理性数据管理：业务为王，数据治理策略与实践

在"数据资产管理心得分享（一）"中，作者樊后礼强调了数据资产管理的重要性，并提出了以下几个关键知识点： 1. 理性面对数据：数据并非完全反映现实，它可能存在不全面和不连续的问题。在处理数据时，应保持怀疑和谨慎，深入理解数据背后代表的业务逻辑，避免仅依赖数据或算法。 2. 数据背后的业务是王道：在大数据和深度学习盛行的时代，业务理解是数据资产管理的核心。理解业务需求和算法输入数据的意义至关重要，只有当数据服务于业务，才能转化为资产而非负担。 3. 数据管理的全面视角：数据管理不仅关注数据本身，还包括业务知识、数据应用和数据安全。管理的重点是建立规范与流程，包括数据仓库的支撑体系（如数据仓库规范、开发流程规范等）以及数据资产管理系统等。 4. 数据治理与实践：数据治理的目标是建立一套有效的方法论，原则包括对业务的正确指导，通过制定规范和流程来确保数据质量。数据治理的过程与数据应用紧密相连，需结合实际应用场景进行。 5. 数仓支撑体系与数据产品：数仓支撑体系是数据治理的重要基础，包括ODS层、数据湖层和应用层，它们提供了数据存储和分析的基础设施。然而，在资源有限的情况下，优先发展数据产品，以便快速实现数据价值，体现了资源分配的策略性。 这份心得分享着重探讨了数据资产管理中的战略思维、实践方法和权衡取舍，旨在帮助读者建立全面而理性的数据管理视角，以提升数据的价值和企业的竞争力。