在当今数字化高速发展的时代，数据已成为企业最宝贵的资产之一，数据在企业的各个环节都发挥着至关重要的作用。然而，随着数据量的爆炸式增长、数据来源的日益多样化以及数据应用场景的不断拓展，数据管理也面临着前所未有的挑战。数据质量参差不齐、数据安全隐患重重、数据孤岛林立等问题，严重制约着企业对数据价值的挖掘和利用。

数据治理成为了企业实现数字化转型的关键举措。通过有效的数据治理，企业能够建立起规范的数据管理体系，提高数据质量，保障数据安全，打破数据孤岛，实现数据的共享与复用，从而充分释放数据的价值，为企业的可持续发展提供强大的动力。今天就来探讨下数据治理，附数据治理流程。

数据治理是什么

数据治理是一个综合性的过程，范围很⼴，涵盖了多个方面，包括数据质量治理、规范治理、架构治理、元数据治理、安全治理和数据生命周期治理等多个方面。

一、数据质量治理：

数据治理的范围非常广，其中最重要的是**数据质量治理，**而数据质量涉及的范围也很广，贯穿数仓的整个生命周期，从数据产生->数据接入->数据存储->数据处理->数据输出->数据展示，每个阶段都需要质量治理，评价维度包括完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性、关联性等。

二、规范治理

规范是数据治理的保障。为了避免出现指标重复建设和数据质量差的情况，统一按照最详细、可落地的方法进行规范建设，建立一系列的管理框架。

1. 数据管理框架作用

数据管理框架详细说明了组织管理关键数据资产的结构和流程。它定义了数据所有权和责任，并规定了应如何处理数据以保持数据质量、安全性和合规性。

2. 数据管理框架通常涉及以下项目：

1）计划目标、角色和职责

数据治理计划通常会定义一个或一组具体目标，如提高数据质量、支持合规性或实现数据驱动决策。他们还会选择衡量标准来衡量实现这些目标的进展情况。关键治理指标可能包括

· 减少数据错误和冗余。

· 通过提高效率和缩短上市时间降低成本。

· 数据的一致性和完整性。

· 员工的数据知识水平和流程合规性。

角色和责任：指导委员会、数据所有者、数据管理员和利益相关者。

指导委员会或治理委员会的成员负责监督数据治理战略和框架的总体方向。该委员会通常包括高层管理人员，如 C 级管理层或副总裁，他们负责监督各个部门。

· 数据所有者负责监督各业务部门的特定数据域。这些人负责维护数据的准确性、质量和一致性，并就数据管理解决方案、数据政策和监管要求提供意见。

· 数据管理员负责特定数据域的日常管理。

· 利益相关者和业务团队是企业数据的消费者。

2）数据标准、政策和流程

管理框架围绕需要管理的数据和想要的结果设定参数。这包括数据格式、数据模型、主数据管理（MDM）、元数据、命名约定等设定指导方针。

治理框架通常会映射数据流，并定义如何收集、存储、移动和归档数据。它们还可能确定支持治理工作和组织更广泛数据架构的硬件、软件和服务。

有些治理框架可能会定义数据范围，即特定数据资产（如主数据、元数据和历史数据）的访问参数。数据范围有助于确保用户和应用程序只能访问所需的数据，而任何人都无法访问不该访问的数据。

三、架构治理：

1）数据分层：

优秀可靠的数仓体系，往往需要清晰的数据分层结构，即要保证数据层的稳定又要屏蔽对下游的影响，并且要避免链路过长，一般的分层架构如下：

2）数据流向

稳定业务按照标准的数据流向进行开发，即ODS–>DWD–>DWA–>APP。非稳定业务或探索性需求，可以遵循ODS->DWD->APP或者ODS->DWD->DWT->APP两个模型数据流。

四、元数据治理：

元数据可分为技术元数据和业务元数据：

1）技术元数据为开发和管理数据仓库的IT人员使用，它描述了与数据仓库开发、管理和维护相关的数据，包括数据源信息、数据转换描述、数据仓库模型、数据清洗与更新规则、数据映射和访问权限等。

2）业务元数据为管理层和业务分析人员服务，从业务角度描述数据，包括商务术语、数据仓库中有什么数据、数据的位置和数据的可用性等，帮助业务人员更好地理解数据仓库中哪些数据是可用的以及如何使用。

五、安全治理

围绕数据安全标准，首先要有数据的分级、分类标准，确保数据在上线前有着准确的密级。第二，针对数据使用方，要有明确的角色授权标准，通过分级分类和角色授权，来保障重要数据拿不走。第三，针对敏感数据，要有隐私管理标准，保障敏感数据的安全存储，即使未授权用户绕过权限管理拿到敏感数据，也要确保其看不懂。第四，通过制定审计标准，为后续的审计提供审计依据，确保数据走不脱。

