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一、元数据管理
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2.如何做好元数据管理#xff1f;
二、数据整合
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2.如何做好数据整合#xff1f;
三、数据治理
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2.如何做好数据治理#xff1f;
四、数据质…目录
一、元数据管理
1.元数据管理有什么用
2.如何做好元数据管理
二、数据整合
1.数据整合有什么用
2.如何做好数据整合
三、数据治理
1.数据治理有什么用
2.如何做好数据治理
四、数据质量管控
1.数据质量管控有什么用
2.如何做好数据质量管控闭环管理
五、总结 每天面对几十个系统、上千张数据表你是否也遇到过这些困扰
业务部门要的报表对不上口径技术团队查个数据血缘要花三天新来的同事猜不出业务含义……
数据量爆炸式增长但数据找不到、看不懂、信不过、用不好的问题却越来越突出。企业不缺数据缺的是“能用好”的数据。但别慌搞定数据管理关键在于打好四个基础
1.元数据管理 解释数据的说明书让你一眼看懂数据是啥、从哪来、谁负责。
2.数据整合 打通“数据孤岛”把散落在各处的数据连起来形成统一视图。
3.数据治理 为数据明确责任保障数据安全与合规。
4.数据质量管控 给数据做检查确保数据准确、及时、可靠值得信赖。
这四个环节环环相扣缺一不可它们共同构成了企业用好数据的核心四部曲。接下来就跟大家深入聊聊如何一步步把这四部曲落到实处让你的数据资产真正发挥价值
一、元数据管理
元数据是“关于数据的数据”是对数据的描述和定义包括数据的来源、结构、含义、关系等信息可以帮助我们理解、导航和利用庞大的数据资产。
1.元数据管理有什么用
元数据管理是通过收集、存储、管理和应用元数据为数据的全生命周期提供支持确保数据的可理解性、可追溯性和可用性。
2.如何做好元数据管理
1建立全景式数据视图利用数据管理平台的扫描功能自动捕获数据库表结构、ETL脚本血缘关系、API接口定义等信息检查和捕捉脏数据确保元数据的实时性和准确性。 2附加业务上下文为技术字段添加业务术语、定义、责任人、敏感级别等关键业务属性。例如将“customer_id”字段定义为“活跃用户唯一标识符”分类为“会员域”标记为“PII敏感”并指定负责人为“张三”这样数据使用者可以快速理解字段的业务含义和重要性。
3优化数据搜索构建一个基于元数据的“数据搜索引擎”输入关键词或业务需求即可快速找到相关的数据表、字段并展示其血缘来源、加工逻辑、质量评分、使用频率和用户评价等信息。
4构建血缘图谱清晰地可视化数据从源系统到目标系统的完整旅程包括数据的加工处理过程和流向。企业进行数据管理和构建血缘图谱的过程中选对数据集成与治理工具才能事半功倍我身边同事都在用的数据集成平台FineDataLink 能够连接多种不同类型的数据来源包括数据库、文件系统、云存储以及各类业务系统等都可以进行统一的收集和整合打破数据孤岛。同时FineDataLink具备数据清洗和校验的功能可以自动识别并处理重复数据、缺失值、错误数据等通过预设的规则和算法对数据进行标准化和规范化处理确保收集到的数据具有较高的准确性和一致性。 二、数据整合
数据整合是将分散在不同系统、格式和存储介质中的数据进行整合形成统一的数据视图以满足企业对数据的分析、共享和应用需求。
1.数据整合有什么用
它可以打破数据孤岛实现数据的互联互通为企业提供一致、准确和完整的数据支持。
2.如何做好数据整合
1虚拟化联邦利用Denodo、Dremio等数据虚拟化工具提供统一的SQL接口实时查询分散在Hive、关系型数据库、对象存储、NoSQL等不同数据源中的数据。这种方式无需物理搬迁数据轻量敏捷适合探索性分析和敏捷开发场景。 2中心化集市 按需入湖将核心共享维度、关键指标、高频使用数据集中存储在数据仓库或数据集市中而原始数据、低频数据和探索性数据则保留在数据湖中按需加工后进入集市。
3CDC 流处理通过变更Kafka、Debezium等数据捕获CDC工具捕获源数据库的变更数据再利用Flink等流处理引擎进行实时清洗、转换和写入目标数据库。这种方式能够实现关键业务数据的近实时整合满足风控、实时推荐等对时效性要求较高的业务场景。
4优化数据产品接口制定清晰的数据接口契约明确数据提供方和消费方的责任和义务。数据提供方需承诺数据的格式、更新频率、服务质量SLA和质量基线消费方则按照契约要求使用数据。契约是数据整合的基础保障确保数据的稳定供应和正确使用。
5数据服务化将整合后的数据以数据服务API或数据市场的方式发布供消费方按需订阅和自助获取。这种方式降低了数据接入成本提高了数据的复用性和共享效率。 三、数据治理
数据治理是通过建立一套完善的组织架构、政策制度、流程机制和工具平台对数据的全生命周期进行管理和控制以确保数据的质量、安全、合规和价值最大化。
1.数据治理有什么用
它不仅是对数据的管控更是对数据的赋能通过明确责任、规范流程、优化资源为企业创造更大的数据价值。
2.如何做好数据治理
1组织与职责设立数据治理委员会负责数据治理的决策和战略规划明确业务域负责人和技术执行人员的职责将责任落实到具体的业务域和岗位。
2政策与标准制定数据标准、安全策略、生命周期管理等政策制度确保数据管理有章可循。 3流程与执行建立数据申请、变更、质量改进、合规审计等流程机制并通过工具平台实现流程的自动化和轻量化。例如在数据开发平台中集成数据申请和变更流程开发者可以在平台上提交申请系统自动流转审批提高工作效率。
4将治理能力嵌入平台在数据开发、管理工具中集成自动化的治理功能如数据标准检查、质量规则配置、敏感数据扫描和脱敏等。开发者在日常工作中无需额外操作即可自动遵循治理要求实现“无感治理”。
四、数据质量管控
数据质量管控是通过对数据的完整性、准确性、时效性、一致性、唯一性等质量维度进行监控、分析和改进确保数据满足业务需求和应用要求的过程。
1.数据质量管控有什么用
它直接关系到数据的可信度和价值是数据驱动决策的基础保障。
2.如何做好数据质量管控闭环管理 1定义Define与业务部门共同明确关键数据的质量维度和具体规则确定质量指标的阈值和优先级。
2测量Measure在数据的源头、加工环节和消费端部署质量检查点自动化监控数据质量规则的执行情况。
3分析Analyze对质量告警进行根因分析确定问题是由于数据源头错误、加工逻辑缺陷还是质量规则不合理等原因引起的。
4改进Improve推动责任方修复数据质量问题优化数据加工逻辑和质量规则并建立问题工单跟踪机制确保问题得到及时解决。
5控制Control将关键质量规则嵌入数据上线流程作为数据发布的卡点确保只有质量达标的数据才能进入生产环境。
五、总结
元数据管理、数据整合、数据治理与数据质量管控共同构成了企业数据管理的四部曲。清晰准确的元数据是整合、治理和质量工作的基础有效的整合依赖于治理规则和质量的约束治理目标的达成离不开元数据支撑和质量的度量而高质量数据的产生与维持更是需要前三者的共同保障。四者环环相扣相互依存。将这四项能力协同推进建立贯穿数据生命周期的管理体系才能将海量、无序的数据真正转化为驱动业务增长、支持精准决策、保障合规安全的战略资产。
