《数据治理与数据开发：差异解析与协同共进》
一、概念内涵
1、数据治理
- 数据治理是对数据的全生命周期进行管理的一系列活动，包括数据标准制定、数据质量管理、数据安全管理、元数据管理等，它侧重于建立数据管理的框架和策略，以确保数据的准确性、一致性、完整性和安全性。
- 在一个大型企业中，数据治理团队会制定统一的数据标准，像客户信息中姓名的格式是姓在前名在后，还是名在前姓在后要有明确规定，要对数据质量进行监控，防止出现客户年龄为负数或者电话号码位数不对等错误数据进入系统，数据治理还涉及到数据的访问权限管理，确保只有授权人员能够访问敏感数据，如员工薪资数据等。
图片来源于网络，如有侵权联系删除
2、数据开发
- 数据开发主要是指从各种数据源（如数据库、文件系统、日志文件等）中获取数据，然后进行数据清洗、转换、集成等操作，最终构建数据仓库、数据集市或者其他数据存储系统的过程。
- 数据开发人员要从多个业务系统（如销售系统、库存系统、财务系统）中抽取数据，对抽取出来的数据进行清洗，去除重复数据、处理缺失值等，然后按照业务需求将数据转换为合适的格式，如将销售日期从字符串格式转换为日期格式，最后将处理好的数据集成到数据仓库中，以便进行数据分析和报表生成。
二、目标导向
1、数据治理的目标
- 数据治理的目标是提升数据资产的价值，通过建立有效的数据管理机制，使得数据在企业内部能够被准确、可靠地使用，它致力于打破数据孤岛，确保不同部门、不同系统之间的数据一致性和互操作性。
- 在一家跨国公司中，不同国家的分公司可能使用不同的业务系统，但通过数据治理，可以实现全球范围内客户数据的统一管理和共享，从而提高客户服务水平和营销效率。
2、数据开发的目标
- 数据开发的目标是构建高效的数据存储和处理环境，以满足业务的数据分析需求，数据开发人员要根据业务分析师和数据科学家的要求，快速准确地提供可用的数据。
- 为了支持企业的销售预测分析，数据开发人员需要构建一个包含销售历史数据、市场趋势数据、客户行为数据等的数据仓库，并且要保证数据的及时性和准确性，以便数据分析师能够基于这些数据进行有效的销售预测模型构建。
三、工作流程
1、数据治理的工作流程
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 首先是制定数据治理策略，包括确定数据治理的目标、范围、原则等，然后进行数据治理框架的搭建，如建立数据标准管理体系、数据质量管理流程、数据安全管理框架等。
- 接着是数据治理的实施阶段，包括数据标准的推行、数据质量的监控和改进、数据安全措施的执行等，最后是对数据治理效果的评估，根据评估结果不断优化数据治理的策略和流程。
- 在制定数据标准时，要经过多轮的调研和讨论，涉及到业务部门、技术部门等多个利益相关者，在实施数据标准时，要对现有数据进行梳理和转换，使其符合新的标准要求。
2、数据开发的工作流程
- 数据开发首先要进行需求分析，了解业务对数据的需求，如需要哪些数据、数据的格式要求、数据的时效性要求等，然后进行数据架构设计，确定数据的存储结构、数据的流向等。
- 接下来是数据的抽取、转换和加载（ETL）过程，这是数据开发的核心环节，最后是对数据开发成果的测试和部署，确保数据能够正确地存储和使用。
- 在数据架构设计时，要考虑数据的扩展性，以便在未来能够轻松地添加新的数据源或者数据类型，在ETL过程中，要对数据转换的逻辑进行严格的测试，防止出现数据转换错误。
四、技术需求与技能要求
1、数据治理的技术需求与技能要求
- 在技术需求方面，数据治理需要数据质量管理工具、元数据管理工具、数据安全管理工具等，数据质量管理工具可以对数据的质量指标（如准确性、完整性等）进行自动化检测和报告。
- 技能要求方面，数据治理人员需要具备数据管理知识、业务知识、政策法规知识等，他们要理解企业的业务流程，以便制定合理的数据标准和管理策略，同时要熟悉相关的数据保护法律法规，确保数据治理工作的合规性。
2、数据开发的技术需求与技能要求
图片来源于网络，如有侵权联系删除
- 数据开发需要数据库管理系统、ETL工具、数据仓库技术等，ETL工具可以高效地完成数据的抽取、转换和加载工作。
- 技能要求方面，数据开发人员需要掌握编程语言（如SQL、Python等）、数据建模技术、数据仓库设计知识等，他们要能够编写复杂的SQL查询语句来处理数据，运用数据建模技术构建合理的数据结构。
五、两者的协同关系
1、数据治理为数据开发提供指导
- 数据治理制定的数据标准、数据质量要求等为数据开发提供了规范和约束，数据开发人员在进行数据抽取、转换等操作时，必须遵循数据治理所确定的标准。
- 如果数据治理规定了客户数据中性别字段只能是“男”或“女”，那么数据开发人员在清洗数据时就要按照这个标准来处理性别数据，确保数据的一致性。
2、数据开发为数据治理提供反馈
- 数据开发过程中会发现数据治理策略中的一些问题，如数据标准不合理或者数据安全措施过于繁琐影响数据处理效率等，这些反馈可以帮助数据治理团队对治理策略进行调整和优化。
- 数据开发人员在进行数据集成时发现按照现有的数据分类标准，某些数据无法准确归类，他们可以将这个问题反馈给数据治理团队，促使其对数据分类标准进行修订。
数据治理和数据开发虽然有着不同的侧重点和工作内容，但在企业的数据管理体系中是相辅相成的，只有两者协同发展，才能实现企业数据资产的有效管理和价值最大化。
评论列表