如何进行有效的数据治理 提升数据价值？

在数据应用过程中，数据采集和数据治理是两大核心抓手。 本文继《方法论 + 实践，全面解析数据采集方案》之后， 作者王灼洲通过两大挑战、三大原则详细阐述了对于企业数据治理的思考。 主要内容如下：

• 数据治理的定义和重要性

• 数据治理面临的两大挑战

• 数据治理的三大原则

一、数据治理的定义和重要性

在讨论数据治理之前，我们需要对于数据治理下一个明确的定义，数据治理到底包括了哪些范畴。从我们的视角来讲，数据治理，是指 “组织对数据的可用性、完整性和安全性的整体管理”。

• 数据的可用性，是指数据本身是可用的、可信的和质量有保证的，不会因为本身的数据质量给后续的数据应用带来问题；

• 数据的完整性，是指我们收集的数据本身是完整的，能够覆盖各类数据应用的需要，不会因为缺少了对某些数据的采集，而带来了数据资产的流失；

• 数据的安全性，则是指数据治理和分享的过程是安全可控的，这个过程不会侵犯用户隐私，不会给组织本身留下安全隐患。

数据治理的核心，就是帮助我们可以更早、更及时、更高效的发现埋点问题和数据问题，确保后续数据应用的正确性和价值传递。

因此，数据治理的重要性，是毋庸置疑的， 它是所有数据应用的基础和根基， 它的好坏直接影响数据应用过程中的价值体现。同时，数据治理也 是一个组织进行数据资产沉淀的基础， 直接决定一个组织的数据资产能否得到有效的沉淀，以及在数据应用过程中能否充分地发挥数据价值。

二、数据治理面临的两大挑战

在进行数据治理的过程中，通常会面临两大类挑战。

第一类挑战，是由于客观的技术问题带来的。

技术方面带来的挑战，其实比较容易理解，业务越复杂，数据应用越多，需要采集的数据源就会越多，需要处理的数据问题也会越多，自然就会有更大的挑战。

具体来说，这些技术细节上的挑战包括：

• 数据传输方面的挑战： 比如数据如何通过公网进行可信传输；

• 数据准确性方面的挑战： 如何保证数据不重复、不丢失；

• 时间同一性方面的挑战： 客户端时间不准确时如何处理；

• 兼容性方面的挑战： 不同系统、不同设备之间的兼容性如何处理；

• 性能影响方面的挑战： 在数据采集的过程中，如何最大限度地减少对客户端性能和业务的影响；

• 可测试性方面的挑战： 如何在数据治理开发过程中方便地进行调试和自测。

除此之外，数据治理，或者说数据治理中的采集部分，还会面临用户隐私与安全方面的挑战，包括如何应对 GDPR 和工信部等法规的要求，如何在组织内部对敏感字段进行审核，如何进行数据在不同行、不同列上的权限控制，以及如何在传输和处理过程中对数据进行加密和解密。

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针对第一类挑战，我们建议可以使用统一的数据采集和数据导入工具，比如使用专业的数据采集 SDK，可以将多端数据采集工作进行统一化、专业化和标准化，最大限度地降低在数据采集或者导入的过程中，出现问题的各种可能性。

第二类挑战，是由于人或组织架构的问题带来的。

这些挑战主要体现在：关键角色权责不统一；多个部门之间配合不到位；数据治理各个相关角色缺乏共同语言；不同角色的付出与收益脱节；谁来对数据的质量负责等。

要想彻底解决这些挑战是非常难的，这是一个漫长的过程。不过，我们也可以使用一定的技术手段来缓解这些问题。比如，我们可以使用统一的数据模型，像神策的 Event-User-Item 模型，可以在一定程度上解决各个组织架构和部门缺乏共同语言的问题，同时也能缓解跨部门、跨业务带来的一些挑战。

数据治理横跨多个环节，是一场“持久战”， 并不是一蹴而就的事情，它需要我们不断地投入时间和精力，同时也是一个极易出错的过程。因此，在数据治理的各个环节，需要有专业的人员进行咨询、支持、协助和统筹，比如像神策数据的专业分析师等角色，他们是数据治理的专业人员，可以在一定程度上协助客户解决问题。

