贝壳：业务数据治理中台实践（25页）.PDF

1、业务数据治理中台实践 贝壳找房 内容概览 01 介绍 02 数据治理目的及内容 03 结合公司特点聚焦治理范围 04 中台侧实践的建设内容及思路 05 治理项目的目标管理 06 产品及运营落地经验 01 公司及个人介绍 02 治理目的及内容 共享 知道公司有哪些数据 准确 业务知道该用哪个数据 可用 数据质量需要保障 1、业务视角：业务内部多载体 （PRD、邮件、wiki、共享文档） 知识记录，受入离调转的影响， “考古成本”高 2、公司视角：跨组织数据流通 黑盒，数据不流通 1、数据语义记录不明晰 2、业务自我迭代变更过程中 数据记录不同步 3、好多数据不知道该用哪个？ 4、业务迭代数据定义

2、变更如 何准确修改定义及触达关注 方 1、已经下线了文档还存在 2、不同数据健康状态监控 3、数据血缘追溯问题排查 4、不同数据格式导致下游消 费解析成本过高 5、上游变更下游无感知 数据治理目的：提升数据的使用价值 数据治理贯穿整个数据生命周期，是复杂且需要长期建设的学科，聚焦聚焦当下的目标很重要； 每家公司数据治理面临的核心问题千差万别，了解后才能更容易把控好自己的方向，不至于走偏； 埋点 事件事件 接口接口 指标数据表 业务系统数据 用户行为 数据表 数据治理范围 数据字典 数据地图指标平台 03结合公司特点聚焦治理范围 提 效 建 设 数 据 收 敛 数据治理：保障中台数据可被业务广泛

3、准确、高效使用 中台A 中台B 中台i 中台G 中台供给 高频、强依赖 赋能工具 物料 AI 签约 业务应用 离 线 同 步 产品界面 精细运营 中台D 中台C 中台F 中台E N+ 风控 运营 智能助手 增长 N+ 生产成本高 多角色堆叠支持 数据黒盒 沟通成本高 找人找数难 可读性差 业务语义不明 无法业务决策 格式混乱 耗时且代码冗余 自助化水平 PMRDQA节省 质量治理 业务含义可读 数据格式统一 下游消费高效 集中发布 数据共享流通 智能算法 响应不及时 中心治理 数据治理的公司环境-系统特点 动作 消息 明细 接口 数据监听数据监听 满足条件：好的行为满足条件：好的行为 标识：h

4、ouse-insert 业务动作A 标识：agent_visit 业务动作B API路径： com.lianjia.mls 依据数据主体查询明 细详情 奖励奖励 处罚处罚满足条件：作弊行为满足条件：作弊行为 重点治理对象 业务运营管理的诉求驱使数据需要完备，实时数据要求高+数据量丰富+共享+业务语义可读+可追溯 接口：围绕业务数据主体关联明细的通用接口； 事件：围绕核心业务SOP作业节点的Kafka消息； 数据治理的公司环境-业务特点 问题1:判断所属中台联系名册官网门户历史PPT 工作大群接口人 一个场景举例：业务动作A，完成后可获取奖励 原因：高流通数据中心化收口的范围不够 目标：数据集中

5、查询申请，降低找人找数成本 取数频率高取数频率高 半年内上千+增量的接口和事件请求 单次数据获取成本高单次数据获取成本高 问题2: -部分证件数据收口在A系统，部分在其他系统B； -数据业务语义无备注，拿过来数据不知道怎么用，不知道数据哪 个字段代表什么含义。找产研约会、沟通响应不及时 原因：现有数据描述质量低，不足以支持业务自助判断 目标： 多维度定义数据 需要对数据质量做总控、发布审批 必 要 性 急 迫 性 数据智能化助力业务，AI智能、风控品质、精细化运营等等需从各中台一次性获取大批量数据，取数成本成为卡点； 数据收敛必要性 数据使用方 C端服务调接口呈现 基础信息，数据源 来自多中台

6、系统 找不到接口人数据内容缺失 业务含义不明 流程成本高 开发/建设成本高 测试成本高 现状：一周现状：一周+ 理想：当天交付理想：当天交付 0.5天 2-3天1天 7天+ 2-3天 N方 申请方 生产方 公司视角申请方 生产方 公司视角 产研沟通成本高产研沟通成本高 强依赖，不自助 产研测被多次打扰产研测被多次打扰 资源投入高、价值低 重复建设成本高重复建设成本高 通用场景解决方案 提效建设必要性 04 中台侧实践的建设内容及思路 数据生产 发布测试 数据查询 线上化申请 降低开发学习成本和代码复杂度 进一步省时提效 审批时间1-2天变为企微实时 响应 沟通3天+变为自助查询判断 省去日常需