数据资产入表的难点与解决办法（四）

3.数据治理体系不健全

• 1)数据标准规范缺失
  数据资产的有序管理,离不开统一、规范的数据标准。然而,很多企业尚未建立完善的数据标准规范,在数据编码、命名、定义等方面,存在较大的随意性和碎片化,不利于数据的规模化采集和融合应用。
• 2)数据生命周期管理机制不完善
  数据具有全生命周期特性,从产生、流转、使用到归档,每个环节都需要规范化管理。但目前多数企业缺乏对数据全生命周期的系统管控,在数据采集、处理、存储、计算等环节,缺少统一的流程规范和平台支撑,难以实现端到端的数据闭环管理。
• 3)数据质量管控流程不规范
  虽然企业越来越重视数据质量,但在实际管理中,往往存在职责分散、流程不畅、考核不严等问题。尤其是缺乏常态化的数据质量检测手段和质量问题处置机制,难以实现质量闭环改进。粗放的质量管理模式,制约了入表数据质量的持续提升。

4.数据入表技术实现复杂

• 1)大数据量高性能入表难题
  随着业务规模的快速增长,数据入表面临海量数据并发写入、实时处理的挑战。传统的单点入库模式,在数据量激增时,很容易成为性能瓶颈。如何运用分布式大数据技术,构建高可用、高性能的入表通道,需要深厚的技术积累。
• 2)异构数据源汇聚与转换
  入表数据来自多个异构数据源,需要在数据汇聚层做规模化的数据抽取与转换。这对ETL工具的数据适配能力、元数据管理能力提出了很高要求。而采用多种ETL工具,又可能导致数据开发效率低下、运维难度加大等问题。
• 3)准实时数据入表难点
  实时数据入表是众多业务场景的刚性需求,但由于数据量大、频率高、时效要求高,对传统的T+1入表机制形成巨大冲击。流式数据接入、实时计算、实时存储、实时数据服务等一系列能力亟待打造,大数据架构也需要流批一体化升级。

5.业务应用需求多样

• 1)复杂业务逻辑下数据入表的灵活性
  日新月异的业务场景对入表数据提出了更高的要求,需要入表机制具备快速适配个性化需求的能力。然而,刚性的数据建模方式和ETL流程,很难满足业务部门的需求变更。入表数据与业务应用目标的匹配度不高,导致"数据锦衣夜行"的现象普遍存在。
• 2)个性化数据服务与数据入表适配性
  业务用户对于数据服务的交互性、便捷性要求越来越高,希望通过自助取数、即席查询等方式,快速获取个性化数据。但目前的数据资产管理平台大多比较封闭,难以支持灵活的数据定制和开发,入表数据与数据应用的适配度不佳。

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