数据治理

数据治理核心工作框架：

一、‌数据标准管理‌

1. ‌统一规范制定‌

   • 建立企业级数据字典，定义字段格式、编码规则（如性别字段统一为0/1或男/女）
     
   • 制定跨部门数据交换标准（如接口字段命名规则、JSON/XML格式规范）
     

2. ‌标准执行监控‌

   • 通过自动化工具检测非标数据（如身份证号格式错误）并触发整改流程
     

 

二、‌元数据管理‌

1. ‌元数据采集与存储‌

   • 自动采集数据库表结构、字段定义、血缘关系（如Hive表字段来源）
     
   • 构建元数据知识图谱，支持可视化追溯数据链路
     

2. ‌元数据应用‌

   • 基于血缘分析定位数据异常源头（如报表错误追溯到上游ETL任务）
     

 

三、‌数据质量管理‌

1. ‌质量指标体系‌

   • 定义完整性（如订单金额非空率≥99.9%）、准确性（如客户手机号匹配率≥98%）等维度
     

2. ‌全流程监控‌

   • 实时检测生产环境数据质量（如交易流水时间戳乱序告警）
     
   • 建立质量闭环机制，推动业务系统修复脏数据
     

 

四、‌主数据管理‌

1. ‌核心数据建模‌

   • 统一管理客户、供应商、商品等主数据模型（如全球统一客户ID）
     

2. ‌主数据服务化‌

   • 通过API提供主数据分发服务（如实时同步客户信息至CRM/ERP系统）
     

 

五、‌数据安全管理‌

1. ‌分级分类保护‌

   • 对敏感数据（如身份证号、手机号）实施加密存储和脱敏访问
     

2. ‌权限与审计‌

   • 基于RBAC模型控制数据访问权限（如财务部门仅可查询本区域销售数据）
     
   • 记录操作日志并支持溯源（如追踪数据泄露事件责任人）
     

 

六、‌数据生命周期管理‌

1. ‌分层存储策略‌

   • 热数据（近3月订单）存于Doris实时库，冷数据（历史日志）归档至OSS低成本存储
     

2. ‌自动化清理机制‌

   • 按合规要求定期删除过期数据（如GDPR规定用户数据保留5年后自动清理）
     

 

七、‌组织与流程建设‌

1. ‌治理委员会‌

   • 由CTO、数据负责人、合规官等组成，制定企业级治理策略
     

2. ‌协同机制‌

   • 建立跨部门数据Owner制度（如销售部门负责客户数据质量）
     

 

八、‌合规与审计‌

1. ‌监管适配‌

   • 根据《数据安全法》《个人信息保护法》调整数据采集与使用策略
     

2. ‌第三方审计‌

   • 定期邀请第三方机构评估数据治理成熟度（如DCMM认证）
     

 

实施优先级建议

1. ‌紧急项‌：数据分类分级（满足合规要求）→ 主数据统一（消除系统孤岛）
   
2. ‌中长期项‌：全链路血缘建设→智能化质量监控