B站(高隆):数据治理运营框架-实现亿级费用减省的操作系

B站(高隆):数据治理运营框架-实现亿级费用减省的操作系

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该文档围绕B站数据治理运营框架实践展开,借助DAMA-Bok知识体系,从多个案例深入剖析数据治理难题,并提出对应解决方案,构建起一套完整的数据治理运营体系。

1. 数据管理知识体系(DAMA-DMBOK2):DAMA作为全球性非营利协会,其DAMA-DMBOK2涵盖11个知识领域、每个领域7件事、可展开具体活动等12原则,为数据治理提供理论基础。

2. 案例1:存储水位风险

- 背景与挑战:HDFS集群存储水位过高触发预案,执行中面临组织变更、权责不明、数据删除风险、执行驱动力缺乏等难题。

- 破题思路:借助DAMA原则,从组织、数据仓库与商务智能、元数据等领域着手。成立数委会这一虚拟组织,明确权责;嵌入治理,优化Quota管理;强化元数据管理与应用,生成资产账单。

3. 案例2:数据丢失复盘

- 问题剖析:Redis迁移引发数据丢失,暴露出数据质量、元数据、监控等多方面问题,如数据完整性缺失、信息收集不足、告警延迟。

- 解决方案:依据DAMA原则,各组件补充元数据与功能;数据传输链路增设完整性监控;明确下游数据质量要求并传递给上游;定期审计数据服务质量。

4. 数据治理运营框架:构建涵盖多方面的综合框架,数委会主导,协同部门与空间,通过Quota管理、治理分数运营等实现数据资产有效治理,同时明确治理目标、数据标准、权限等。

5. 数据质量运营框架:从数据资产定义到数据应用,建立质量探查、监控配置、告警反馈、事件复盘等机制,涵盖时效性、准确性等多个质量维度,全面保障数据质量。

6. 问题处理流程:事前收集分析问题、寻找处理方法;事中观察治理项目执行、评估人力投入;事后沉淀基建,增强数据管理、提升问题处理效率。

B站通过这些实践,构建起完善的数据治理运营体系,有效应对数据管理难题,保障数据资产的高效利用与质量提升,为企业数据治理提供了可借鉴的范例 。

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