数据治理究竟是份什么工作?
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2022-07-04 23:22
为什么是脏活、累活?
1. 源数据
烟囱式开发:
业务繁多、数据库多而乱,系统与系统之间错综复杂
数据库种类:
架构经历多次变迁,切换不完全,需要从Mysql、oracle、hbase甚至excle表中跨库、跨实例、跨种类才能获得有效业务数据
数据结构混乱:
同一字段,类型、命名都不一致
文档缺失:
无数据库文档或文档陈旧
2. 变迁
系统版本升级:
每一次升级都只是掩盖之前的错误,数据治理需要从源头
人员变更:
梳理过程中的大部分问题最终答案:
“不清楚,原来维护人已离职”
数据流转:
数据从源头经过很多次不规范的同步
3. 存量
各自为政:
各业务部门已有自己的统计逻辑和报表,同一指标汇总维度又不一致,梳理、治理、输出还要尽量不影响已有报表结果
半途而废:
前任都知道数据治理、统一出口的重要性,但只完成一部分就放弃了。
问题在于“完成的一部分”有人还在用
怎么开始?
1. 方法论
统一定义:
对个性化的数据指标统一规范定义
标准建模:
建立数据公共层对模型架构进行标准规范设计和管理
规范研发:
将建模方法体系贯穿在整个数据研发流程
工具保障:
通过研发一系列的工具保障方法体系的落地实施
2. 统一方法策略:统一归口、统一出口
3. 统一业务归口
1.模型
规范化模型分层、数据流向和主题划分,从而降低研发成本,增强指标复用性,并提高业务的支撑能力。
2.规范
规范是数仓建设的保障。为了避免出现指标重复建设和数据字段难以理解的情况
(1) 词根
词根是维度和指标管理的基础,划分为普通词根与专有词根,提高词根的易用性和关联性。
普通词根:
描述事物的最小单元体
专有词根:
具备约定成俗或行业专属的描述体,如:
-USD。
(2) 表命名规范
通用规范
表名、字段名采用一个下划线分隔词根(示例:
clienttype->client_type)。
每部分使用小写英文单词,属于通用字段的必须满足通用字段信息的定义。
表名、字段名需以字母为开头
表名、字段名最长不超过64个英文字符。
优先使用词根中已有关键字(数仓标准配置中的词根管理)
在表名自定义部分禁止采用非标准的缩写
表命名规则
表名称 = 所处分层 + 业务主题 + 子主题 + 表含义 + 更新频率 + [分表:_0、_10]
(3) 指标命名规范
结合指标的特性以及词根管理规范,将指标进行结构化处理。
A. 基础指标词根,即所有指标必须包含以下基础词根:
基础指标词根 | 英文全称 | Hive数据类型 | MySQL数据类型 | 长度 | 精度 | 词根 | 样例 |
数量 | count | Bigint | Bigint | 10 | 0 | cnt | |
金额类 | amout | Decimal | Decimal | 20 | 4 | amt | |
比率/占比 | ratio | Decimal | Decimal | 10 | 4 | ratio | 0.9818 |
B.日期修饰词,用于修饰业务发生的时间区间。
日期类型 | 全称 | 词根 | 备注 |
日 | daily | d | |
周 | weekly | w | |
月 | monthy | m | |
季度 | quarterly | q | Q1 ~ Q4 |
C.聚合修饰词,对结果进行聚集操作。
聚合类型 | 全称 | 词根 | 备注 |
平均 | average | avg | |
周累计 | wtd | wtd |
E.基础指标,单一的业务修饰词 + 基础指标词根构建基础指标 ,例如:交易金额 - trade_amt
F.派生指标,多修饰词+基础指标词根构建派生指标。派生指标继承基础指标的特性,例如:新增门店数量-new_store_cnt
(4) 清洗规范
确认了字段命名和指标命名之后,根据指标与字段的部分特性,我们整理出了整个数仓可预知的24条清洗规范:
数据类型 | 数据类别 | Hive类型 | MySQL类型 | 长度 | 精度 | 词根 | 格式说明 | 备注 |
日期类型 | 字符日期类 | string | varchar | 10 | date | YYYY-MM-DD | 日期清洗为相应的格式 | |
数据类型 | 数量类 | bigint | bigint | 10 | 0 | cnt | 活跃门店 |
3. 统一数据出口
数仓建设保证数据质量以及数据的使用,对数据资产管理和统一数据出口之前:
统一指标管理,保证了指标定义、计算口径、数据来源的一致性
统一维度管理,保证了维度定义、维度值的一致性
统一数据出口,实现了维度和指标元数据信息的唯一出口,维值和指标数据的唯一出口
4. 数据资产沉淀
词根、命名归档
指标定义说明、指标树归档
维度、维度树、数据类型
计算逻辑统一,如:
利润、成本等形成标准计算公式
5. 流程改善
建立运维监控体系
开发流程(仅包含数据模型及 ETL ),关键节点维度、指标及计算逻辑确定
6. 标准化规范化数据流向
避免大量的烟囱式开发、重复生成明细表或轻度汇总表、分层引用等不规范性及数据链路混乱
标准的数据流向进行开发:
即ODS–>DWD–>DWS–>APP 或 ODS–>DWD–>DWM–>APP
新业务数据流:
遵循ODS->DWD->APP或者ODS->DWD->DWS->APP两个模型数据流
寄语:一旦开始数据治理,不要半途而废
https://www.zhihu.com/answer/2551758354 原文