導(dǎo)讀

俗話說“巧婦難為無米之炊”，要做好數(shù)據(jù)分析，先要找到“好米”，也就是“好數(shù)據(jù)”。如何獲取數(shù)據(jù)，又怎么能在數(shù)據(jù)中找到真正有用的“好數(shù)據(jù)”，是數(shù)據(jù)分析需要重點(diǎn)關(guān)注的問題。

據(jù)研究表明，在數(shù)據(jù)分析的整個過程中，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備會占大約80%的時間。怎樣把數(shù)據(jù)收集起來，并確保數(shù)據(jù)可直接用于分析展示，是最麻煩、最耗時的事情，這在企業(yè)級的數(shù)據(jù)分析中也被稱為是“最臟最累”的活。倘若數(shù)據(jù)未處理妥當(dāng)，炫酷好看的可視化展示也毫無意義。

如果你參與過大型企業(yè)BI系統(tǒng)的建設(shè)，那就一定能有所感觸。無數(shù)的決策分析系統(tǒng)成為臨時的“政績工程”，一時名聲大噪之后卻無人問津，大多因為后續(xù)數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確，無法真正為業(yè)務(wù)、管理提供實(shí)質(zhì)的服務(wù)。這實(shí)則為數(shù)據(jù)分析項目建設(shè)的悲哀。

做好數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，都是數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的范疇。

國際數(shù)據(jù)管理協(xié)會（DAMA International）在《DAMA數(shù)據(jù)管理知識體系指南（原書第2版）》一書中，將數(shù)據(jù)管理（DM）定義為“為了交付、控制、保護(hù)并提升數(shù)據(jù)和信息資產(chǎn)的價值，在其整個生命周期中制訂計劃、制度、規(guī)程和實(shí)踐活動，并執(zhí)行和監(jiān)督的過程”。

對于數(shù)據(jù)管理的職能，DAMA將其歸為十一大類：數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)建模和設(shè)計、數(shù)據(jù)存儲和操作、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)集成和互操作、文件和內(nèi)容管理、參考數(shù)據(jù)和主數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)倉庫和商務(wù)智能、元數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)質(zhì)量，如圖1所示。

▲圖1 DAMA數(shù)據(jù)管理框架

其中，數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)建模和設(shè)計、數(shù)據(jù)存儲和操作、數(shù)據(jù)集成和互操作、文件和內(nèi)容管理、參考數(shù)據(jù)和主數(shù)據(jù)、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)倉庫和商務(wù)智能屬于“數(shù)據(jù)準(zhǔn)備”的范疇，數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量可以統(tǒng)一歸類為“數(shù)據(jù)治理”。

結(jié)合DAMA對數(shù)據(jù)管理職能的分類及內(nèi)容，可將數(shù)據(jù)準(zhǔn)備分為“管”“存”“算”個層面，將數(shù)據(jù)治理分為“規(guī)”、“治”兩個層面，如圖2所示。

▲圖2 “管” “存” “算” “規(guī)” “治”

數(shù)據(jù)之“管”

數(shù)據(jù)之“管”指狹義的數(shù)據(jù)管理，是對不同類別的數(shù)據(jù)采取不同的數(shù)據(jù)管理模式。這里我們把數(shù)據(jù)分為四個層次：元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)、參考數(shù)據(jù)、一般數(shù)據(jù)（交易數(shù)據(jù)）。通過數(shù)據(jù)之“管”，來確保數(shù)據(jù)來源的可靠性、數(shù)據(jù)內(nèi)容的準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)安全性及數(shù)據(jù)粒度的精細(xì)性。

不同的數(shù)據(jù)，根據(jù)其特性在數(shù)據(jù)量、更新頻率、數(shù)據(jù)質(zhì)量和生命周期上有不同的特點(diǎn)。從數(shù)據(jù)的作用及管理的方式上來講，我們把數(shù)據(jù)分為四個層次：元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)、參考數(shù)據(jù)、一般數(shù)據(jù)（交易數(shù)據(jù)），如圖3所示。這里提到的數(shù)據(jù)之“管”，即指管理好這四個層次數(shù)據(jù)。

