数据治理-美团的数据治理实践

  哈喽，今天为大家分享美团的数据治理实践经验。首先，我们明确一下为什么要做数据治理？在数据从产生到采集、存储、开发、应用、归档、销毁的全生命周期流程中，会产生很多的数据问题，这些问题主要为数据质量、数据标准规范、数据安全、成本管控、研发及管理效率等方面，而数据治理的过程就是消除上述问题，使数据能够满足开发、应用及运营管理要求的过程。美团酒旅随着业务的飞速发展，数据生产任务的数量激增，导致美团酒旅面临如下问题：

  1、标准化规范缺失：数据生产、存储和应用各环节的流程规范无统—标准；

  2、数据质量问题多：数据冗余多，数据烟囱式建设，指标口径乱，无法保证数据—致性；

  3、成本增⻓过快：大数据存储和计算费用增长快，成本控制和调优困难；

  4、数据安全控制弱： 数据生产和查询权限无统—规则，数据密级无统—管理；

  5、数据管理和运维效率低： 数据使用问题的咨询多，数据RD需要花费大量时间解答业务同学的问题。

  美团的数据治理策略包括组织、标准、技术、衡量四个方面：

  标准，数据采集、数仓开发、指标管理、数据应用全链路数据标准化建设。

  组织，建立数据管理委员会，确保数据标准化规范的执行。

  技术，包括数据质量、效率、成本、安全及元数据的管理。

  衡量，制定数据治理衡量指标，并进行日常和定期监控。

  方案中重点介绍了美团酒旅数据治理实现路径中的技术体系，包括美团酒旅的数据中台整体架构、统一数仓规范建模、统一数据服务平台、统一指标管理系统、数据运营效率、数据成本管理、数据安全等方面。接下来一起了解一下详细的数据治理实践方案吧。

01 治理背景

02 治理实践

03 治理规划

转载自公众号数据分析小兵