浅谈大数据平台的数据治理

本文探讨大数据平台的数据治理,包括数据治理模型、常见问题和核心领域。数据治理涉及数据存储、元数据管理、数据模型等多个方面,旨在解决数据不一致、指标可信度低等问题,确保数据安全和一致性,提供高可用的数据服务。

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近几年大数据风生水起,随着大数据业务的不断开展,各大互联网公司包括一些传统企业都越老越重视数据价值的挖掘。

一、数据治理模型

在公司的日常运行中,各种数据分析和数据挖掘技术,为公司发展决策和业务开展提供数据支持。以某互联网公司为例,公司内部也形成了一套完善的数据治理方案,核心就是由大数据平台+数据仓库+数据治理平台+数据监控平台来实现数据治理。
在这里插入图片描述

大数据平台支撑整个大数据的运行环境
数据仓库整合各个业务线的数据,消灭数据烟囱
数据治理平台提供统一指标管理、统一维度管理、统一数据出口管理
数据质量负责监控数据资产质量状态、持续推动数据质量监控优化预警、实时监控预警

二、常见问题

公司业务的不断发展加快了数据膨胀的速度,数据不一致等问题也随之而来。同时业务部门的频繁增加和剥离也会对数据治理带来挑战。

例如:不同业务线之间没有统一的数据入口记录和加工业务的发展过程;不同业务线的数据分析人员、数据开发人员,不同产品线之间缺乏有效的沟通,人员的流动也会产生一系列对接问题。

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