B站数据治理指标体系建设与成本实践详解

数据治理在当前信息化时代变得尤为重要，特别是在数据爆发式增长的情况下，数据治理的指标体系建设尤为必要。作为一家知名的视频分享平台，哔哩哔哩（B站）的数据治理项目背景十分复杂。数据存储量剧增，任务性能不佳，数据质量无法保证，频繁出现事故和客诉，资产管理不足，无法评估成本等种种问题层出不穷。不仅如此，数据权限体系混乱，存在严重的数据安全隐患，各类管理问题丛生，比如产出超时、数据不一致、存储紧张、任务无法运行、负责人不明确、无人处理的数据等等。 为了解决这些问题，B站资深数仓开发工程师通过不懈的努力，建立了完善的数据治理指标模型，并在实践中进行了成本治理探索。数据治理的背景和必要性促使B站建立了包括数据质量、数据安全、数据权限、数据管理等方面的综合指标体系，以帮助企业有效管理数据资产，提高数据质量和数据安全。 在数据治理的背景中，B站面临着巨大的存量数据、多年历史积累、孤岛数据、未压缩数据、无主数据等问题。这些问题的存在导致了存储紧张、任务性能下降、数据质量下降等后果，给企业的运营和发展带来了重大挑战。因此，建立数据治理指标体系成为当务之急。 数据治理指标模型的建设是B站数据治理工作的重要一环。这一模型包含了数据质量、数据安全、数据权限和数据管理等多个方面的指标，通过这些指标可以全面评估和监控企业数据资产的健康状况。通过对数据质量指标的监测，可以及时发现数据质量问题，采取有效的措施予以解决；通过数据安全指标的监控，可以防止数据泄露和安全风险；通过数据权限指标的管理，可以保证数据的合规，防止数据被滥用；通过数据管理指标的监测，可以有效管理数据的生命周期，提高数据利用效率。 在成本治理实践中，B站不仅关注数据治理所需的软硬件投入成本，还着重关注数据治理过程中产生的人力资源成本、时间成本等方面的问题。通过建立完善的数据治理成本指标体系，B站可以对数据治理过程中的各种成本进行全面管理和评估，从而有效控制数据治理的整体成本，提高投入产出比，为企业节约开支，提升竞争力。 综上所述，B站通过建立数据治理指标体系，不断优化数据治理流程，提高数据治理效率和质量，为企业的发展和创新奠定了坚实的基础。在未来的发展中，B站将继续加强数据治理工作，不断完善指标体系，提高数据资产管理水平，实现数据的安全、高效、可持续发展，为创造更加智能和便捷的数字世界做出更大的贡献。