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全程“零”编码,高效实现主数据模型、主数据维护、主数据分发、主数据质量的全过程管理,为企业主数据管理落地提供有效支撑,实现各业务系统间的主数据共享,保障企业主数据的唯一性、准确性、一致性。
覆盖数据建模、采集、处理、集成、共享、交换、安全脱敏于一体,一站式解决数据开发所有的问题。
统一指标定义,实现“一变多变、一数多现”的数据管理效果,为企业提供强有力的数字化保障和驱动效应。
零代码+AI,有“问”必答的数字助理,利用AI大模型和数字人技术,通过语音&文字输入问题,自动识别业务指令,深度理解用户意图的问题,洞察数据,人机交互,重新定义BI新体验。
面向企业级数据资产交易运营场景,助力企业实现数据资产的价值挖掘、升值和资产变现。
时间:2025-07-08来源:志明浏览数:3次
搞编程开发的时候,技术架构方面总出现过度设计想象,搞数据治理也一样,下面聊聊。
一、常见过度设计现象
1、 制度冗余:制定远超实际需求的制度文件,如小团队同步推出几十项交叉重复的治理规范,增加执行核对成本。
2、工具滥用:盲目引入复杂平台,明明Excel可满足中小规模数据管理,却部署含元数据管理、血缘分析等模块的系统,增加学习与维护成本。
3、流程繁琐:过度拆分审批环节,如基础报表发布需经部门负责人、数据管理员、IT运维等多层签字,导致简单需求耗时数周。
4、指标过载:设计过多数据质量指标,除核心的完整性、准确性外,额外添加十余个次要指标(如字段长度一致性),监控成本远超问题影响。
5、架构复杂:追求“完美适配未来”,在基础层与应用层间加多层中间层,导致数据流转链路过长、更新延迟。
6、权限严苛:对数据访问权限控制过细,普通分析人员查看常规业务数据需多级申请,阻碍正常使用。
7、文档泛滥:强制为每个数据字段(包括极少使用的冗余字段)编写详尽文档,涵盖历史变更、业务场景等,消耗大量人力。
二、规避过度设计的策略
1、聚焦核心需求:梳理业务痛点,优先解决数据准确性、可用性等关键问题,如先保障核心交易数据质量监控,再逐步扩展到非关键数据。
2、迭代式推进:以最小可行方案(MVP)启动,根据反馈调整优化,例如先搭建简易审批流程,发现瓶颈后再完善,避免一次性设计复杂流程。
3、工具适配场景:按数据规模和团队能力选工具,中小规模数据用Excel、开源工具等轻量方案,避免盲目上线大型平台,工具核心是提效而非增负。
4、简化制度与流程:制度聚焦“必须遵守”的原则,减少冗余条款;审批流程保留关键节点(如数据安全审核),合并或简化非核心环节,确保“能跑通、效率高”。
5、权限分级管理:区分敏感数据与常规数据,敏感数据严格管控,普通数据采用“默认可用+事后审计”模式,平衡安全与易用性,避免“一刀切”。
6、建立反馈机制:定期收集业务部门意见,若出现“流程耗时>问题解决价值”等情况,及时精简优化,确保治理贴合实际需求。
三、总结
数据治理需警惕制度冗余、工具滥用等过度设计现象,通过聚焦核心需求、迭代推进、适配工具等策略,实现治理工作贴合实际、高效实用。