MobTech-陈远光-解码数据治理助力企业降本增效 2.0

1 .解码数据治理助力企业降本增效2.0 —— 陈远光 www.mob.com 

2 . Part.1 数据治理背景与挑战 Part.2 目录 数据治理体系与方法论 z CONTENTS Part.3 数据治理MobTech实践 Part.4 漫谈数据治理的未来 

3 . 1 数据治理背景与挑战 数据治理是一套严谨科学的方法论 

4 .1.1 数据治理终级目的 降低运营成本 提高数据质量 

5 .1.2 数据治理面临挑战 • 数据治理链路长，跨部门/事业部 现状 • 数据治理问题多，无法聚焦 • 如何选择重点治理，治理哪些？ 应对 • 不同阶段的治理的策略如何制定 • 数据治理好坏的衡量，治理程度？ 挑战 • 提高数据治理意识，数据治理机制 

6 . 2 数据治理体系与方法论 数据治理从哪些角度实施 

7 .2.1 数据治理解决思路 • 盘点企业数据资产 前期 • 让资产变得“干净” • 蓝图规划，指标体系，重新组织数据 中期 • 标准规划，多维数据治理 • 数据治理持久化，规章制度 后期 • 数据治理与数据管理，组织架构 

8 .2.2 数据治理链路 数据采集 数据存储 数据分析 数据服务 

9 .2.3 MobTech数据治理体系 数据治理体系 数 数 数 主 元 数 数 数 据 据 据 数 数 据 据 据 组 标 质 据 据 生 应 合 织 准 量 管 管 命 用 规 架 管 管 理 理 周 与 与 构 理 理 期 服 安 管 管 务 全 理 理 管 管 理 理 数据治理组织 工具平台建设 组织职责划分 数据治理流程 制度章程办法 实施考核管理 

10 . 3 数据治理MobTech实践 数据治理如何助力企业降本增效 

11 .3.1 MobTech数据一体化结构 业务应用与输出 (商业地产、用户运营、商机管理、研策咨询等) 标签管理系统 反诈预警SaaS 知识图谱 智推管理系统 智能BI平台 政府服务平台 ….. 数据质量系统 生命周期 安全管理 数据资产 数据模型 数据质量 调度监控 管理系统 管理系统 监控系统 告警系统 生命周期管理 权限管理 敏捷计算 安全审批 生命周期配置 元数据管理 元数据采集 血缘分析 元数据统计 影响性分析 数据监控 生命周期规则 去隐私化 大数据平台 分布式存储系统 实时/离线计算 联邦学习 数据脱敏 数据归档分类 安全传输 ShareSDK 秒验 MobPush 三方数据源 其他数据源 

12 .2.4.1 MobTech数据治理体系简介 • 需求整理 • 模型系统校验 • 模型设计 • 元数据校验 • 模型开发 模型 模型 创建 校验 模型 模型 维护 审核 • 模型迭代更新 • 负责人review • 模型后续维护 • 审批上线 

13 .2.4.2 MobTech数据治理体系简介 资产全景：资产全景展示 血缘 血缘链路：自研解析引擎 资产分布统计 血缘分析追踪 成本核算管理 链路 链路分析展示 资产评分管理 血缘分析管理 资产 数据 元数据 全景 资产 资产管理: 资产注册管理 元数据： 元数据管理 资产 敏感数据监管 元数据变更 数据治理管理 管理 元数据统计 数据质量监控 元数据分析 

14 .2.4.3 MobTech数据治理体系简介 • 权限用户管 理 任务调度 • 任务调度管 理 • 任务告警规 则 • 任务告警配 监控告警 置 • 任务告警管 理 • 任务日志分 析 • 任务推荐优 任务治理 化 • 任务治理管 理 

15 .2.4.4 MobTech数据治理体系简介 调度监控告警管理系统 数据质量监控系统 数仓/应用系统 1.用户QC配置模型监控 2.后台自动生成DAG调度任务 规则管理 常用监控规则配置创建 监控配置 可视化监控配置 3.被监控模型触发QC过滤机制 监控管理 监控告警处理，上下线等 4.下游任务自动触发熔断 5.告警邮件/电话/博信通知 监控效果，使用情况等报表 全景报表 

16 .3.2 数据治理成果 数据治理体系 1.主数据，元数据，生命周期，规范化等实施 数据中台增量数据得到有效控制，数据透明化可控增长，如每日增量监控。 存量数据根据冷热，价值密度分开管理，使用不同的管理策略； 按周按月治理等；数据成本和价值相对应。 数据存储治理这块每个月给公司降低25%+存储成本 2.数据规范化管理，标准化管理，数据质量QC管理等实施 下线回收了上万张表，重复，冗余，不规范，口径不统一等 提高了公司业务数据的准确性，及时性，一致性，数据质量提升30%+ 算力这块节省了约20%的集群计算资源 3.数据合规与安全，数据应用服务管理的实施 提升了公司的数据管理安全，杜绝了数据泄露等问题 加强的数据合规与数据服务的安全保障 

17 . 4 漫谈数据治理的未来 数据治理未来如何发展？ 

18 .4.1 数据治理要因地制宜 数据治理体系 

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