▲圖3 數(shù)據(jù)層次

元數(shù)據(jù)（Metadata）：通俗地說就是描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，比如數(shù)據(jù)的名稱、屬性、分類、字段信息、大小、標(biāo)簽等等。要做好數(shù)據(jù)的管理，元數(shù)據(jù)起到了舉足輕重的作用。

參考數(shù)據(jù)（Reference Data）：是用于將其他數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或目錄整編的數(shù)據(jù)，它定義了數(shù)據(jù)可能的取值范圍，可以理解為屬性值域，也就是數(shù)據(jù)字典。參考數(shù)據(jù)一方面有助于在TP（業(yè)務(wù)處理）側(cè)提升業(yè)務(wù)流程的準(zhǔn)確性，另一方面在AP（數(shù)據(jù)分析）側(cè)規(guī)范數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，為多系統(tǒng)綜合分析提供有利的保障。

主數(shù)據(jù)（Master Data）：指具有高業(yè)務(wù)價值的，關(guān)于關(guān)鍵業(yè)務(wù)實(shí)體的權(quán)威的、最準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，被稱為“黃金”數(shù)據(jù)。通常用于建立與交易數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)關(guān)系來進(jìn)行多維度的分析。

一般數(shù)據(jù)：也就是交易數(shù)據(jù)。相對來說，我們可以認(rèn)為元數(shù)據(jù)、參考數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)為靜態(tài)數(shù)據(jù)，而一般數(shù)據(jù)則是動態(tài)數(shù)據(jù)。它一般隨著業(yè)務(wù)的發(fā)生而變化，比如資金交易流水。

數(shù)據(jù)之“存”

數(shù)據(jù)之“存”指數(shù)據(jù)存儲，指通過技術(shù)手段將數(shù)據(jù)存儲起來。涉及三個關(guān)鍵詞是“數(shù)據(jù)湖”、“數(shù)據(jù)倉庫”和“數(shù)據(jù)集市”。數(shù)據(jù)的有效性、及時性、相關(guān)性、一致性、安全性、準(zhǔn)確性，其來源的可靠性、粒度的精細(xì)性，最終都會體現(xiàn)在“存”之上，具備上述條件的數(shù)據(jù)組合，幫助數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)了其“豐富性”。

如果把數(shù)據(jù)比作是源源不斷的水，那么，數(shù)據(jù)湖可以比作湖泊，數(shù)據(jù)倉庫可以比作水庫，數(shù)據(jù)集便是超市。水在不斷的加工制造中，最后成為超市中的瓶裝水供人直接食用，就好比原始數(shù)據(jù)經(jīng)過加工處理最終成為數(shù)據(jù)集市中直接可用于分析的數(shù)據(jù)。如圖4所示。

▲圖4 數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集

數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集形成了數(shù)據(jù)存儲的三個層次，三者層層遞進(jìn)，各自發(fā)揮著其不同的作用。數(shù)據(jù)湖為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、預(yù)測分析提供了豐富的數(shù)據(jù)土壤；數(shù)據(jù)倉庫通過規(guī)范化的管理，為企業(yè)、組織系統(tǒng)化的規(guī)范數(shù)據(jù)體系提供了支撐；數(shù)據(jù)集則將數(shù)據(jù)場景化，讓數(shù)據(jù)觸手可得，實(shí)現(xiàn)即席分析。

數(shù)據(jù)湖（Data Lake，DL），是指一個集中化存儲海量的、多個來源、多種類型數(shù)據(jù)，并可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行快速加工、分析的平臺。

數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse，簡稱DW或DWH），是為支持決策而產(chǎn)生的數(shù)據(jù)池，它是整個組織中的各級人員可能感興趣的、當(dāng)前和歷史的所有類型數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略集合。

數(shù)據(jù)集市（Data Mart，DM），是滿足特定的部門或者用戶的需求，按照多維的方式進(jìn)行存儲，生成面向決策分析需求的數(shù)據(jù)集合。

數(shù)據(jù)之“算”

