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6-1 网易数帆数据治理2.0实践分享 - 郑忆
文化传媒
2022-09-15
DataFunSummit2022:数据治理在线峰会
林***
AI智能总结
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网易数帆数据治理2.0思考与实践
核心观点
数据治理是企业数字化转型的关键环节,旨在提升数据生产力,实现“人人用数据、时时用数据”的愿景。
传统数据治理1.0存在数据开发与治理脱节、缺乏统一管理平台、忽视开发过程效率与质量问题、未解决烟囱式开发、数据价值与成本评估不足、治理过程缺乏量化手段和持续反馈闭环等问题。
网易数帆提出数据治理2.0方法论DataFusion,将数据治理融入DataOps全生命周期数据开发,核心亮点包括开发与治理一体化、逻辑数据湖、DataOps底座、数据中台架构和基于ROI的数据资产沉淀。
关键数据
传统数据治理项目失败原因:60%数据未挂靠目录、38%需求交付延期、65%数据质量问题由开发任务变更导致、78%元数据缺失、每周10个以上数据质量问题被投诉、78.39%表存储冗余、数据报表成本高、频繁发生业务滥用事故。
网易数帆数据治理成效:质量问题下降63%、稽核规则覆盖率92%、需求延期率降至1%、平均需求交付时间缩短至3天、下线无用数据20%节省成本超100万。
方法论与实践
DataFusion方法论
:结合DataOps、数据中台架构,实现数据开发与治理一体化,通过逻辑数据湖统一管理多平台数据,基于ROI进行数据资产沉淀。
关键实践
:开发与治理一体化(数据标准绑定稽核规则)、逻辑数据湖(统一元数据管理)、DataOps底座(自动化运维与持续集成)、数据中台架构(解决烟囱式开发)、ROI数据资产沉淀(成本预估与下线管理)。
持续运营
:元数据质量反馈闭环(数据治理专员发现问题、指派工单、修正发布)、企业数据文化建设(数据竞赛、资格认证、红黑榜考核)。
组织架构
:数据生产力组织架构包括数据智能部、数据治理专员、指标管理员、数据开发/应用/治理/分析/运维团队。
体系建设
:面向治理的体系建设包括政策制定(数据源、信息架构、主数据、安全)、流程管理(数据质量管理、安全管理)、考核机制(一票否决权、红黑榜)。
实践案例
某大型运营商
:通过网易数帆数据治理平台解决多厂家工具割裂问题,实现数据采集、建模、开发、调度、治理一体化,提升数据质量(稽核规则覆盖率92%)、扩大用户规模(从30+到500+)、降低成本(下线无用数据节省100万)、提升效率(需求交付时间缩短至3天)。
研究结论
数据治理2.0通过DataFusion方法论,有效解决传统治理痛点,实现数据开发与治理一体化,提升数据质量、效率、成本控制和价值,推动企业数字化转型。
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