网易数据治理白皮书

研报总结

数据治理的重要性与目标

数据治理在数字化时代对企业至关重要，它旨在解决数据的管理、使用和价值提取问题。数据治理的目标是通过规范数据管理流程、提升数据质量、促进数据共享与利用，最终实现数据驱动的决策和业务增长。

数据治理面临的挑战

1. 开发与治理脱节：传统数据治理侧重存量数据治理，忽视了新数据的长效治理，导致数据治理成本高昂，且与数据开发、运维、安全等环节存在脱节。
2. 烟囱式数据开发：各业务部门独立维护数据仓库，造成指标口径不一致、数据重复开发等问题，影响数据整合与共享。
3. 不同平台间缺乏统一管控：大型企业内部存在多个独立系统，导致资源浪费和效率低下。
4. 治理过程缺乏量化监控：治理过程难以衡量，可视化成果不足，影响领导和客户的认可。
5. 数据成本和价值管理不足：未有效识别和管理数据成本与价值，导致资源浪费和效率问题。
6. 闭环机制缺失：数据治理活动缺乏闭环机制，导致问题难以得到有效解决。

网易数据治理实践

• 一体化开发与治理：强调开发与治理的融合，提高数据治理的效率和效果。
• 数据中台架构：构建统一的数据中台，提升数据治理的标准化和共享性。
• 湖内湖外统一治理：确保数据治理覆盖所有数据源，包括内部和外部数据。
• 基于ROI的数据资产精细化管理：通过量化数据资产的价值和成本，优化资源分配。
• 持续闭环数据治理：建立反馈机制，确保数据治理活动的连续性和改进。

结论

数据治理是企业数字化转型的关键环节，通过有效的数据治理，企业可以提升数据质量，优化数据使用效率，降低成本，更好地挖掘数据价值，支持决策制定，最终实现业务增长和竞争优势。网易的实践展示了通过一体化治理、中台架构、闭环管理等策略，可以有效解决传统数据治理面临的挑战，提升数据治理的效能。