神策数据曹犟:数据治理中的一些挑战与应用

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本文根据神策数据联合创始人&CTO曹犟在神策2019数据驱动大会的精英训练营上发表的《数据治理中的你這個 挑战与应用》主题演讲分发而成。本文将为你重点介绍:

·数据治理的概念与重要性

·数据治理面临的挑战

·数据治理与组织架构

·数据治理中的应对

你這個 大数据公司在过去一段时间都得到了较好的发展,究其意味着着意味着着恰逢专注于业务流的信息化建设正在向数据化转型。但在所以有以前,数据觉得还所以IT化的“副产品”,早期的工作思路仍然围绕如何将业务IT化,而数据所以你你這個 过程中自然而然产生的结果,即所谓的“副产品”。意味着着在数据生产的过程中并未做到足够重视,数据质量与可靠性则很难得到保证,这也是数据治理在现在得以被重视的重要意味着着。在业务IT化的过程中,企业通过第三方厂商、自研等法子构建多种数据系统,采用多种系统中的数据化治理,是实现数据效能、数据驱动业务的关键步骤。

早期,企业用信息技术去构建业务流,而现在,亲戚亲戚朋友 试图用信息技术,有点痛 是互联网行业中的你這個 大数据外理以及分布式外理技术构建数据流,但在构建过程中,太久强调技术有一种而忽视了对数据的治理。

数据治理是整体性间题图片,暂且仅是技术间题图片,市面上数不胜数的商业组件都还后能 外理如何对数据进行存储、查询等间题图片,为啥让在实际的业务请况下对于数据治理以前一个多多多系统性工程,目前却并无现成的产品或技术都还后能 直接外理。

企业的数据流建设

亲戚亲戚朋友 都还后能 尝试用数据治理的深度图来解读上图。

构建数据流的过程,很大意义上是为了外理分布在IT系统里各个不同子系统之间的数据孤岛间题图片,用两根完整篇 的数据流将不同子系统之间的数据孤岛打通,共同应用于不同的应用场景,你你這個 打通的过程,所以有一种意义上的数据治理。这也反映了我以前尤为推崇的一个多多多观点——构建数据仓库有一种所以一个多多多数据治理的过程。

另外,对于数据的本质,我无缘无故推崇如下一个多多多定义,第一“信息是用来消除不选着性的”,第二“大数据的本质,所以用信息来消除不选着性”。同样,对于数据驱动在业务决策和产品智能两大方面的应用,也都将建立在数据治理的基础上才有意义。

数据驱动的两类应用

一、哪此是数据治理?

数据治理的本质是组织对数据的可用性、完整篇 性和安全性的整体管理。

1.数据治理的本质

可用性指数据可用、可信且有质量保证,无需意味着着分析结果的准确性造成偏差,从业者都还后能 放心地根据数据结果做业务决策;完整篇 性分为一个多多多方面,一方面指数据需覆盖各类数据应用的时需,另一方面指无需意味着着数据治理那么到位而造成数据资产的流失,也即影响数据资产的积累,这也是神策数据在创业伊始便开展私有化部署的意味着着;安全性指治理和分享过程需安全可控,不侵犯用户隐私,且无需给组织留下安全隐患。

2.数据治理的重要性

数据治理是所有数据应用的根基,数据治理的好坏直接影响所有数据应用的价值。

无论是基于数据看报表,还是做交互式的多维分析,还是做更错综复杂的个性化推荐,所有的数据应用都时需一个多多多多良好的数据治理结果。神策有一种就拥有一款推荐产品——神策智能推荐,通过这款产品的实践,亲戚亲戚朋友 发现,它的实施周期相比其它几个产品普遍偏长,这也意味着着个性化推荐对于数据的质量和准确性要求相对更高。简而言之,数据应用做得深一点入,所需数据就会更多,对数据质量也会有更高的要求。

