阿里巴巴数据治理实践-精品案例.pptx

数据治理是现代企业在数字化转型中不可或缺的一环，它涉及到数据的发现、管理、质量、安全以及经济效益等多个层面。阿里巴巴作为全球领先的互联网巨头，其在数据治理领域的实践为其他企业提供了一个值得学习的典范。 数据治理的概念和需求层次是理解整个治理体系的基础。数据治理不仅仅是关于数据的管理，而是涉及如何将数据转化为对企业有价值的资源。它涵盖了数据的可用性、及时性、质量、安全性和经济性。随着企业数字化进程的深入，不同的阶段会面临不同的治理需求。例如，在早期阶段，可能更关注数据的发现和基础结构的建立；而在成熟阶段，数据的质量、安全和合规性则成为重点。 企业数据治理的痛点主要包括治理进程缓慢、成果落地不足、自动化程度不高、可视度低以及在线管理能力欠缺。例如，缺乏系统化工具支持导致治理效果难以显现，数据规范和管理办法往往停留在文档层面，未能有效执行。此外，业务人员对数据的使用仍然依赖于数据和技术人员，缺乏自动化数据服务，难以形成数据资产目录和服务目录。 阿里巴巴的数据治理实践则展示了如何解决这些痛点。他们采取了从传统架构向数据驱动的DT架构转变，专注于数据资产化和价值释放。在数据稳定性与质量治理方面，阿里巴巴引入了智能基线监控技术，确保关键任务的高优先级产出。当任务出现异常时，系统能自动评估影响范围并通知相关人员。此外，通过与监控告警系统的结合，避免了过度配置和延误告警的问题。 在数据质量治理上，阿里巴巴实现了全面的质量评估，包括完整性、有效性、准确性等，通过40多种预设规则及自定义规则进行精细化控制。系统能够自动识别异常值，故障恢复速度快，确保产出的数据具有高价值密度。 在数据规范治理上，阿里巴巴的数据治理注重数据的标准化和一致性，以解决口径不一致的问题。同时，他们也关注数据安全，通过权限控制和数据共享策略来保护敏感信息，并降低成本，优化数据计算和存储资源的使用。 阿里巴巴的数据治理发展实施阶段是逐步推进的，每个阶段都针对主要矛盾进行解决，例如初期可能侧重于监控告警，后续则可能转向更深度的数据质量和规范治理。 总结来说，阿里巴巴的数据治理实践强调理论与实践的结合，通过智能工具和技术，解决了数据治理过程中的诸多难题，为企业提供了一套高效、全面的数据治理框架。这种实践不仅提升了数据的使用价值，也为企业数字化转型提供了有力的支持。