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數據資產入表解決方案

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企業數據資產管理面臨的問題

時間：2022-08-11來源：互聯網瀏覽數：703次

數據資產的用戶場景可以概況為兩類，找數據和管數據。找數據主要是數據分析、產品運營等數據消費者，基于數倉加工好的數據進行分析、應用。找數據時，主要的痛點如下：

1）數據找不到
數據生產者和消費者會存在業務上的天然屏障。對于很多一線的業務同學并不能第一時間數據的輸出。例如，一個新入職的產品要做產品首頁的改版，想先分析下目前頁面各個流量入口的點擊與轉化情況，只能去問其他的PM或者去找數據同學，流量數據是哪個數據表，事件埋點規則又在哪里？

2）數據不敢用
數據處理邏輯不清楚，業務找到了訂單數據在XX表中，但是對訂單狀態的枚舉值含義不清楚，或者不知道營收的數據計算口徑，不敢用，只能咨詢表的負責人。

數據質量問題，搞數據的人都知道數據質量是數據團隊的生命線，但是卻又是無法避免的老大難問題，故障出得多了，用戶拿到數據的第一反應是先和數據人員確認下，今天數據沒問題吧。

管數據，主要是數據開發者，他們的目標是讓自己生產的數據可以更安全地被更多人復用，在實踐過程中，面臨的問題主要是以下幾種。

1）用戶咨詢多
用戶用數據找不到或者找到了數據不敢用，就只能向數據負責人進行咨詢，不同人的相同問題，或者不同問題。每天處理用戶問題可能就要花個幾個小時。

2）數據復用低
數據中臺建設要解決的也是數據復用問題，對于數據工作者經常遇到做好了數據模型使用者寥寥無幾的問題，有酒香但巷子深無人知曉的因素，也有部門墻、數據安全限制因素。

3）價值感知弱
數據開發者做了很多的數據模型，但不知道有多少人在使用，用到了哪里，產生了多少業務價值。數倉開發不生產數據，只是數據的搬運工，“工具人”的感受強烈。

4）問題排查路徑長
用戶反饋數據異常時，需要翻代碼，對數據加工鏈路進行追根溯源，排查路徑長，消耗時間久。

5）工作評估難

作為數據管理者，對于資產最關心的莫過于建設的怎么樣，如何評估數據工作的成果。做了很多的數據模型，績效就應該好嗎？