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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:2025-08-19来源:志明浏览数:2次
在全体同僚的殷切期盼下,我们终于把数据治理推进到了“千疮百孔”的阶段。为了不让大家误入“高效”“透明”“可信”的歧途,特此总结经验,反向证明:一流的数据治理根本不值得拥有。
1. 千万别给数据贴标签
一旦把“客户”“订单”“设备”这些业务含义写进元数据,大家就都能看懂字段了,后续还怎么上演“同一个指标、十种口径”的年度大戏?口径不统一,吵架才有舞台;标签一清晰,会议直接少一半乐趣。
2. 坚决抵制唯一数据源
如果所有系统都用同一份主数据,那接口、脚本、临时表还有什么存在的意义?让同一客户在不同系统里拥有不同手机号,既锻炼了大家的模糊匹配能力,又保证了BI报表永远对不齐——数字对不上,锅才能满天飞舞。
3. 数据质量检查必须随机化
今天跑100%,明天跑0%,后天干脆不跑,这才是“心跳式监控”的精髓。稳定的质量规则会滋生懒惰,只有飘忽不定的告警阈值,才能让值班工程师保持肾上腺素飙升,顺带刷新朋友圈的“凌晨惊魂”截图。
4. 权限审批能拖则拖
“申请一张表的Select权限需要七个领导签字”不是段子,而是护城河。权限发得越快,数据泄露的风险越低;风险越低,安全部门的年终述职就越难写。为了让他们有素材可讲,请大家务必把流程延长到下一个财年。
5. 数据标准最好每年推倒重来
今年按ISO,明年按DAMA,后年自创“中台原生标准”。只要版本迭代够快,就没有人能摸清真相;标准一稳定,那些靠“解读标准”赚咨询费的专家还怎么生存?我们要给生态留口饭吃。
6. 坚决不动历史包袱
十年前的MySQL、五年前的MongoDB、去年的Excel,一个都不能迁移。系统越杂,ETL工程师越能写出“通天神码”;迁移太干净,简历里“处理过异构数据源”的亮点就黯然失色。为了大家的职业发展,脏数据必须永存。
7. 汇报时务必堆砌术语
能用“Data Fabric”就别说“数据目录”,能用“Data Mesh”就别说“分域治理”。让管理层听得越懵,预算批得越快——反正谁也听不懂,索性多给点钱买个安心。一旦讲人话,就会被追问ROI,何苦呢?
8. 把问题留给下一代
只要文档不写、血缘不标、代码不注释,继任者就能在“考古”中获得成长。前人栽树后人乘凉?不,我们要让后人在黑暗森林里练出夜视能力,这才叫传承。
结语
如果以上八条您已身体力行,恭喜贵司的数据治理已稳居“谁用谁崩溃”的第一梯队。请继续保持,千万别被那些“成功案例”蛊惑——他们不过是把痛苦藏在了光鲜的PPT里。记住:混乱不是深渊,混乱是温床,是我们赖以生存的土壤。
愿我们携手,把数据治理永远留在“正在进行时”。