如何打造标准化的数据治理评估体系.pdf
这份文档是快手大数据研发专家孙伟关于如何打造标准化数据治理评估体系的分享。内容主要包括以下几个方面：
**1. 数据治理背景：** 阐述了为什么需要数据治理，强调了在数据量和复杂度不断增加的情况下，数据治理的重要性。同时，也指出了数据治理面临的挑战，例如链路长、问题分散、难以聚焦；难以衡量资产好坏；难以确定治理重点；治理动力不足等。
**2. 数据治理评估体系：** 详细介绍了快手的数据治理评估体系，该体系围绕目标与策略、资产健康评估、运营机制、治理收益评估四个核心部分展开。
* **目标与策略：** 明确了数据治理的目标，包括问题标准化、治理可量化、过程策略化、运营有抓手。
* **资产健康评估：** 分别从模型、质量、成本三个方面对数据资产进行评估，并针对每个方面提出了问题和解决方案，以及具体的评估指标。模型方面包括规范性、复用性、完整性；质量方面包括质量问题/问题数、监控发现问题占比、不规范Case数。成本方面从待治理成本资源量分为无效存储量、无效计算量、异常存储量、异常计算量四部分。
* **运营机制：** 介绍了如何通过规范发布、定期宣讲、培训学习等方式提升意识；通过个人榜单、团队榜单、治理黑榜等方式驱动治理；通过收益榜单、优秀评选、点亮徽章等方式激励团队。
* **治理收益评估：** 从成本收益、质量收益、人效收益、价值收益四个方面评估治理效果。
**3. 快手实践效果：** 展示了快手的数据治理架构，包括工具产品（观象台）、治理能力（模型规范、测试规范、指标规范、数据查找监控等）、元数据（资产元数据、加工元数据、质量元数据、服务元数据）以及数据治理运营机制和数据统一标准规范。
**4. 未来规划：** 提出了未来数据治理的规划方向，包括治理前置（将部分治理内容前置到生产环节）和提效治理动作（打通系统边界，实现平台化一键治理能力）。
总体来说，这份文档详细介绍了快手在数据治理方面的实践经验和思考，希望能帮助读者更好地理解和应用数据治理。重点强调了评估体系的重要性，以及如何通过评估体系来驱动和衡量数据治理的效果。
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