快手数据治理实践：从模型规范到治理体系

“快手从模型规范开始的数据治理实践” 在当今的大数据时代，数据治理变得越来越重要，这主要是因为数据从集中化的建设阶段逐渐过渡到精细化管理阶段。数据治理旨在降低数据成本，提升数据质量，减少数据风险，最终实现数据价值的最大化。数据治理是一个综合性的活动集合，涉及到数据资产管理的规划、监控和执行。DAMA国际定义了11个数据管理职能领域，包括数据质量管理、数据安全管理、数据服务、数据价值、元数据管理、数据成本管理等。 在实际落地中，数据模型是数据治理的核心，它既是元数据管理的对象，也是质量、成本和安全治理的对象。因此，良好的数据模型规范是实现有效数据治理的基础。例如，通过范式建模、维度建模、DataVault或Anchor等方法可以构建合理的数据模型。 快手作为一家快速发展的公司，其数据治理实践首先面临的是模型规范的问题。不规范的模型可能导致数据孤岛，即各个业务部门各自为政，数据互不相通，无人维护。此外，缺乏统一的指标定义和管理会引发数据不一致，而面对业务的快速变化，如果没有前瞻性的设计，模型可能会变得不稳定。同时，高度耦合的模型会导致产出时效性差，无法满足快速响应业务需求。 针对这些问题，快手采取了一系列的模型规范治理措施。首先，制定了符合企业特性和现状的模型规范和标准。其次，明确了治理目标和方法，以确保治理工作有的放矢。再者，通过元数据驱动治理，利用元数据来管理和追踪模型的变更，确保数据的准确性和一致性。 快手的数据治理实践不仅关注模型层面，还涉及到了数据孤岛治理、指标一致性治理、公共模型的稳定性治理以及模型产出的时效性治理。通过这些治理措施，快手旨在构建一个高效、稳定、一致的数据治理体系，以支持其多样化的产品线和快速迭代的业务生态。 在未来规划中，快手将继续深化数据治理体系的建设，可能包括完善整体框架，构建更加科学的度量体系，以及探索新的数据治理技术和工具，以应对数据量级的暴增和业务需求的持续增长。这样的数据治理体系将为企业提供更强大的数据支持，推动数据驱动的决策，实现数据资产的价值最大化。