构建快⼿数据治理评估体系：标准化挑战与实践案例

"《1-4+如何打造标准化的数据治理评估体系》是一篇由孙伟撰写的论文，针对大数据研发领域的数据治理进行深入探讨。孙伟作为大数据专家，专注于数据架构和数据治理领域，在快手公司的工作中负责数据治理方向。文章旨在提供一套系统性的数据治理评估框架，以解决在海量数据背景下数据治理所面临的问题。 首先，背景部分阐述了数据治理的重要性，特别是在拥有数亿日活跃用户，大量PB级数据的场景下，BI、AI和ABTest等业务对数据质量有高要求。数据生产、加工和服务整个链条很长，这就需要建立一套标准化的治理体系来确保数据的准确性和一致性，同时解决数据复杂度带来的挑战。文章提出数据治理的必要性在于，它涉及到数据从生产到消费的全生命周期，如何衡量资产质量，确定治理的层次和效果，以及如何动态调整治理策略等问题。 接下来，文章详细介绍了快手上关于数据治理的目标与策略，包括资产健康评估，通过设定明确的模型来量化问题和解决方案。运营机制被强调，通过标准化的过程策略，确保数据驱动的决策支持。评估体系包括资产健康、运营效率、模型质量、成本控制和服务保障等多个维度，采用评分策略来衡量治理的效果。 资产健康评估模块着重于设计模型，解决数据可用性、口径不一致、分析效率低等问题，涵盖了数据模型的各个阶段评估，如数据模型的设计、服务目标的设定、以及规范性的开发、测试、发布和元数据管理等。通过这些步骤，确保数据资产的完整性和一致性，提高数据的复用性和查询性能。 本文提供了构建数据治理评估体系的实用指南，对于企业提升数据治理能力，实现数据驱动的决策，优化数据资产利用，以及解决数据治理中的复杂问题具有重要的参考价值。通过实施这套标准化体系，企业能够有效地衡量治理的成效，推动各团队积极参与，提升数据治理的效益，从而在竞争激烈的市场环境中保持优势。"