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智能數據治理平臺

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數據治理之干中學

時間：2025-05-25來源：志明瀏覽數：96次

數據治理“干中學”的核心是以問題驅動，小步迭代，以小規模企業場景為例。首先，從業務痛點切入（如報表數據沖突、指標口徑混亂），通過解決具體問題積累經驗，例如梳理數據血緣、制定質量規則。其次，采用最小可行方案（MVP）快速驗證，優先在單部門或某系統試點治理，利用其進行數據質量監控，如果沒有專業的工具，Excel+DBeaver等工具就行，關鍵是建立有效的數據質量規則及相關監控指標維度，形成科學的臺賬，結合相關臺賬分析再逐步深化。關鍵場景包括：


1）數據質量問題探查與處理，定位根因并建立校驗規則、清洗規則等，提升數據質量，才能使數據發揮價值；


2）元數據管理，商用或開源的工具很難用上，一般都是用不起，這里一樣可以通過SQL IDE或數據建模工具（如PDManer）去逆向生成一份數據庫模型（技術元數據），但現實中，極大可能是生產數據庫中的庫表結構設計、表或字段的注釋都是缺失的，哪怕是把之前參與開發的人員請回來看，也理不明白。如果業務清晰，也沒必要在歷史債務問題上糾結，直接重新設計模型都來得及，打不過就加入必然越陷越深越挖越坑，那就繞道而行；


3）協作流程設計，明確數據Owner職責與審批機制。實踐中需善用現有資源（如數據庫文檔、業務流程圖），結合行業框架（如DAMA）補充理論，并優先治理高價值數據（如客戶主數據）。最終通過“解決問題-工具落地-復盤優化”循環，逐步構建體系化能力，避免脫離業務追求大而全。數據如果在內部都流不通用不暢，就別惦記著趕數據交易、數據入表等時髦了，路漫漫其修遠兮。干中學，學中干，干就完了。

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