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“小而美”的數據治理實踐
2021-03-22 15:00:55

01 背景與適用范圍

從服務體驗出發(fā)做數據治理:數據服務于業(yè)務,因為業(yè)務是在不斷的發(fā)展,所以當數據建設到了一定階段的時候,各種問題隨之而來,既有底層數據模型過于冗余、鏈路過于復雜等問題,也有業(yè)務側使用數據時的體驗問題。

當大家談到數據治理時,常常都想從根本出發(fā)解決問題,指定一系列指標規(guī)范,建模規(guī)范,借助元數據管理工具完成強制實施。開發(fā)側做了很多動作,但往往會出現業(yè)務側無感,形成開發(fā)同學自嗨的局面。

筆者在實踐過程中從用戶體驗的角度出發(fā),推動數據治理的落地,讓業(yè)務同學直接體驗到數據治理帶來的數據服務升級。

由于本文所講的內容,更多是業(yè)務線服務(數據 BP)中沉淀的經驗,所以對服務于具體業(yè)務線的數據開發(fā)/產品更有借鑒意義。

02 方法論

2.1 現狀分析

項目背景:筆者服務的業(yè)務對于數據的使用 90% 的場景都基于自助計算,但目前指標維度數據易用性較差,導致業(yè)務使用成本高,甚至多次因為指標混亂而取錯數。

核心原因主要有兩個:一方面建設過程中,對于核心指標體系不清晰,所以拓展了很多階段性的指標維度;另一方面由于業(yè)務經歷多年的發(fā)展,數倉圍繞許多 “曇花一現” 項目做過建設,業(yè)務下線后指標維度未做梳理下線。

項目目標:針對業(yè)務相關的數據集(基于業(yè)務線劃分的指標維度集合)做指標維度的治理,降低數據集使用的難度;并沉淀出一套適用業(yè)務服務體系的數據集治理 sop 雛形。

2.2 項目過程方法

2.2.1 問題體系化梳理

貼合業(yè)務實際使用情況,梳理指標維度當前存在四類問題:

1)大量命名擂臺的指標(中體內容量/內容量/中臺內容量-去重),從表面完全看不出具體差異。有新老模型的原因,也有不同場景下對應的元數據系統(tǒng)中取數方式不一樣的原因;

2)復合指標冗余嚴重:比如 “新增中臺發(fā)布態(tài)內容量” 類指標非常多,可以考慮通過維度組合核心指標的方案實現(限定「是否當日新增內容」維度下的「中臺發(fā)布態(tài)內容量」);

3)指標命名不規(guī)范(如:信息流_侵入態(tài)曝光_七日留存率,并不知道是什么動作到什么動作的留存);

4)指標注釋無法說明其真實意思(中臺內容量:“中臺內容量(狀態(tài)不限)”。其實底層是限定了發(fā)布態(tài)的)。

2.2.2 多方協(xié)作出方案

1)商業(yè)分析同學基于對業(yè)務的理解,歸納出核心指標維度體系;

2)數據產品對出現以上四類問題的指標維度做重點標注說明;

3)業(yè)務方根據指標維度的使用熱度及業(yè)務需要,確認指標是否可以下線;

4)數據開發(fā)對于可以簡化通過維度組合計算的指標給出建議(比如:「是否當日新增內容」維度 與「中臺發(fā)布態(tài)內容量」指標做出新增內容漏斗,原先的新增指標可以砍掉)。

整個過程由數據產品經理發(fā)起主導,其他角色的同學從自己的專業(yè)知識上提建議。

2.2.3 由淺及深做落地

優(yōu)先做指標維度的表層治理,提升業(yè)務側可感知的數據體驗,對應不同的情況應用層做三類動作:

1)不規(guī)范指標重命名(對于命名不易理解,不規(guī)范的指標維度,按照公司標準重新做命名);

2)無用指標/數據模型下線(部分指標維度不再使用的模型做字段下線;對應所有指標均已經確認可下線的模型做模型下線);

3)同義不同名維度/維指標做整合(舉例:筆者所在團隊,造成同義不同名的維度的原因主要是因為前期數據建設不規(guī)范,例如對城市名稱維度,不同事實表模型接入了不同的城市維度表,而不同維度表中對該字段有不同的命名,我們需要對各事實表模型中用到的維度表做統(tǒng)一即可)。

在指標維度表層治理完成后,數倉進一步展開數據鏈路的優(yōu)化工作,做深層的數據治理,更多幫助提升底層數據建設效率、數據生產效率。

2.3  項目效果

項目結束后,業(yè)務指標從 200+ 個精簡至約 80 個,維度從 150+ 個精簡至約 70 個。治理成果上線后業(yè)務側反饋:“確實提效了!再也不用擔心點錯指標了。同時讓其他協(xié)同的業(yè)務方用數據集的時候也降低了溝通成本”。

03 總結

項目實踐中值得總結的思想:

 治理實施思路上 “以客戶為中心”。由表及里實施治理,先從業(yè)務最能感知到的指標維度層做精簡操作;其次再提高業(yè)務使用過程中的速度體驗,從底層根本去治理數倉鏈路,同時達到長期降低數據開發(fā)成本的效果。

 協(xié)作過程中遵循 “合作共贏” 的原則,協(xié)同 ba 及業(yè)務方一起思考優(yōu)化方案,不僅從多角度保證了最終實施成果的可靠性,也能讓相關方感知到數據治理這個非常底層的工作。最終才得以讓治理項目獲得斐然的成果。

-END-

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    4)以號召粉絲、雇用網絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
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