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大家好，我是大家的怪力少女——趙壯實。
經過了近2個多月的學習，我們終于來到最后一篇：數(shù)據治理。
數(shù)據治理是一個大話題，在數(shù)據界會是一個越來越?的話題。不信，請看百度指數(shù)。
我對比了近一年來，全國全端關于「數(shù)據治理」和「數(shù)據分析」兩個關鍵詞的搜索情況，我們可以明顯發(fā)現(xiàn)，在數(shù)據分析如此「家常化」的今天，數(shù)據治理也在慢慢出圈了。
壯實預測，未來市場上將會有一大波圍繞數(shù)據治理的RD、PM、OP的崗位供給數(shù)據人才。（有點dy張詩童的味道了。。）
為什么這么說呢。這個很好理解，在早期互聯(lián)網迅猛發(fā)展之時，大家一股腦兒地注重速度，注重數(shù)據分析；但是當大家發(fā)展地差不多的時候，就會比誰的數(shù)據更安全，誰更效率。
好嘞，話不多說，我們來談談今天的議題——數(shù)據治理。
如果你感興趣的話，沒準能作為一個新的職業(yè)方向。
數(shù)據治理定義：
Data governance is a data management concept concerning the capability that enables an organization to ensure that high data quality exists throughout the complete lifecycle of the data, and data controls are implemented that support business objectives. The key focus areas of data governance include availability, usability, consistency, data integrity and data security and includes establishing processes to ensure effective data management throughout the enterprise such as accountability for the adverse effects of poor data quality and ensuring that the data which an enterprise has can be used by the entire organization. —— 維基百科
數(shù)據治理是對數(shù)據資產管理行使權力和控制的活動集合。—— 國際數(shù)據管理協(xié)會（DAMA）
從上面的定義，我們可以得到兩個比較關鍵的信息：
數(shù)據治理服務于組織。
數(shù)據治理表現(xiàn)為管控數(shù)據生命周期中的數(shù)據高質量，包括：數(shù)據可獲得、數(shù)據可使用、數(shù)據一致性、數(shù)據安全。
好的，說完定義，我們來看看現(xiàn)實：
從上圖可以看到，數(shù)據治理可以包括產品、技術側的治理，也可以包括數(shù)據安全。
從壯實的角度來說，數(shù)據治理是一個很大的詞語，簡單來說，可以理解為：一切為提高生命周期內，數(shù)據質量的解決方案。（準度、精度、量度）
目前，無論是在數(shù)據產品側還是在數(shù)據技術側都是探索階段，就產品來說，如圖所示，產品側比較常見是以下三種：
1.元數(shù)據管理：比如管理了多少數(shù)據資產（任務、維度、指標、報表），什么來源、什么主題、來自于什么數(shù)據源，流向了什么數(shù)據應用。
2.數(shù)據資產管理：有價值的元數(shù)據可以變?yōu)橘Y產（熱度），數(shù)據資產用什么方式對上層應用提供服務，這些對外服務是如何管控的，誰使用了數(shù)據，用了多少數(shù)據，是否應該用圖形化的方式進行統(tǒng)計和展現(xiàn)。
3.數(shù)據資產治理：
無價值數(shù)據展示。這時候就要盤一盤，發(fā)現(xiàn)了多少條問題數(shù)據，處理了多少條問題數(shù)據，是否應該有一個不斷更新的統(tǒng)計數(shù)字來表示。
治理工具。如使用什么樣子的工具有助于發(fā)現(xiàn)問題、解決問題 。
