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数据地图:数据资产管理,到底管什么?

37 2024-06-30
数据资产管理摘要

数据资产管理的重要性与挑战

数据资产是数据中台的核心,其建设、管理和治理是数据中台架构中的关键部分。企业在管理数据资产时,主要面临找数据和管数据两大用户场景的挑战。数据分析、产品运营等数据消费者在找数据时遇到的问题包括数据不可找、不敢用和数据质量疑虑。而数据开发者在管理数据时则面临用户咨询多、数据复用低、价值感知弱、问题排查耗时和工作评估困难的问题。

数据消费者与生产者的诉求

数据消费者需要能够通过数据地图快速找到目标数据,并了解数据的逻辑和元数据信息。这涉及到数据分析、数据挖掘、数据开发等核心用户,以及产品、运营等重要用户的需求。他们寻求一个资产分级分类明晰、搜索功能强大、元数据信息完善的数据平台。数据生产者则需维护数据资产元数据、审计和治理,追踪数据质量,以及评价数据资产的业务价值和支撑效率,这涉及数据开发者和数据管理者的诉求。

数据地图的数据资产管理能力

数据地图为数据资产管理提供了多项能力,包括资产大盘的健康度评价体系、数据探索的搜索和预览功能、资产管理的元数据维护和数据治理流程、配置管理的层级和参数设置,以及个人工作台的资产和权限管理。

总结

数据资产管理是提高数据复用度的关键,需要从用户需求和产品目标出发,提供快速找到数据和方便资产维护的能力。同时,它应为数据工作的量化考核和开发人员的工作改进提供指导。商业化的数据地图产品,如阿里Dataworks、网易猛犸和火山引擎,可以作为参考。

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