王老狮
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数据平台建设的痛点，如何进行元数据治理?

 1.什么是元数据

1.1.元数据简介

 元数据（Metadata），又称中介数据、中继数据，为描述数据的数据（data about data），主要是描述数据属性（property）的信息，用来支持如指示存储位置、历史数据、资源查找、文件记录等功能，被称为数据的数据。

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1.2.元数据分类

元数据 内容 内容来源 支撑资产管理
技术元数据 表 mysql，ES，HIVE，clickhouse等 资产地图
作业 ETL,DATAX，SQL，QUERY
生产元数据 生产 调度系统/Yarn 数据质量、成本治理


业务元数据		 数仓分级 建模规范


资产价值，安全治理，规范治理
数据分级 业务
指标关联 指标系统
应用信息 BI看板，数据报表
隐私分级 业务
衍生元数据 存储计量 ClickHouse，ES，HDFS，MQ 成本治理，资产价值
访问计量 SQL-log
血缘元数据 表血缘 Flink，DATAX，ETL， 资产地图，影响分析
字段血缘 SQL-Log，HOOK

2.为什么要做元数据治理

数据规范制定更加标准，数据质量得以提升，数据目录结构更加清晰，数据资产更加清晰，数据成本更加可控！

数据管理的核心是元数据平台的建设，以元数据支撑数据管理上层应用

3.当前元数据治理建设现状

  1. 元数据信息少甚至没有元数据
  2. 没有标准的数据接入规范以及数据开发准则，数据对外开放权限开控制难
  3. 数据质量差，数据异常难以监控
  4. 数据资产不清晰，想要数据的时候不知道有无该数据
  5. 数据成本估算难

元数据平台搭建应该具备的能力

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4.元数据应用

4.1.数据地图: 元数据搜索与发现

  • 支持表，字段，描述信息，数仓分层，数据分类，标签，部门等信息搜索
  • 全域元数据的搜索
  • 支持指标维度看板等信息的搜索

解决问题：数据资产管理乱，数据分级不明确，不清楚有哪些数据资产。

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技术方案：无难点

4.2.数据血缘

  • 数据全生命周期查看
  • 数据链路异常报警
  • 数据变更通知

解决问题:上下游数据异动探测，数据生命周期管控，全链路异常检测。

技术方案：Altas，SQL解析器。Flink，Hook函数

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4.3.成本监控和治理 

数据存储成本仪表盘

  • 不同存储引擎数据存储数据量级
  • 使用虚机资源消耗，如CPU，网络带宽，硬盘等
  • 资源使用趋势，成本预算

解决问题:解决数据资产不清晰.存储成本不可控等问题，让数据资产家底清，底数明

技术方案:数据埋点，对接运维系统资源情况上报。

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4.4.数据质量诊断

解决问题：数据成本控制，

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 4.5.数据存储成本仪表盘

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