引言
在数字经济时代,数据已成为企业最宝贵的资产之一。然而,随着数据规模和复杂度的不断增长,传统的数据治理方式面临诸多挑战。手工审视和监控不仅效率低下,而且容易出现人为错误,难以及时发现和解决数据质量问题。为了充分挖掘数据价值,企业迫切需要构建现代化的数据治理体系,利用自动化和智能化技术,提高数据治理的效率和准确性。
一、现代数据治理的特点和价值
现代数据治理是指通过应用自动化工具、机器学习等新兴技术,实现元数据自动发现、数据质量自动检测、异常自动告警、策略自动执行等高级功能,从而大幅提升数据治理的效率和准确性。相比传统人工治理模式,现代数据治理具有以下几个鲜明特点:
1.自动化程度高
通过应用自动化工具和算法,现代数据治理可自动发现和收集企业数据资产信息,自动监测数据质量,自动识别异常情况,并及时发出告警。大幅减少了人工干预,降低了出错风险。
2.智能化水平高
基于机器学习等人工智能技术,现代数据治理能更智能地管理元数据、分类数据资产、检测数据质量问题,并优化治理策略和流程。系统可持续学习和进化,提高治理质量。
3.治理范围广泛
现代数据治理不仅关注结构化数据,还能覆盖非结构化和半结构化等多种数据类型,可全面管控企业数据资产。随着数据资产范围不断扩大,这一优势愈加凸显。
4.可视化程度高
通过直观的数据资产目录、可视化仪表盘等设计,现代数据治理工具能更清晰地呈现数据资产全景和质量状况,方便分析和决策。
5. DevOps文化理念
现代数据治理融入了DevOps文化,注重将数据治理融入整个数据生命周期,并贯穿到应用系统的开发、测试、部署等环节。提高了数据治理的及时性和高效性。
构建一套高效的现代数据治理体系,不仅可以提高数据质量,增强数据可信赖性。更重要的是,企业能基于可靠的高质量数据做出更好的业务决策,获得更大的竞争优势。
二、构建现代数据治理体系的关键环节
建设现代数据治理体系是一项系统工程,需要围绕数据全生命周期各环节,统筹规划和实施。重点需要关注以下几个方面:
(一)自动化元数据管理和资产目录建设
元数据管理和数据资产目录建设是现代数据治理的基础。传统的元数据收集和管理依赖人工梳理,无法完整体现企业数据资产状况。而现代数据治理则采用自动扫描和识别手段,自动发现各类数据资产(结构化、非结构化等),自动提取相关技术元数据、业务元数据、运营元数据等,并统一存储和管理。基于全面元数据,可构建统一的数据资产目录,反映企业数据资产全景。
自动化元数据管理和资产目录建设主要包括以下几个步骤:
1.自动资产扫描和发现
配置相应的扫描工具和规则,自动扫描企业内外部各类数据源,发现结构化数据(数据库、数据湖等)和非结构化数据(报表、文档、电子邮件等)资产。
2.元数据自动提取
基于扫描发现的数据资产,自动提取关键技术元数据(数据模型、字段定义等)、业务元数据(数据主题、数据对象等)、运营元数据(更新频率、数据负责人等)等信息。
3.元数据标准化和集中存储
将自动提取的元数据信息按统一的标准格式存储到集中的元数据库中,实现跨平台、跨业务线的元数据统一管理。
4.构建统一资产目录
基于集中存储的元数据,构建统一的数据资产目录视图,直观呈现企业数据资产全景,每个数据资产的概况、技术规格、用户群体等关键元素一目了然。
5.持续更新和协作
通过自动化扫描和识别机制,实现元数据信息的持续更新,保证与真实数据资产状态保持同步。基于统一的元数据,不同角色和部门可以高效协同,开展后续的数据质量管理、数据发现、数据集成、数据应用开发等各项工作。
(二)自动化数据质量管理
数据质量管理是数据治理的核心内容。现代数据治理通过自动化方式,对数据质量实现全面监测和检测,并智能识别数据质量瑕疵,大幅提升了质量管理的效率和准确性。主要包括以下步骤:
1.制定数据质量标准
首先需要根据企业数据战略和业务需求,制定统一的数据质量标准,明确数据质量的关键维度,例如:准确性、完整性、一致性、时效性、安全合规等。针对每个维度设置量化的评估标准和规则。
2.自动质量监测和检测
基于预先设置的质量标准和规则,通过自动化工具和算法对数据资产实施持续质量扫描、监测和检测。包括基于规则的检测和基于人工智能的检测两种模式:
基于规则的数据质量检测,通过SQL、脚本等方式实现,可对一些固定规则的质量问题(如码值规范性、空值、重复值等)实施自动检查。
基于人工智能的检测利用机器学习算法,能自动识别更复杂、更微小的质量偏差。通过对已知质量良好数据进行训练,模型可学习到数据正常的统计模式,从而检测出异常值。
3.数据质量量化评估
采用统一的评分体系,根据检测结果,对数据资产在每个质量维度进行量化评估。可直观呈现不同数据资产的质量得分和优劣排名,帮助分析人员快速聚焦存在问题的领域。
4.自动质量问题告警
将质量检测结果和评估分数与预先设置的质量阈值相比较,如发现严重质量问题或分数过低,可自动触发告警流程,及时通知相关治理人员介入处理。避免问题滞后发现和上报。
5.质量优化和持续改进
对存在质量问题的数据资产,数据分析人员结合告警信息分析问题根源,提出优化方案。同时根据质量评估结果,制定持续改进计划,持续跟踪和优化数据质量。
(三)自动化数据访问审计和生命周期管理
