数据资产|数据地数据资产管理,到底管什么?
编辑导语:作为数据中台的重要根基,数据资产绝对值得重视。那么,如何针对数据资产进行管理?我们首先需要了解当下数据资产管理过程中面临哪些问题,并了解数据消费者的需求。本篇文章里,作者针对数据资产管理这一问题进行了总结,一起来看一下。
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数据资产是数据中台的重要根基,没有资产的数据中台是无源之水,就只能叫做数据工具。在数据中台架构中,数据资产建设、管理、治理是重头戏。
那么数据资产到底该如何管理,怎样治理呢?本文主要分享资产管理模块,后期输出资产建设流程规范、资产治理相关内容。
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数据资产所处数据中台中的位置
一、企业数据资产管理面临的问题数据资产的用户场景可以概况为两类,找数据和管数据。找数据主要是数据分析、产品运营等数据消费者,基于数仓加工好的数据进行分析、应用。找数据时,主要的痛点如下:
1)数据找不到
数据生产者和消费者会存在业务上的天然屏障。对于很多一线的业务同学并不能第一时间数据的输出。例如,一个新入职的产品要做产品首页的改版,想先分析下目前页面各个流量入口的点击与转化情况,只能去问其他的PM或者去找数据同学,流量数据是哪个数据表,事件埋点规则又在哪里?
2)数据不敢用
数据处理逻辑不清楚,业务找到了订单数据在XX表中,但是对订单状态的枚举值含义不清楚,或者不知道营收的数据计算口径,不敢用,只能咨询表的负责人。
数据质量问题,搞数据的人都知道数据质量是数据团队的生命线,但是却又是无法避免的老大难问题,故障出得多了,用户拿到数据的第一反应是先和数据人员确认下,今天数据没问题吧。
管数据,主要是数据开发者,他们的目标是让自己生产的数据可以更安全地被更多人复用,在实践过程中,面临的问题主要是以下几种。
1)用户咨询多
【 数据资产|数据地数据资产管理,到底管什么?】用户用数据找不到或者找到了数据不敢用,就只能向数据负责人进行咨询,不同人的相同问题,或者不同问题。每天处理用户问题可能就要花个几个小时。
2)数据复用低
数据中台建设要解决的也是数据复用问题,对于数据工作者经常遇到做好了数据模型使用者寥寥无几的问题,有酒香但巷子深无人知晓的因素,也有部门墙、数据安全限制因素。
3)价值感知弱
数据开发者做了很多的数据模型,但不知道有多少人在使用,用到了哪里,产生了多少业务价值。数仓开发不生产数据,只是数据的搬运工,“工具人”的感受强烈。
4)问题排查路径长
用户反馈数据异常时,需要翻代码,对数据加工链路进行追根溯源,排查路径长,消耗时间久。
5)工作评估难
作为数据管理者,对于资产最关心的莫过于建设的怎么样,如何评估数据工作的成果。做了很多的数据模型,绩效就应该好吗?
二、数据消费者与生产者的诉求1. 找数据数据消费端,通过数据地图寻找目标数据,进行分析或者数据应用。
1)业务场景
- 不知道所需要的数据在哪里,“逛数据”,发现目标;
- 知道表名或字段信息,确认数据逻辑或元数据信息。
- 核心用户:数据分析、数据挖掘、数据开发;
- 重要用户:产品、运营;
- 覆盖用户:业务开发、商务等。
- 资产分级分类,提供简单易用的资产“地图”导航,快速找到目标表;
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