六、数据生命周期治理

任何事物都具有一定的生命周期，数据也不例外。

从数据的产生、加工、使用乃至消亡都应该有一个科学的管理办法，将极少或者不再使用的数据从系统中剥离出来，并通过核实的存储设备进行保留，不仅能够提高系统的运行效率，更好的服务客户，还能大幅度减少因为数据长期保存带来的储存成本。数据生命周期一般包含在线阶段、归档阶段（有时还会进一步划分为在线归档阶段和离线归档阶段）、销毁阶段三大阶段，管理内容包括建立合理的数据类别，针对不同类别的数据制定各个阶段的保留时间、存储介质、清理规则和方式、注意事项等。

数据治理工具

技术在有效的数据治理中发挥着重要作用。企业数据治理工具多种多样，既有综合平台，也有专门的解决方案。各组织根据其独特的数据架构和治理框架选择不同的工具。

数据治理解决方案的常见功能包括

1. 自动发现数据并对数据进行分类。

2. 执行数据保护规则和基于角色的访问控制。

3. 解决隐私和合规性要求。

4. 元数据管理、数据编目和数据脉络跟踪的自动化。

5. 支持业务术语表。

除此之外，某些数据集成工具也可以在一定程度上辅助数据治理：

1.数据整合：

数据集成工具可以从多个数据源抽取数据，并将其整合到一个统一的数据存储中，如数据仓库或数据湖。这有助于打破数据孤岛，实现数据的集中管理，为数据治理提供基础。

2.数据质量提升：

一些数据集成工具具备数据质量检查和处理功能。在数据集成过程中，可以对抽取的数据进行质量检查，如数据完整性检查、数据一致性检查、数据准确性检查等。对于发现的质量问题，可以进行数据清洗和修复，提高数据质量。

3.元数据管理：

部分数据集成工具支持元数据的采集和管理。在数据集成过程中，可以自动采集数据源的元数据信息，如数据结构、数据类型、数据来源等，并将其存储在元数据管理系统中。这有助于更好地理解和管理数据，为数据治理提供元数据支持。

4.数据安全与合规：

数据集成工具可以在数据传输和存储过程中采取安全措施，如数据加密、访问控制等，保障数据的安全性。同时，工具也可以支持数据合规性检查，确保数据的处理和存储符合相关法规和标准。

数据治理的好处

实施强大的数据治理框架可以帮助企业实现多种益处：

1. 从企业数据中获取更多价值

2. 促进创新和提高效率

3. 提供单一真实来源（SSOT）

4. 帮助确保数据隐私、安全和合规性

5. 安全地将数据用于人工智能计划

6. 实现更准确的数据分析

同时做好数据治理，企业能从数据中获取更多价值：

如果决策是基于有缺陷的数据，企业就无法做出有效的业务决策。数据治理可通过创建一个支持强大数据管理的框架和一个强大的端到端数据管理流程，帮助确保数据的完整性、准确性、完整性和一致性。

值得信赖的数据有助于企业发现新机遇，更好地了解客户和工作流程，并优化整体业务绩效。

缺乏数据管理可能会导致绩效指标出现错误，从而将企业引向错误的方向，而数据管理工具则可以在不准确数据影响业务战略之前帮助解决这些问题。

例如，数据脉络工具可以帮助数据所有者跟踪数据的整个生命周期，包括数据在提取、转换、加载（ETL）或提取、加载、转换（ELT）过程中经历的任何转换。这使企业能够识别并纠正数据错误的根本原因。

数据治理流程

一、前期准备

明确目标，确定数据治理的具体目标，如提高数据质量、保障数据安全等

组件团队，成立由业务部门、技术部门和管理层代表组成的数据治理团队

评估现状，对企业现有的数据环境进行全面的评估，包括数据来源、数据质量、数据安全、数据管理流程等

二、制定策略

1）确定范围，确定数据治理范围，包括涉及的业务领域、数据类型、系统和应用等。

2）制定标准，制定统一的数据标准，包括数据格式、数据编码、数据字典等，确保数据的一致性和准确性。

3）规划架构，设计数据治理的技术架构和组织架构，确定数据存储、处理和管理的方式，以及各部门在数据治理中的职责和协作方式

三、实施治理

1）数据清理，对现有数据进行清理和修复，去除重复数据，纠正错误数据、补充缺失数据等。

2）数据集成，将分散在不同系统和数据源中的数据进行集成，进行统一存储和管理，可以使用数据集成工具，如ETL工具，将数据从源系统抽取、转换后加载到目标系统。

3）建立元数据管理，对企业的数据资产进行元数据管理，包括数据的定义、来3源、关系、使用情况等

4）强化数据安全，实施时间安全措施，包括访问控制、数据加密、数据备份等，保证数据的保密性和安全性。

四、监控与评估

1）建立监控指标，确定数据治理的监控指标，如数据质量指标、数据安全指标、数据可用性指标等

2）持续改进，根据监控结果，及时发现问题并改进，对数据治理流程和策略进行调整和优化。

3）评估效果，定期对数据治理的效果进行评估，对比治理前后的数据治理、数据安全、数据可用性等方面的变化。

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如何学习大模型 AI ？

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该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

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• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
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• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
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第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
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