数据治理是组织数据资产沉淀的基础,数据治理的好坏直接决定了组织的数据资产都还后能 得到沉淀,都还后能 充分地发挥价值。

无缘无故会有客户主动来询问:“领导说亲戚亲戚朋友 要做一个多多多数据中台沉淀数据,但不知具体意味着着,亦不清楚搭建中台的具体目的,意味着着要等搭建以前寻找数据价值时,再去探索具体应用。”另一方认为,在经费条件允许的请况下,当然都还后能 将企业的所有数据整合在共同,通过良好的权限管控,充分的共享,聚合所有的业务部门共共同探索数据的应用,意味着着数据中台有一种就承载着组织内部人员所有数据的整合分享角色。

二、数据治理面临的挑战

本部分的内容将数据治理面临的挑战分为两类,一类因“技术”而起,一类因“人”而起。由客观的技术间题图片对数据治理带来的挑战普遍较好外理,比如如何分发数据、如何存储数据等,都可通过更先进的工具、更新的技术等法子外理。而由人或组织架构带来的间题图片相对错综复杂,它的背后蕴藏 的是企业在文化、流程上的间题图片,都还后能 通过以下实例说明。

1.多业务系统多数据源的整合挑战

企业你要做的数据应用太久,所需的数据就会太久,所要去获取的数据源也会增多,而相应的数据外理也会太久,这是一个多多多极为显而易见的间题图片。对于神策数据而言,亲戚亲戚朋友 在数据应用方面相对“单纯”,主要针对用户行为领域,分发用户行为数据,从客户端、服务端、数据库等做对接。但即使是以前一个多多多限定特殊领域的应用,亲戚亲戚朋友 在整合多方面数据源上也会碰到非常多的挑战,可想而知在面对多业务系统多数据源的请况下将更加困难。

多业务系统多数据源的整合的挑战

2.数据分发技术上的挑战

近年来,你這個 公司都是尝试将另一方的业务线上化,都时需通过数据对用户进行分析与运营,如何精准分发可用的用户数据以及你這個 相关数据,都将是数据分发在技术层面上面临的挑战。

数据分发技术挑战

3.用户隐私与安全挑战

用户隐私与安全不仅是对技术挑战,更多的是有一种意识上的挑战。企业时需准确把控数据分发的红线,比如针对欧盟范围内的国际业务,就时需参考GDPR的相关规范。

在国内,所以有银行券商等企业也同样拥有一套完善的数据合规要求,甚至意味着着细化到“某个特定字段对于某一个多多多特定人可看但不可下载”的程度,哪此都是时需在进行数据治理时考虑的因素。另外,意味着着时需在公网传输交换数据,也同样时需思考数据如何外理窃取和伪造的间题图片。

用户隐私与安全挑战

4.组织架构与部门隔阂带来的配合

部分组织在数据治理的过程中带宽过慢,成效不好,其中一个多多多有点痛 要的意味着着是权责、部门配合等方面处于间题图片。所以有请况下,生产数据、使用数据、分析数据的工作人员分布在不同的职能线与部门,角色不同,立场所以同,哪此客观处于的影响因素都会影响整个数据治理的最终结果。

组织底部形态与部门隔阂带来的配合挑战

5.业务持续迭代中带来的挑战

在互联网行业中,尤其是业务迭代较为越快的团队里,通常处于“1.0版本的数据质量最优,1.1版本不行,2.0版本完整篇 不可用”的说法,说明第一次做数据治理时,极重视数据质量,会有完善的流程来保证分发的准确性,有一种也那么太久的包袱;而在后续的产品迭代中,意味着着流程和标准的迭代相对滞后,整个数据治理的结果也会随着受影响,最终意味着着整个数据质量低劣,直至所谓的“完整篇 不可用”。

业务持续迭代中带来的挑战

下面举一个多多多具体实例说明。

实例1.

某公司的业务部门向第三方数据分析平台提出数据需求,该公司内部人员有多个App频道,每个频道隶属于一个多多多单独的部门,而第三方数据分析平台在分发分发阶段时需不同部门的团队相互配合。意味着着不足统一各部门需求与任务的统筹角色,实施过程中很难清楚划分相关责任,加进进管理、测试等工具的缺失,最终意味着着每次发版都会处于分发丢失和报错。

实例2.