數(shù)據(jù)之“算”，指的是數(shù)據(jù)預(yù)處理之“算”。為了保證數(shù)據(jù)分析時數(shù)據(jù)可用、好用而對數(shù)據(jù)進(jìn)行的加工。是指對數(shù)據(jù)的清洗和加工，包括簡單的清洗和處理，也包括通過智能手段如借助算法模型對數(shù)據(jù)的清洗和加工。

數(shù)據(jù)預(yù)處理的關(guān)鍵鏈路如圖5所示。原始數(shù)據(jù)納入數(shù)據(jù)湖的管理，通?；祀s著各種數(shù)據(jù)。要防止數(shù)據(jù)湖變?yōu)閿?shù)據(jù)沼澤，就需要將數(shù)據(jù)碎片分門別類，將不可洞察的數(shù)據(jù)和無關(guān)數(shù)據(jù)歸類為數(shù)據(jù)噪聲，留下可洞察的數(shù)據(jù)和相關(guān)的數(shù)據(jù)，我們稱之為“信息元”。這類數(shù)據(jù)進(jìn)一步通過數(shù)據(jù)加工形成整理后的數(shù)據(jù)，與可直接洞察的數(shù)據(jù)共同構(gòu)成了可分析的數(shù)據(jù)。

▲圖5 數(shù)據(jù)預(yù)處理

我們前面提到數(shù)據(jù)處理大約占了數(shù)據(jù)分析80%的時間，而在數(shù)據(jù)處理的過程中，數(shù)據(jù)清洗幾乎會占據(jù)40%~70%的時間，且數(shù)據(jù)質(zhì)量越差，其占比越高。數(shù)據(jù)清洗不能被孤立的看待，通過借助對元數(shù)據(jù)信息、數(shù)據(jù)分布情況的分析，甚至是根據(jù)分析結(jié)果的異常性來對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的清理，會事半功倍。所以，數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)分析也是相輔相承，互相依賴、互相促進(jìn)的。

常見數(shù)據(jù)清洗包括對缺失值的處理和異常值的處理。數(shù)據(jù)加工包括數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換、表間數(shù)據(jù)處理等。ETL（抽取Extract、轉(zhuǎn)換Transform、加載Load）將上述數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)加工的方法串聯(lián)起來，形成完整的數(shù)據(jù)之“算”鏈路體系，是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程中最重要的一環(huán)。

數(shù)據(jù)之“規(guī)”

數(shù)據(jù)之“規(guī)”指數(shù)據(jù)規(guī)范，包括對數(shù)據(jù)規(guī)范的制定和數(shù)據(jù)管理上的規(guī)章制度?！耙?guī)”是確保數(shù)據(jù)有效性、安全性的基石。

數(shù)據(jù)的規(guī)范，包括兩個層面。一方面針對數(shù)據(jù)本身，即數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)；另一方面是數(shù)據(jù)管理上的規(guī)范和制度。我們可以通俗的理解為數(shù)據(jù)分析中的“法”。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)

數(shù)據(jù)來源的多樣化帶來了數(shù)據(jù)的不一致性，多源系統(tǒng)數(shù)據(jù)整合的關(guān)鍵首先就是建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的定義應(yīng)遵循一定的原則，包括唯一性、統(tǒng)一性、通用性、穩(wěn)定性、前瞻性、可行性“六大特性”和系列化、模塊化“兩化原則”。

基于上述特性和原則，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)從內(nèi)容層次上可以分為語義標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)內(nèi)容標(biāo)準(zhǔn)。通過建立語義標(biāo)準(zhǔn)體系，保證整個組織層面關(guān)于數(shù)據(jù)分析的溝通“在一個頻道上”；通過建立數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體系，統(tǒng)一數(shù)據(jù)資源目錄及數(shù)據(jù)命名規(guī)則以確保數(shù)據(jù)規(guī)整、易查找；通過建立數(shù)據(jù)內(nèi)容標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)業(yè)務(wù)梳理數(shù)據(jù)標(biāo)簽及數(shù)據(jù)描述規(guī)則以提升分析效率。

