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數據資產入表解決方案

高效數據資產入表規劃，專業數據合規，精確成本分攤，釋放數據價值，助力國央企和上市公司一站式數據資產入表。

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數據資產的治理

時間：2022-01-22來源：互聯網瀏覽數：505次

數據資產，通常是指數據的存儲和計算資源的管理情況，以及維護現有的數據資產，包括我們有什么數據、有什么指標、能做怎樣的事情，避免各團隊重復開發的事情出現。

數據的存儲和計算資源管理，往往是要與運維團隊配合，數據集群會給出一份賬單數據，研發團隊保障成本是可控的，如果預算超支較多，則需要進行治理。

關于數據存儲治理，通常指對數據表進行下線、縮減生命周期等操作。在實際開發過程中，由于長時間的項目積累，我們往往會發現很多不再使用的表仍在在運行，或者是一些不怎么使用的數據，存儲的周期非常長，這都是要治理的重點對象。解決的方法也很簡單，一是開發前的需求與模型評審，一個是監控數據表或者數據應用的訪問情況，對于低頻或者無訪問的數據，則確認必要性后，進行下線或者縮減生命周期的操作。

關于數據計算治理，則把重心集中在慢SQL的治理上，檢查那些消耗資源多、或運行時間長的任務，如果存在數據傾斜則進行優化，如果數據量確實大則考慮極限存儲或者進行裁剪，當然最基礎的，如對表的暴力掃描這種不合理的臨時任務，也是需要及時發現和關閉的。
最后，我們需要整理數據的文檔，有能力的團隊可以把文檔開發成一個錄入和查詢的平臺工具。這個文檔或者工具，要解決諸如我們有什么數據、有什么指標、能做怎樣的事情的問題。

文檔要有如下的幾個基本要素：
其一，要有源系統的模型設計，明確業務過程有哪些、業務發生時的數據流向、數據之間的ER關系等信息；

其二，要有指標字典，指標字典是非常重要的，一定要在需求溝通的過程中沉淀下來，當我們回頭去看的時候，大量的時間在溝通指標和維度的定義；

其三，要有開發和需求規范，很多時候我們處于效率的考量，會做很多“私下”的工作，但這些工作往往不在正式的列表中，因此流程上還是要規范一些，不要把有限時間放到無限的溝通中去。