某企业的所有用户相关数据分散在不同的系统上面,试图通过第三方数据分析平台整合统一的用户标签数据系统。然而在分发数据的过程中,每跨一次部门就时需提一次全套的审批流程,好不容易分发齐各部门各系统中的数据以前,却发现数据统计口径不一致,无法得到一个多多多公司统一的用户标签数据。

三、数据治理与组织架构

上述内容意味着着提到关于组织架构的内容,因其重要性将在本部分单独说明。

1.数据治理是一个多多多动态的过程

数据治理实际反映的是组织间题图片、文化间题图片,这也是你這個 公司为了明确权责划分而建立数据治理委员会的意味着着。共同,还时需明确的进程与执行进程的计划,明确的进程指对数据进行治理所需经历的阶段、间题图片有明细的了解,执行进程的计划指每一步时需外理哪此间题图片。当公司的主流业务处于变化时,组织架构会随之改变,接而带来数据治理层面的变更,所以有,数据治理是一个多多多动态的过程,伴随整个业务变更与组织架构变更。

2.数据治理中的一个多多多核心角色

第一,数据使用者,通常集中在产品经理、数据分析师、营销经理、运营经理等岗位,有查看报表、数据分析、用户画像、用户运营等需求,亲戚亲戚朋友 属于数据治理的受益者。

第二,数据生产者,通常集中在前端开发、后端开发、数据工程师、ETL工程师,有分发、打日志、做数据ETL的需求,亲戚亲戚朋友 属于数据治理的付出者,意味着着看必须直接收益,反而增加工作负担。

意味着着数据使用者属于数据治理中受益的一方,多数请况下需由其来推动数据治理任务进行。

在神策数据的具体实践中,亲戚亲戚朋友 非常强调对客户接口人,通常请况下也所以数据使用者的培训,由他去推动整个流程,去了解数据生产者的实际请况,从而让数据治理工作更好地进行。

四、数据治理中的应对

首先,数据治理的核心认识是,数据治理是一个多多多持续为啥让长久的一个多多多过程,不同的产品都还后能 外理比如分发、传输等数据治理层面上的不同间题图片,但暂且处于一款所谓的“数据治理产品”,都还后能 用来外理所有间题图片。

其次,数据治理的整体法子论是“从应用倒推”。先选着数据应用、数据资产的需求,接着选着时需哪此数据,以前选着时需从哪种数据源获取数据,最终选着具体的数据治理方案。

神策凭借近年在实际业务中的经验,围绕用户行为分析领域,总结出一套数据治理法子论。

用户行为的数据治理

第一步,选着分析需求。通过了解数据使用者时需看哪此指标、用在哪此场景、使用哪此分析模型等方面来了解具体的数据使用需求,完成需求梳理。

第二步,映射数据模型。在该步骤需选着分发的事件和属性,并完成事件设计。

第三步,选着数据分发技术方案。根据要采的事件和属性,结合现有实际业务系统,去选着到底要从何种系统里以何种技术方案分发数据。

第四步,数据分发与集成。你你這個 步所以指具体的开发、集成工作,包括完成相应的SDK集成、数据分发工具的开发、数据ETL开发等。

第五步,数据校验和上线。你你這個 步中时需使用必要的测试工具、利用分发管理平台做数据对比等。

下面,举例说明数据治理的三大原则。

数据治理原则1:暂且先污染后治理,要从源头控制

在创立神策数据以前,亲戚亲戚朋友 曾长期参与百度的日志数据相关的工作。在最现在结束了的阶段,所谓的日志外理所以通过中控机器,暂且同的业务系统里下载文本日志,跑完脚本后生成报表,再通过邮件的形式分发。

508年,团队外理了以前方案中的技术架构的间题图片,把以前的单机系统变成了分布式系统,提高了整体性能与计算带宽,用分布式的法子下载日志,用分布式的法子来计算报表。为啥让,亲戚亲戚朋友 本质上只提供了一个多多多计算的调度平台。就数据有一种而言,那么人知道哪此海量数据其中的细节,数据那么得到充分的复用,造成了你這個 计算资源的浪费。所以有,这部分的工作觉得所以外理了一个多多多技术间题图片,但并那么外理任何数据治理方面的间题图片。