數(shù)據(jù)規(guī)范

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的執(zhí)行，需要依賴制度的規(guī)范。無體系、無制度的管理無異于一般散沙。數(shù)據(jù)規(guī)范可以大致分為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)規(guī)范、數(shù)據(jù)安全規(guī)范、數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)范三大類，如圖7所示。

▲圖6 數(shù)據(jù)規(guī)范體系

數(shù)據(jù)之“治”

數(shù)據(jù)之“治”指狹義的數(shù)據(jù)治理，實(shí)質(zhì)上指數(shù)據(jù)治理相關(guān)的一套方法及體系，包括了實(shí)踐數(shù)據(jù)之“規(guī)”來確保數(shù)據(jù)質(zhì)量的過程和方法。它不僅是技術(shù)上的治理工作，更是以有效滿足組織各層級管理訴求的有效手段，它應(yīng)該是包括數(shù)據(jù)、應(yīng)用、技術(shù)和組織的四位一體均衡的治理體系。數(shù)據(jù)治理，最重要的目標(biāo)就是保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，即數(shù)據(jù)的一致性及準(zhǔn)確性。

理論體系總是看起來完美無缺，但應(yīng)用到實(shí)際中，往往是“理想是豐滿的，現(xiàn)實(shí)是骨感的”。先不說平臺如何搭建、技術(shù)如何選擇、如何保障安全性，真正深入到工作中，會發(fā)現(xiàn)，所有技術(shù)上的難題都不是最難的，如何說服各個部門主動配合數(shù)據(jù)收集工作，是最大的難點(diǎn)。

所以，數(shù)據(jù)治理實(shí)質(zhì)上并不只是技術(shù)問題，更是一個管理問題。做好數(shù)據(jù)治理，一定首先是自上而下的發(fā)起，其次是有足夠的組織保障，再次是建立切實(shí)有效的機(jī)制體系。

▲圖7 數(shù)據(jù)治理

數(shù)據(jù)治理需要依賴強(qiáng)大的統(tǒng)籌能力和管理能力才能得以實(shí)現(xiàn)，對于較大型的企業(yè)和組織來說，通常都是“吃力不討好”的活，要真正通過數(shù)據(jù)治理做出成效，是一件非常困難的事情。所以，這里一再強(qiáng)調(diào)的重中之重便是“高層負(fù)責(zé)”。

高層負(fù)責(zé)是基礎(chǔ)，切實(shí)有效地將數(shù)據(jù)治理落實(shí)下去，還需要有合理的“組織保障”。各業(yè)務(wù)部門的人通常都會被各類事務(wù)纏身，對他們來說，數(shù)據(jù)的梳理、整合一直是被認(rèn)為重要但確經(jīng)常無暇關(guān)注的事情。建立專門的數(shù)據(jù)主責(zé)部門，負(fù)責(zé)統(tǒng)一的管理協(xié)調(diào)工作，再由各業(yè)務(wù)部門配合各類業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的提供和質(zhì)量保障，才是正解。

數(shù)據(jù)團(tuán)隊快速的運(yùn)轉(zhuǎn)離不開“機(jī)制建立”。機(jī)制需要建立在規(guī)范的基礎(chǔ)上，不同的是，它更側(cè)重強(qiáng)調(diào)管理、監(jiān)控和流程。因此，不同的企業(yè)、組織均需要根據(jù)自身的組織架構(gòu)和文化體系制定適合自己的機(jī)制。值得注意的，一方面是各環(huán)節(jié)責(zé)任人的落實(shí)，另一方面是需要在全面性和可執(zhí)行性、規(guī)范性和時效性方面做一個平衡。

做好數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，是數(shù)據(jù)分析的重要基礎(chǔ)和保障。“管”、“存”、“算”、“規(guī)”、“治”是各類組織做好數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理可以借鑒的有效手段。其中，“管”、“存”、“算”是業(yè)界已經(jīng)形成的標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)知識，可以直接使用；“規(guī)”、“治”則在不同的企業(yè)、組織中需要因地制宜，選擇適合自身的規(guī)范制度及治理機(jī)制。

來源：數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理大講堂

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