治理排名工具。如數(shù)據質量問題逐月減少的趨勢，是否應該用趨勢圖展現(xiàn)出來。數(shù)據質量問題根據部門、系統(tǒng)的排名，是否應該加在數(shù)據質量報告中，提供給決策層，幫助客戶進行績效考核。
總之，壯實認為，不要為了治理而治理。我們做數(shù)據治理工作，一定要從需求&痛點開始，就想辦法讓用戶直觀地看到成果，體驗收益。（注意是“體驗收益”，不是“感知收益”。）
為什么商業(yè)需要數(shù)據？是用數(shù)據評估任何動作的效果。所以，指標的源頭實際是業(yè)務同學定義的。但是背后有決定指標定義的商分同學、產生數(shù)據的研發(fā)同學、服務任何使用數(shù)據的數(shù)據產品同學。
所以，數(shù)據準不準？數(shù)據誰來用？誰是數(shù)據的最終受益人——業(yè)務同學。
兩點結論：
業(yè)務同學學會數(shù)據分析，將會大大提高企業(yè)效率。
指標/維度的定義，需要從業(yè)務同學中來，再到業(yè)務同學中去。
脫離指標維度說數(shù)據技術的人，在一定程度上是耍流氓。。。。壯實，今天想談一談，業(yè)務中如何對齊指標維度。業(yè)務對齊指標維度，在數(shù)據角度可以從底層和應用層有不同的解法，應用層偏重于指標/維度如何梳理/打通/維護；底層偏重于從分層建模的角度解決。
下面的圖，就是阿里老大哥，根據三種表+業(yè)務指標劃分，提供的一種指標定義和生產的方案。
這個還是行業(yè)老大哥阿里的一個圖：
這里要理解1對概念。
原子指標：基于某一業(yè)務事件行為下的度量，是業(yè)務定義中不可再拆分的指標，具有明確業(yè)務含義的名詞，如支付金額
派生指標：一個原子指標+若干修飾詞+時間周期。如最近1天海外買家支付金額。阿里還把派生指標分為三類，但是去別的公司，可能不這么定義。。。
事務型指標：是指對業(yè)務活動進行衡量的指標。如新發(fā)商品數(shù)，重發(fā)商品數(shù)。
存量型指標：是指對實體對象（商品，會員等）某些狀態(tài)的統(tǒng)計。例如商品總數(shù)，注冊會員總數(shù)
復合型指標：是在事務型指標和存量型指標基礎上復合而成。如UV-下單買家轉換率。
關于表可以回去翻一下壯實的第一篇和第二篇文章哦～
以下是阿里老大哥的數(shù)據層次圖：
因為這里是研發(fā)的重點，壯實簡要說模型設計原則和流程兩點：
分層模型設計原則
1. 高內聚和低耦合，業(yè)務相近或相關，粒度相同的數(shù)據設計為一個邏輯或者無力模型。將高概率同時訪問的數(shù)據放在一起。
2. 核心模型與擴展模型分離，核心模型包含常用核心業(yè)務的字段，擴展模型包括一些特定的或者少量使用的應用字段。
3. 公共處理邏輯下沉及單一，越是公共數(shù)據越要在數(shù)據底層封裝，避免暴露其處理邏輯，公共邏輯不要多出存在。
4. 成本和性能平衡，適當?shù)臄?shù)據冗余，但不能多。
5. 命名清晰，可理解。
實施工作流
1.充分的業(yè)務調研和需求分析
2.進行數(shù)據總體架構設計，根據主題域對數(shù)據進行劃分，按照維度建模理論，抽象出業(yè)務過程和維度
3.抽象整理出相關指標體系
4.使用相關工具或按照相關規(guī)范完成指標規(guī)范定義和模型設計
5.代碼開發(fā)和運維
好了，今天的數(shù)據治理就到這里了，因為數(shù)據治理是解決實際問題，市面上的解決方案比較少見，同學們感興趣，可以多多探索～
但是，解決從底層到業(yè)務同學的數(shù)據指標對齊問題，是一個長長久久、長治久安的問題，也是數(shù)據治理的一個很重點的問題。
如果你對數(shù)據治理感興趣，可以進行深入的學習，抓住這次治理的風口哦～
-End-
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1)包含自己或他人性經驗的細節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經歷等誤導他人的內容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治病；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網絡生態(tài)造成不良影響的其他內容。
二、違規(guī)處罰
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