搭建数据资产管理平台之实施流程(数据资产管理平台方案)

对于已经建设好数据仓库且有充足资源的企业,或许可以考虑搭建数据资产管理平台,以更好地服务企业内部用户。那么,怎么搭建好数据资产管理平台呢?这篇文章里,作者总结了相应的关键阶段与实施流程,一起来看一下。

搭建数据资产管理平台之实施流程(数据资产管理平台方案)

一、数据资产管理平台如何搭建?

该篇文章简述数据资产管理平台搭建的内容、流程和注意事项。

自研or采购

实现数据资产管理平台可以分为两种方式,自研或采购,这两者之间的区别也是非常明显。

先说采购,采购一般是商业化的数据治理套件,其中的数据资产管理相关的数据目录、数据标准、数据血缘、数据质量等内容很难单独购买。

一般都是,为了买一个工具,要买一整套的数据治理服务。这意味着要付出多余的成本。

但是对于刚刚步入大数据业务范畴的公司,尤其是传统企业,对数据仓库,数据资产,数据治理认知不足的情况下,更适合通过直接采购成熟的数据开发、治理套件去使用。

可以提高数据团队的认知,规范数据团队的开发流程。

其次是自研数据资产管理平台,适合已经建设完成数据仓库且有足够资源的企业,自研能够更好的服务企业内部用户,提供定制化的产品能力。

项目实施流程:需求识别可行性分析需求规格确定项目规划系统开发项目实施项目验收几个关键阶段。

二、需求识别

想要启动数据资产管理平台项目,首先要明确企业的当前阶段是否需要该产品,是否必须通过上线该产品来解决某些问题,达到企业目标

数据资产管理就是对元数据进行管理,是数据治理的基础。不只是数据的增删改查,而是和维度建模、数据标准、数据安全、数据质量息息相关的。

比如在数仓不同层级表元模型各不相同,不同实体的元模型各不相同。

比如在元数据管理过程中,部分元数据枚举值的来源已制定的数据标准。

比如上下游表之间数据的安全等级关系。

比如对于各个实体而言, 数据质量检测结果也是元数据的一种。

所以在实施数据资产管理前,甚至是需求收集前,不妨先了解当前的数据建设情况,组织流程是否完善,数据规范/数据标准维护是否完善,线下文件是否有合理管理方法,并了解当前管理的方法还存在哪些问题。

其次考虑当前阶段是否需要考虑数据安全,数据质量等内容。

最终确定当前阶段开发数据资产管理平台的必要性,平台的能力范围。

可以询问以下几个问题:

  1. 在开发平台之前,是如何管理元数据的?
  2. 当前数据管理的组织,流程,规范,标准建设阶段是怎么样的?
  3. 出现的数据管理问题是流程问题,规范问题,模型问题,还是资源问题?
  4. 当前有多少条业务线在生产数据,生产的量级大概是多少?(业务线多代表管理难度大)

三、可行性分析

现状分析:主要包括数据建设现状分析、数据应用情况、数据集成情况。

建设边界:哪些系统需要数据资产管理平台的支持,比如除了数据仓库的元数据采集,还可以链接BI工具/数据服务的元数据及血缘关系。

建设质量:主要是看企业当前数据仓库,数据标准,数据安全的建设情况;当前的元数据管理方式,存储方式,通过什么方式可以保证线上管理的准确性和及时性。这关系着系统上线后的易用性,以及元数据的质量。

建设成本:采购成本/自研成本。

项目目标:描述本项业务达成目标,如发挥的作用、解决的问题、对基层的支撑、体现的价值,原则上需要有可量化、可评估目标。

四、需求规格确定

1. 元数据采集

确定元数据的采集范围,元数据模型,包括业务元数据、技术元数据、管理元数据等;确定采集方式、采集频率、存储方式。

注意采集边界,哪些元数据可直接采到,哪些元数据需要手动维护,哪些自动采集配合手动维护。

手动维护元数据是一项长期,工作量较大的工作,所以不能自动采集的元数据,通过什么方式可以自动采集也是未来需要考虑的地方。

2. 数据目录

为了快速的查看数据资产情况,需要对数据资产进行盘点,可以从主题域、数仓分层、数据来源,或自定义目录等角度盘点数据资产的数量。

支持数据资产查询,数据资产详情,元数据管理等功能。

3. 数据血缘

数据血缘也是元数据的一种展现形式,主要运用于影响分析、问题归因、数据价值评估、数据安全分析等。

4. 数据质量

数据质量监控DQC模块,是处于被动式数据治理阶段,即对运行结果的监测,按照数据资产等级划分-检测任务配置-运行结果预警/通知的流程,保障数据完整性、一致性、准确性等。

五、项目规划

建设规划:数据资产管理平台,并非一次性可以建设完成。

大致可分为基础元数据展示阶段、提高元数据管理能力阶段,促进数据应用与共享三个阶段进行系统开发实施。

项目开始前制定每个阶段的产品目标,每个阶段要做成什么样,基于这样的方向,列出非常详细的计划,包括资源的规划,每个里程碑的时间节点,输出物,成果的评价方式等。

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