2020年终大会-数据仓库：7-2.pdf

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1、陌陌大数据治理与优化实践 刘志祖 数据仓库负责人 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 团队使命 大数据治理介绍 陌陌大数据治理实践 下一步规划 分享大纲 01 大数据治理介绍 大数据治理 总体介绍 目标 -降低大数据膨胀引入的熵增成本 - 保障数据资产可信及合规等硬性要求 -助力数据驱动，挖掘数据价值 现状 - 缺少可供参考的行业数据治理标准规范 - 治理能力跟不上爆炸式的数据生产力增长 - 各家治理能力层次不齐，缺少成熟度衡量标准 挑战 - 如何完善行业可参考的数据治理标准 - 如何建设企业数据生命周期治理的核心能力 - 如何量化控制，持续优化数据

2、治理过程 业务 服务 数据 驱动 数据 仓库 采集 治理 赋能 简单管理响应式治理体系化治理优化治理 提供BI基础功能 需求模型导向 数据库 数据仓库 解决数据孤岛 数据模型标准化 分项治理 数据平台 数据生命周期管理 元数据驱动治理 一站式治理方案 数据湖 数据交换中心 数据智能治理 全域治理 起始阶段快速发展期稳定增长期持续优化期 企业发展轨迹 Leve1Leve1Leve2Leve3Leve4 数 据 生 产 力 & 治 理 方 法 大数据治理 治理思路 - 元数据标准 - 数据质量标准 - 数据安全规范 - 数据建模方法 - 计算和存储成本优化指南 - 流程 规范 平台 工具 数据治理

3、流程规范的建设与实施 人员 能力 - 覆盖数据全生命周期链路 - 提供平台化，智能化工具 治理技术的落地实践 - 数据管理能力 - 数据运营能力 - 数据技术能力 - 数据安全能力 数据治理的专业能力 以数据为中心，以标准流程规范为指导 以平台工具为抓手，不断提升数据人员的治理能力 大数据治理 核心主题 MDBOK企业数据管理模型 02 陌陌大数据治理实践 聚焦数据治理等级标准，元数据管理，数仓模型设计， 数据质量，数据安全，成本管控典型主题 陌陌大数据治理 等级标准 等级等级描述描述特征特征典型案例典型案例 L4 非正式执行 基本保障: 提前分配资源，仅提供数据中台技术 支持 完全依赖个人经验，数据治理非正式执行孵化期创新项目 L3 计划跟踪 规划: 对数据治理进行过程选择和规划 规范化执行: 对数据过程进行管控，按照计划执 行标准规范 跟踪执行: 对于数据生产生命周期有响应式治理 行动