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有效數據治理的6大原則

時間：2019-10-17來源：知乎瀏覽數：1180次

有效數據治理的6大原則?
如果你常常對數據準確性而煩惱，大部分時間都用于處理數據而不是對業(yè)務進行思考分析的話，那么你需要好好對數據進行治理了。

一、為什么要進行數據治理
不知道你是否有這樣的感受，看到數據后，一臉懵逼，不知道各個表和字段代表什么意思，再看看別的同事寫的SQL，一條SQL語句有幾百行，各種表關聯(lián)，然后問了其中一個同事，他說“別提了，數據都不準，我快被數據折磨死了！”，此時你是不是“想死”！欲哭無淚……
究其背后的原因，是因為負責的人只是問題使然，哪有問題哪里去補，沒有整體的統(tǒng)籌規(guī)劃，一步錯，步步錯，數據最后是越來越重，查詢越來越復雜，數據準確性還沒有人敢打保票，同時修復的難度也大大增加。

二、如何進行數據治理
如果要想將數據治理好的話，需要遵循以下六大原則、合理制定數據中間表模型以及埋點采集到應用全流程的把控。

1. 六大原則

原則1：關鍵概念多方共識
關鍵概念若涉及多方，比如成交客戶的定義，要確保公司內部和客戶相關的所有業(yè)務人員理解一致。
你或許會說，成交客戶還不好理解么，就是購買了我公司產品且簽署合同的用戶就是一個成交客戶，但是實際情況遠非如此，筆者當時處理該塊的業(yè)務時，問不同的業(yè)務人員得到的結果都不一樣，這樣就造成了數據指標統(tǒng)計的歧義甚至數據的不準確。
當一個合同主體變換名稱（含工商注冊名稱變更、更換簽約公司等），那么這個客戶算一個成交客戶嗎？
同一個集團/公司下，不同的子公司/業(yè)務線/部門用同一個名字簽署多個不同合同，屬于單個成交客戶還是多個成交客戶？
當合同還在「待確認」或未拿到合同編號時，如果客戶運營人員已經開始服務客戶，那么這個客戶算一個成交客戶嗎？……

原則2：某個類型的值經常發(fā)生變動，則需要冗余一個通用字段冗余值
筆者是深受其害，以前每個月底都需要找開發(fā)、業(yè)務人員對一遍數據，舉個例子：
查詢原始指標：soure_type為A，B的任務產出的金幣數額為消費指標，SQL已針對該指標做了類型篩選。某一天業(yè)務運營人員上線新的任務，C類型的任務會貢獻金幣流水，但是開發(fā)未告知數據人員，導致原來的關鍵指標數值出現差錯。
處理過數據的同學都知道，某個指標的實現可能和其它幾個關鍵指標相關，那么該指標的異常排查就需要逐個檢查是哪個相關指標出問題了，查找到原因可能2，3天的時間就沒了，但如果事先開發(fā)人員冗余了一個通用字段代表該類消費指標，那么后續(xù)不管業(yè)務人員上線多少個消費類型的任務，都不會對原來的指標產生影響。

原則3：每個實體都有唯一、不變的ID，最好沒有實際意義
一是為了實體的唯一性，二是為了表關聯(lián)或更新時不受業(yè)務的影響。

原則4：涉及協(xié)作的數據，發(fā)現問題要從修改源頭做起，保證下一次拿到正確的數據
協(xié)作的數據可以說是一個串聯(lián)的過程，源頭的數據會逐層影響下層的數據，不要為了一時方便，只修改目前發(fā)現問題的地方，要從修改源頭做起，方便他人即方便自己。

原則5：編寫操作清單，操作前請三思
數據間存在關聯(lián)，把數據間的關聯(lián)關系陳列清楚、注意事項標注清楚，操作前一一核對，小數據量驗證無錯后，大數據量執(zhí)行。

原則6：系統(tǒng)工程的方法管理數據，盡可能使用系統(tǒng)，監(jiān)控數據錯誤并及時修復。
將使用數據的相關方都畫在一張系統(tǒng)循環(huán)圖中，觀察數據錯誤產生于系統(tǒng)哪個環(huán)節(jié)，如何影響后續(xù)各個環(huán)節(jié)，避免惡性循環(huán)的產生。

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