三、数据治理的原则

结合过去五年累计服务 1500+ 家企业客户的经验，我们总结了数据治理的三大原则：

1.不要先污染后治理，而是应该从源头控制

这个原则比较好理解，就像人生病了去医院一样，一般都是因为已经“生病了”才会选择去医院，这个时候不管采用何种治疗方案，都会对我们的身体有一定的伤害，即使康复了，也有可能留下后遗症。因此，我们平时更应该多看“保健医生”，确保我们尽量不要生病，即便无法完全规避，最起码也可以及时发现异常，通过 适当的锻炼增强体质。

一旦数据被污染了，发现、制定方案和清洗均是一个漫长的过程，最终还不一定能达到我们的预期。比如，数据的治理需要伴随 App 发版，但即使我们新版本发出去了，用户也不一定会升级，从而导致部分数据一直被污染。

如果借助数据治理产品，比如神策的 SDG，就可以在数据接入或者数据校验阶段，在产品系统内通过对上报数据的字段设置一定的校验规则，当有数据导入并且校验未通过时，就会在质量看版中进行报警和展示，埋点研发/分析师便可以集中定位/查看/反馈埋点问题。

字段规则如下：

• 设置字段为 必要字段， 则该字段不能为空值或者不上报；

• 枚举校验， 可以设置字段的枚举值内容；

• 正则表达式校验 ，可以设置字段满足的正则表达式；

• 区间校验， 可以针对数值类型字段设置其数值区间；

• 等值校验， 可以设置该字段的值为特定值，可以理解为只有一个值的特殊枚举。

因此，对于数据治理，不要先污染后治理，而是应该从源头控制。

2.数据治理的过程要贯穿到整个业务迭代的过程中

在我们刚开始进行数据治理时，通常情况下，由于内部的重视，能够在数据治理方面取得较好的成果。但随着业务的持续迭代，数据应用的需求以及系统本身也在不断发生变化，数据治理也需要随之进行不断地更新与调整。在这个阶段，由于对数据治理的重视程度下降、组织架构以及人员变更、流程不稳定、不全面等因素，数据治理的结果一般很难保持在一个较高的基线，反而会越来越差，直至无法满足最终的数据应用需求。

以在线推荐系统为例，如果用于给机器学习训练的 Item 数据流、曝光和点击事件导入有延迟、故障，会直接影响在线服务，比如出现刷不出新条⽬推荐系统 fail 的情况。

数据治理相关的产品，一般都会提供支持自主设置规则的监控能力，比如连续 3 ⼩时每个 Item 数据流上报量⼩于 100 条，当上报量在设置的时间范围内不满足预期时，会自动上报到报警平台并展示。

因此，数据治理的过程要贯穿到整个业务迭代的过程中，业务发生了变更，组织架构发生了变更，数据治理方案和流程也应该随着进行变更。

3.以产品化、组件化的思路来解决，不能只依赖于人工

神策数据提供了标准的数据采集 SDK，将匿名 ID 生成、基础属性采集、数据打包压缩加密、本地缓存、网络传输、时间校准、远程控制等通用功能，都进行了产品化与标准化处理。除此之外，还可以将数据治理过程中通用需求和通用治理方案，以产品化的方式进行沉淀。

数据治理，我把它理解为“纪检委”的角色，不能只依靠发现问题之后去处理，更应有前瞻意识，时刻保持监督与检查；因为没有完美的方案满足业务发展过程中遇到的所有问题，所以我们唯一能做的是根据业务发展和产品迭代状况，及时调整数据治理的规则。

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作者介绍

王灼洲先生是《Android 全埋点解决方案》《iOS 全埋点解决方案》作者，神策数据治理研发部负责人。有 10+ 年 Android & iOS 相关开发经验，是国内第一批从事 Android 研发工作，开发和维护国内第一个商用的开源 Android & iOS 数据埋点 SDK。

王灼洲先生曾就职于北京天宇朗通通信设备股份有限公司，担任 Android 系统工程师。毕业于北京理工大学，软件工程专业。