数据治理，能不能干？

问题导读

1.数据治理为什么是脏活、累活？
2.数据治理怎么开始？
3.如何统一业务归口？


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：

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

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原文链接
https://mp.weixin.qq.com/s/OO3UVNdJBZ6onrG5RQwiPg