数仓建模—初识数据治理

数仓建模—初识数据治理

随着企业数据爆炸式增长，企业在用数时，会存在

1. 数据孤岛问题、
2. 数据建设不规范
3. 指标口径不统一
4. 数据查询计算不稳定
5. 数据安全等问题。

因而各个公司也开始了数据治理，推动数据规范建设及使用。接下来我们将开启数据治理的系列篇，结合借鉴业界先进的数据治理经验及个人工作实践经历，帮助大家系统化地了解数据治理。

一、数据治理是干什么的

按照国际数据管理协会（DAMA）的定义，数据治理是对数据资产的管理活动形式权利和控制的活动集合（规划、监控和执行）。

按IBM的定义，数据治理是企业通过不同的策略和标准，提高组织数据的可用性、质量和安全性的一整套制度与管理活动，数据治理的目标是维护安全且易于访问的高质量数据，以获取更深入的业务洞察。

名词解释：

1. 元数据：描述数据的数据，例如记录数据的存储位置、模型定义、血缘关系等信息，类似画像
2. 主数据：描述企业核心业务实体的数据，例如客户、产品、账户等，主数据具有较高的业务价值，可在企业内跨各个业务部门被重复使用

数据治理要点是数据稳定、规范