网易数据治理工具产品实践是不是天边的大海是什么歌的歌词

作者介绍

@云娜

某大厂数据开发平台的产品；

专注数据治理和数据平台的相关内容；

“数据人创作者联盟”成员。

全文一共2800字+，阅读需要10分钟

今天分享的主题是网易数据治理工具产品实践，主要分 4 部分：

第一部分是网易内部一些业务线过往数据治理专项活动的回顾；

第二部分是当前数据治理面临的痛点；

第三部分是针对当前的治理痛点进行产品整体策略的分享；

第四部分是数据治理工具未来的规划。

首先分享的是网易内部，例如严选、传媒、音乐等在数据治理方面面临的一些问题，然后是针对这些问题做出的产品策略以及初步取得的成效。

对于业务线专项治理背景，都比较相似，一方面是随着业务的发展，严选、传媒和音乐的计算、存储达到瓶颈，但是对于业务方而言很难判断难以判断目前需要继续扩容增加资源，还是对劣质数据进行治理以降低资源危机，但是在这个过程中会面临如何定义劣质资源，怎么处理劣质资源，然后解决危机，因此进行治理成为亟待解决的问题。

另一方面而言，数据的生产链路较长，缺乏数据加工的统一标准，整个团队内有哪些数据，这些数据应该由谁负责，团队内有哪些数据，这些数据通过哪些任务产出，数据是否被业务系统和下游系统有效使用，数据的存在是否有意义，这些问题数据团队都难以准确回答。

针对数据治理方面面临的一些问题，我们制定了以下策略：

第一是具体化到治理责任人，包括表和任务具体到责任人，责任人资产梳理，指定专项治理负责人，对无认领资产下线；

第二是优化存储资源，涉及到无用数据下线，首先要对无用数据规则进行定义，然后基于无用数据进行扫描诊断，然后业务方对无用数据进行确认，最后操作下线，形成闭环分析；

第三是优化计算资源，对每次执行任务消耗的成本进行分析，整理出相关数据之后，业务方会根据数据来优化任务，对无用任务进行下线治理，针对某些只优化了某几个节点的任务形成前后对比分析，来了解优化是否有效，产生价值。

最后是治理效果量化可评估，在存储资源治理时知道下线了多少物理存储，在设置对表生命周期管理时，因为到期进行下线处理后节省了多少存储资源，将治理成效形成可量化的指标。

接下来是成本度量体系，在业务内部会有账单体系，在体系中明确定义了计算定价和存储定价，面临的问题是如何将计算和存储折算成费用。

从计算、存储的元数据仓库中对表和任务进行清洗和计算，然后将这些任务执行过程中消耗的资源结合账单体系折算成费用，会较清晰的知道调度任务、Query查询消耗的计算成本，数据表存储成本+产出表的计算任务分摊的成本。

针对于以上策略，已经有一些功能落地。

首先是任务和表具体化到责任人，这个责任人可以在列表中筛选自己的任务，如果这个任务没有责任人或者责任人离职，这个任务会转接到业务专项治理责任人，然后是无用数据下线功能，会给对应人员提供入口，让他对无用数据或表确认下线，确认下线后，平台会把下线内容暂存在回收站，到达一定时期后会进行彻底的删除；

接下来是表生命周期，支持对内部表和外部表的生命周期设置，防止某些表应该在一定的时间被删除，但由于没有设置生命周期，而产生冗余的存储。接下来是对离线开发和Query查询消耗的任务成本进行分析，例如任务耗时多久，每次运行产生的预估费用是多少。

然后是针对治理效果的抓手，制定负责人红黑榜，可以知道某项任务下不同人做的好坏程度，然后是对费用和下线情况的指标量化，例如下线了多少任务，节省了多少存储，预估节省了多少费用，在整体上形成清晰的认知。

最后是邮件和内部工具的通知，形成催促的作用，收到通知的人包括项目管理人，他可以知道当前项目下有哪些人还没有完成相关事宜，另一类人是表和任务的真正负责人，他需要知道自己还有哪些任务需要优化，完成治理后可以为项目 节省多少费用。

当前治理痛点包括：

（1）数据不规范，存在误删风险，表目录定义不规范，对外表生命周期管理，若未校验核对，选择删除目录文件会存在数据丢失的风险；

（2）不被重视，治理动力不足，疲态应对业务需求，只开发不治理，动力不足，人员更替频繁，遗留大量历史数据；

（3）治理非闭环，周期性催促治理周期性被领导催着治理，阶段性治理和资源告急循环往复，缺乏长效治理机制；

（4）治理效果量化指标粗糙，各个负责人下线了哪些数据，节约了多少存储，省了多少费用，无从得知，更加衍生治理的消极心态。

在数据治理方面依然有很多填不完的坑，例如：

（1）存储成本，数据量持续增加，源源不断的带来存储成本；

（2） 计算成本，队列资源持续紧张，任务优化迫在眉睫；

（3）数据质量，加工链路长，任何一个环节都可能带来质量问题；

（4）模型规范，基于ODS、DWD层生成的报表数量居高不下，模型复用率低；

（4）数据安全，管理员成员繁杂，权限太大如何控制，闲置的权限如何回收；

（5）数据价值

数据服务API、BI报表等下游应用系统，引用表的存储和计算成本如何估量，如何通过下游应用量化数据价值。

接下来分享的是基于上面提到的痛点，分享产品的整体策略。在数据治理时采用的整体策略是阶梯化的治理方案，第一明确治理的范围，系统性梳理数据治理

范围，让决策者看见并关注，知道哪些数据应该进行治理；第二量化数据治理的价值，需要一套度量体系+抓手，让一线用户关注并看见问题，形成积极的治理新她爱；第三形成体系化治理，短期运营+长期机制建设，软硬策略兼施，保证落地结果并体系化工具化治理。

第一是明确治理范围，围绕数据的全生命周期展开，从数据生产到管理，包含：成本、标准、质量、安全、价值；包括数据生产，数据消费，数据管理。

第二是量化数据治理价值，基于资产健康分维度，具体涵盖以下五个方面，建立公司/项目/个人视角的数据资产量化评估体系。针对不同的资产健康分采用不同的策略。

第三是体系化的数据治理，针对刚才提到的五个方面明确每个方面需要治理的点，采用相应的手段和优化工具。主要围绕发现问题，解决手段，持续运营持续沉淀三个方面展开。

最后一部分是数据治理工具未来的规划，愿景是打造成一款全流程、自动化、可落地、高质量的大数据评估和优化工具，成为数据治理的利刃；使命是降本提效，省钱省力。

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