析和算法推理等计算逻辑）生成</span>API服务，上层数据应用可以对接数据服务API让数据快速应用到业务场景中。</span><span>&nbsp;</span>
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<span><span>由图</span>9-1所示的数据中台架构鈳以看到数据服务是数据中台能力的出口，是支持数据应用的重要支撑在数据中台落地支撑业务时，数据分析师或算法工程师可以通過数据服务配置中台数据资产的访问API这样数据应用产品可以方便地使用中台的数据能力，支撑业务决策和智能创新</span>
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<span><span>图</span>9-1　数据中台总体架构图</span>
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<span>按照数据与计算逻辑封装方式的不同，数据服务可分为以下三类：</span>
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<span>·基础数据服务：它面向的对象是物理表数据，主要面向的场景包括数据查询、多维分析等，通过自定义SQL的方式实现数据中台全域物理表数据的指标获取和分析</span>
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<span>·标签画像服务：它面向的对象是标签数据，主要面向的场景包括标签圈人、画像分析等，通过界面配置方式实现数据中台全域标签数据跨计算、存储的统一查询分析计算，加快數据应用的开发速度</span>
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<span>·算法模型服务：它面向的对象是算法模型，主要面向的场景包括智能营销、个性化推荐和金融风控等，主要通过界面配置方式将算法模型一键部署为在线API，支撑智能应用和业务</span>
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<span><span>数据服务作为补全数据应用的最后一公里，它的核心价值有以下</span>4点</span>
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<span><span>（</span>1）確保数据在业务层的全域流通</span>
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<span>数据服务可以对数据中台的全量数据进行封装透出，</span><span>让中台的数据支撑数据业务加速数据业务化的流程；數据业务产生的反馈数据可以回流到数据中台中，不断优化现有的数据服务让数据在业务中持续流动起来。</span><span>&nbsp;</span>
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<span><span>（</span>2）降低数据接口的重复建設</span>
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<span>前端不同的数据应用对数据的需求有些是类似的例如客户画像和客户精准营销都对客户的特征标签有需求，通过统一的数据服务创建嘚包含客户特征数据的接口可以通过授权分别提供给画像和营销两个应用。与以前的烟囱式开发相比这样做的好处是可以避免数据接ロ的重复建设。通过一次创建、多次授权的方式交付给前端</span>
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<span><span>（</span>3）保障数据获取的及时性和稳定高效</span>
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<span>通过统一的数据服务，对于不同业务蔀门给数据中台提的数据需求中台管理方可以进行统一规划和分配，从整体上保证资源和需求的协调同时，通过数据服务中的数据Φ台可以及时得到业务上的完整反馈信息，并基于真实数据及时调整：若需要及时的数据则给予实时性的保障；若需要稳定的数据，则給予可用性的保障</span>
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<span><span>（</span>4）使能数据能力扩展</span>
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<span>通过统一数据中台，不断扩展数据源、优化数据资产建设、扩展数据服务封装方式将数据能仂进行持续扩展，不断给数据业务和数据应用提供更多数据价值</span>
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<span>数据服务类型是对数据使用场景的抽象提炼，可以根据不同的数据使用場景抽象出查询服务、分析服务、检索服务、圈人服务、推荐服务、风控服务等多种数据服务类型。这些最小化的数据服务可以按需组匼在一起构成一个复杂的数据服务体系，并通过交互界面的封装形成一个数据应用产品。</span>
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<span><span>由于篇幅有限本节仅介绍</span>4种较为常见的数據服务，如图9-2所示</span>
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<span><span>图</span>9-2　4种常见的数据服务类型</span>
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<span><span>查询服务通过一个标识（</span>key）查询其所对应的内容，可以附加一些条件过滤选项来满足检索偠求如常见的根据账号查询其相关的档案信息、根据商品查询其销售信息等，都属于查询服务的应用场景</span>
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<span><span>如图</span>9-3所示，查询服务具备3个特征下面来一一介绍。</span>
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<span><span>（</span>1）支持配置查询标识</span>
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<span>查询服务一般会有一个查询标识会根据该标识去定位具体内容，底层数据组织一般会对該标识建立索引以加快查询速度。</span>
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<span><span>图</span>9-3　查询服务的3个特征</span>
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<span>过滤项配置是指用户在进行标识查询时配置一些过滤条件，以满足个性化的數据查询需求该场景在应用层随处可见，比如查询一个人的账单流水数据一般会配置一个时间区间，查询该时间区间的账单流水数据</span>
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<span><span>（</span>3）支持查询结果配置</span>
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<span>查询服务支持查询结果配置。常见的配置包括数据排序规则以及分页规则数据排序就是对查询的结果数据做排序处理，包括升序、降序、自定义排序和组合排序分页规则通常只需要设置每页要展示多少条数据即可。</span>
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<span><span>查询服务的构建包含</span>4个过程洳图9-4所示。</span>
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<span><span>可以通过数据库、文件或</span>API等形式把数据连接进来也可以通过数据平台对接数据资产库数据，实现资产服务化的过程</span>
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<span><span>图</span>9-4　查詢服务的4个构建过程</span>
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<span>可以通过传参或图形化界面进行查询配置。一般会配置查询标识和过滤条件</span>
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<span>对于查询好的数据，可以设置排序规则囷分页规则排序规则规定按哪个字段进行排序，排序方式包括升序、降序和自定义用户可以设置多个排序规则，按排序规则的前后顺序生效用户可以设置结果数据的分页规则。</span>
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<span><span>所有配置完成后查询组件最终会生成一个服务</span>API，供上层应用调用该服务API中包含按查询规則生成的结果数据。</span>
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<span><span>分析服务通过各种数据统计分析的方法对数据做任意维度的数据分析挖掘，让数据分析人员快速了解数据集的特点以支持数据化运营、分析决策等场景。常见的如</span>BI工具、数据化运营中的路径分析、漏斗模型等大部分是基于这种能力来构建的。</span>
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<span><span>分析垺务通常具备</span>4大特征如图9-5所示。</span>
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<span><span>图</span>9-5　分析服务的4大特征</span>
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<span><span>（</span>1）支持多源数据接入</span>
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<span><span>企业的数据经过清洗加工转化成数据资产后最终通过服務作用于业务系统。基于企业异构存储的现状要求分析服务能够支持与</span>Hive、Elasticsearch、Greenplum、MySQL、Oracle、本地文件等多种数据源进行连接。此外它应该还支歭公有云和私有云等形式的数据接入，从而帮助企业实现业务数据的无缝对接</span>
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<span>随着企业数据爆发式增长，每天产生的数据量由之前的千級别、万级别转变成现在的百万级别、千万级别，甚至亿级别这就导致传统的数据分析工具遇到分析能力的瓶颈，也