数据资产的用户场景可以概况为两类，找数据和管数据。找数据主要是
数据分析、产品运营等数据消费者，基于数仓加工好的数据进行分析、应用。找数据时，主要的痛点如下：
1）数据找不到
数据生产者和消费者会存在业务上的天然屏障。对于很多一线的业务同学并不能第一时间数据的输出。例如，一个新入职的产品要做产品首页的改版，想先分析下目前页面各个流量入口的点击与转化情况，只能去问其他的PM或者去找数据同学，流量数据是哪个数据表，事件埋点规则又在哪里？
2）数据不敢用
数据处理逻辑不清楚，业务找到了订单数据在XX表中，但是对订单状态的枚举值含义不清楚，或者不知道营收的数据计算口径，不敢用，只能咨询表的负责人。
数据质量问题，搞数据的人都知道数据质量是数据团队的生命线，但是却又是无法避免的老大难问题，故障出得多了，用户拿到数据的第一反应是先和数据人员确认下，今天数据没问题吧。
管数据，主要是数据开发者，他们的目标是让自己生产的数据可以更安全地被更多人复用，在实践过程中，面临的问题主要是以下几种。
1）用户咨询多
用户用数据找不到或者找到了数据不敢用，就只能向数据负责人进行咨询，不同人的相同问题，或者不同问题。每天处理用户问题可能就要花个几个小时。
2）数据复用低
数据中台建设要解决的也是数据复用问题，对于数据工作者经常遇到做好了数据模型使用者寥寥无几的问题，有酒香但巷子深无人知晓的因素，也有部门墙、数据安全限制因素。
3）价值感知弱
数据开发者做了很多的数据模型，但不知道有多少人在使用，用到了哪里，产生了多少业务价值。数仓开发不生产数据，只是数据的搬运工，“工具人”的感受强烈。
4）问题排查路径长
用户反馈数据异常时，需要翻代码，对数据加工链路进行追根溯源，排查路径长，消耗时间久。
5）工作评估难
作为数据管理者，对于资产最关心的莫过于建设的怎么样，如何评估数据工作的成果。做了很多的数据模型，绩效就应该好吗？
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