意识到数据治理的间题图片以前,团队中现在结束了了百度用户数据仓库的构建工作。有工程师每天将文本日志用进程转成底部形态化日志,并在进行必要的数据清洗、Union、Join等ETL的工作以前,将哪此底部形态化日志统一映射到一张大表(今天event模型前身),并对外提供集中访问。但随着产品线不断增多,入库周期变得更长,到后期,每增加两根产品线,都时需付出共要一周时间去外理。共同,意味着着数据在产生后时需做ETL,从产生到传输到统一的Hadoop集群时需时间,ETL的计算也同样时需时间,即使在最佳请况下也必须保证半小时的时效性。这是一个多多多典型的数据“先污染后治理”的例子,不仅在治理上时需付出更多的代价和成本,数据有一种的可用性和时效性也会受到影响。

以前,亲戚亲戚朋友 尝试通过推行全百度统一的Logging平台,从打日志现在结束了就保证数据的正确性,为啥让直接将数据传输到分布式集群上以保证数据的可用,这所以从源头来治理数据的思路。

在创立神策以前,亲戚亲戚朋友 就充分吸取了哪此教训,通过SDK意味着着你這個 工具去严格控制数据分发格式及数据模型,尽最大努力减少ETL的代价,从而保证查询时效性与导入时效性。所以有,数据治理要从源头现在结束了,暂且先污染后治理。

数据治理原则2:数据治理的过程要贯穿到整个业务迭代的过程中

以软件开发流程为例。首先,在产品需求阶段,同样时需去明确数据需求。在具体设计阶段,完成产品交互系统架构变更的共同,去选着要加哪此日志、字段等。在实际开发阶段,完成相应的代码开发、日志变更,单元测试应包括相应的日志变更部分,并进行日志审计,暂且将分发当成一个多多多单独的开发任务,所以伴随的过程。在测试阶段,当测试整体性能的正确性的共同,测试数据、日志的正确性,确保功能符合预期、日志打印正确,都还后能 满足分需求。在上线阶段,要实际查看上线的分发、日志是是是不是正确,并对功能进行确认。最后,在项目总结阶段,用数据说明转化率变化、流程优化请况,对功能完成程度的总结,尝试真正地用数据说话。

数据治理原则3:以产品化、组件化的思路来外理,必须依赖于人工

以产品的法子外理客户端数据分发间题图片。神策的开源SDK被你這個 业界同仁参考学习,究其意味着着意味着着它用产品的法子外理客户端数据分发间题图片的思维,无论是电商、社交、金融、游戏,还是哪有一种产品,都会在客户端分发用户数据时面临匿名ID生成、基础属性分发、数据打包压缩加密、本地缓存、网络传输、时间校准、根据数据模型限定了分发数据的Schema、通过全分发等法子提供了对常见数据的自动分发功能、结合后端提供了对于分发端调试功能等场景,所以有,都还后能 用产品思维来外理的间题图片,不依赖人工。

在创办神策以前,我和团队以前利用一个多多多日志库去外理日志格式的间题图片,相似现在市面上流行的你這個 Java的日志库,从server中获取所有日志的Schema,并使用Schema打日志,保证日志在格式上的正确性和统一性。

如今,神策内部人员的SDG产品希望用产品的法子来外理样分发管理、ETL、数据校验一系列的间题图片。以往,亲戚亲戚朋友 另一方的客户群蕴藏 销售、客户成功、分析师、实施工程师等多种角色,目的是最大限度减少上线前在设计、分发、校验、交付等场景中意味着着跳出的间题图片。但商业的本质是带宽,时时需产品去解放众多客户群中大批量的人力,通过一个多多多完整篇 的平台,去查看整个数据治理的过程,去外理客户们诸如“我上线的以前,把他的类型搞错了为啥么办?”“为啥么把错误的数据搞懂来修改后再填进去?”等间题图片。