数据安全和生命周期管理也是现代数据治理的重点,需要自动化方式对数据访问行为和生命周期进行跟踪和监控。包括以下关键步骤:
1.制定数据访问和生命周期策略
首先需要基于企业数据安全和管理要求,制定数据访问权限策略、数据生命周期策略等管控规范。例如,哪些角色能访问哪些表、做什么操作,数据保留期限分别是多少等。
2.自动化策略执行
借助现代数据治理工具,可自动将访问策略与角色权限、实际访问操作进行对比,自动识别是否越权访问并及时阻止。对于数据生命周期策略,系统也可自动监控数据使用期限,自动归档或删除过期数据。
3.访问行为实时监控和审计
通过对数据平台的所有访问行为进行实时捕获,数据治理系统可自动记录所有操作的详细审计线索,支持事后溯源分析,一旦出现数据泄露等安全事故,能追查导因。
4.自动告警和举证
一旦检测到违反访问策略或生命周期策略的情况,系统可自动发出告警,并附带相关证据信息,提醒治理人员介入处置。较传统事后人工审计,自动化方式可大幅缩短发现和响应时间。
(四)其他自动化治理能力
除上述重点内容,现代数据治理还包括多项其他自动化能力,进一步提升治理水平:
1.基于机器学习的自动化数据分类
将新发现的数据自动划分到适当的数据域和主题下,不断丰富和优化企业数据分类体系和数据目录架构。
2.基于机器学习的自动标注
对一些非结构化数据资产,如调查报告、审计报告等,系统可自动识别关键实体词和概念词,为文档自动添加标注和元数据。
3.自动检测数据血缘
分析各数据资产间的复制、更新、衍生等操作关系,自动建立数据血缘关系网络图和数据血缘线索。通过数据血缘分析,可以追溯数据的来源、处理过程和传播路径,方便排查数据质量问题的根源,也有助于合规审计。
4.自动识别数据模型冗余和数据冗余
通过分析数据模型设计、字段定义及数据内容,主动识别数据模型或数据实例层面的冗余情况,为元数据理解和优化提供支撑。
5.流程自动化和编排
将人工的数据质量校验、变更审批等治理任务通过工作流自动化,提高工作效率。支持灵活配置审批流程,根据问题风险级别自动邀请适当审批人员参与。
6.基于AI的可信任务自动化
借助自然语言处理等AI技术,系统可以理解用户的自然语言查询和指令,在后台自动执行相应的数据查询、分析等任务,无需再人工翻译为特定SQL或脚本指令,降低使用门槛。
三、现代数据治理体系的技术架构
要构建一套完整的现代数据治理体系,需要多项先进技术的支撑,主要包括:
(一)元数据管理平台
作为现代数据治理的技术核心,元数据管理平台承担元数据统一存储管理、数据资产目录构建、元数据检索等重要职能。优秀的元数据平台应具备:
1.统一的元数据模型,支持全面描述各类数据对象；2.高效的元数据抽取引擎,支持快速扫描和发现各类数据源；3.元数据查询引擎,支持多维度检索和挖掘；4.元数据共享和协作功能,各岗位角色可基于统一元数据开展工作。
(二)数据质量管理平台
数据质量管理平台集成了智能数据质量监测、分析和修复的全流程功能,是现代数据治理的关键一环。需具备:
1.可视化的质量规则设计,支持用图形化方式配置检测规则；2.基于规则和AI的混合质量检测引擎；3.质量评分和告警模块,自动评估质量并发出预警；4.人工介入的问题根因分析和优化建议。
(三)数据安全&生命周期管理平台
确保数据安全合规和合理利用是数据治理的重要目标。相应平台需具备:
1.细粒度的访问权限控制,自动执行访问策略；2.全链路访问审计能力,自动留存操作审计线索；3.数据生命周期管理,自动监控和执行数据保留策略。
(四)数据治理中台
作为现代数据治理体系的中枢大脑,数据治理中台负责协调统筹各项治理能力和资源,实现业务协同、统一管控。需具备:
1.全景治理仪表盘,呈现数据资产信息、质量状况等全貌；2.工作流编排能力,支持灵活定义和自动化执行治理流程；3.统一的运营模型、策略模型,作为各部件执行的标准依据；4.集成报表、BI分析等决策支持工具。
(五)数据集成及处理平台
为了自动实现数据质量修复、数据血缘跟踪等目标,需要强大的数据集成、ETL和大数据处理能力。包括高性能的数据复制、ETL工具、大数据计算引擎等。
(六)技术基础架构
除了上述核心功能平台,现代数据治理体系还需要其他若干技术基础架构支撑,如机器学习算法框架、知识图谱引擎、NLP自然语言处理引擎等。
四、总结
构建现代数据治理体系是企业数字化转型的关键一环。相较于传统人工治理模式,现代数据治理充分利用了自动化工具、机器学习算法等新兴技术,可实现元数据自动发现、数据质量自动检测、异常自动告警、策略自动执行等高级功能,大幅提升了数据治理的效率、准确性和智能化水平。
现代数据治理体系的核心环节包括:自动化元数据管理和数据资产目录建设、自动化数据质量管理、自动化数据访问审计和生命周期管理,以及其他自动化治理能力。需要元数据管理平台、数据质量平台、安全生命周期平台、数据治理中台等多个技术系统的支撑,并融合机器学习、知识图谱、NLP等先进技术。
总的来说,现代数据治理体系能够彻底解决传统模式的效率和准确性挑战,为企业数据资产赋能,为数据驱动决策提供坚实支撑,是构建数据智能化的基石。企业要抓住数字化机遇,积极推进现代数据治理体系的建设,助力数字化转型。
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