以某大型的连锁商超客户的数据治理为例。

该商超当时处于的现状间题图片一个多多多多:第一,时间多、不足规范和管理;第二,分发需求的沟通成本大且分发代码无缘无故被破坏;第三,无法进行有效的业务测试,上线后跳出间题图片修复周期很长。

在外理过程中,神策团队从最终的应用倒推,首先重新梳理事件设计方案,接着废除原有混乱分发,法子新的分发方案和规范,重新进行分发,以前开发分发管理平台,包括创建分发需求、分发需求审核等,最终在数据校验阶段,测试团队开发测试工具以便校验数据,并通过网络抓包摘取SDK上传的数据,利用分发管理平台导出的配置(事件设计)进行对比测试。

以前例子,以某支付平台客户数据治理案例为例。

该案例当时处于的主要间题图片有两点,首先,每次发版会有分发丢失和报错,其次研发把错误的数据传到生产系统。团队通过分析发现,引发这两点间题图片的主要意味着着是部门隔阂以及多角色执行必须位意味着着。于是,团队成员通过需求提出、事件设计、需求澄清、数据分发、数据校验等步骤重新构建需求运转流程,梳理治理方案,从角色赋能、工具选着等多方面对支付平台的客户数据进行科学治理。

另外,神策内部人员无缘无故强调“价值交付”,“价值”不仅仅指通过神策的产品外理现状间题图片、改善业务指标,广义而言,还包括神策团队如何帮助客户搭建数据仓库,做好数据治理,以及赋予客户一套完备的交付流程。

神策团队结合具体业务实践,针对企业不同的发展请况,总结出两类数据治理层面的实践法子论。

首先,对于初创企业而言,在组织层面时需数据使用者从需求现在结束了负责推动数据治理,相关的数据生产者积极配合。在流程历史层面应侧重于从源头控制数据的产生与分发,并在软件开发流程中将数据治理贯彻下去。在工具层面,需在BI工具、分析工具等方面做较多投入。

其次,对于心智性成熟 图片 图片 是什么期的句子企业而言,在组织层面时需“一把手”工程,可成立单独的数据治理委员会,贯穿不同部门。在流程层面,心智性成熟 图片 图片 是什么期的句子企业的“数据包袱”较多,应侧重于对已有数据和系统的治理,共同时需从上到下的推动,将数据治理结果与绩效挂钩。在工具层面,整体架构时需结合另一方的实际请况做统一设计,外采的工具主要作为整体架构的必要补充,除了数据应用之外,在审计、风控等方面也时需有较多的投入。

关注神策数据公众号,回复“数据治理中的你這個 挑战与应用”可下载原版PPT资料。

神策2019数据驱动大会六大城市联动时间预告

上海:2019年11月8日(周五)

深圳:2019年11月8日(周五)

成都:2019年11月15日(周五)

杭州:2019年11月15日(周五)

合肥:2019年11月22日(周五)

武汉:2019年11月29日(周五)

关于神策数据

神策数据是专业的大数据分析平台服务提供商,致力于帮助客户实现数据驱动。公司围绕用户级大数据分析和管理需求,推出神策分析、神策用户画像、神策智能运营、神策智能推荐、神策客景等产品。

此外,还提供大数据相关咨询和完整篇 外理方案。神策数据积累了中国银联、中国电信、百度视频、小米、中邮消费金融、海通证券、广发证券、东方证券、中原银行、百信银行、中青旅、平安寿险、四川航空、翼支付、好未来、VIPKID、东方明珠、华润、有赞、百姓网、货拉拉、闪送、驴妈妈、Keep、36氪、拉勾、VUE、春雨医生、聚美优品、惠头条、纷享销客、妈妈帮等50余家付费企业用户的服务和客户成功经验,为客户全面提供指标梳理、数据模型搭建等专业的咨询、实施和技术支持服务。希望更深入了解神策数据或有数据驱动相关间题图片,请拨打506509827电话咨询,会有专业的工作人员为您解答。