数据治理问题解决思路

批量整合与响应数据 治理方法引入的时间延迟可能导致业务部门继续操作重复、不完整、不准确的master 数据。因此，这将降低多域MDM解决方案实现在正确的时间向正确的人员提供正确的预期业务目标的能力。在期望数据会变得干净、准确、及时之后，批量集成引入的时间延迟令人沮丧。应对型数据 治理(下游数据管理员团队负责整理、去重、更正、补全密钥主数据)可能会让人觉得“数据 /”

这也将使得MDM方案更难以实现其所有预期的优点，并且可能导致更高的/总管理成本。这种方法的风险是，组织最终可能会“两个领域中最差的”，至少是部分最差的——它已经投资了MDM方案，但只能实现一些潜在的优势，即它可以在整个企业中获得一个干净、准确、及时和一致的master数据2。超越应对方式有三种方法-2治理。

产品设计和优化基于数据并高于数据。产品设计和优化基于数据且高于数据。数据是体现产品效果的有力辅助手段。所以在设计产品和迭代功能之前，最好提前规划好本次“更新”中数据的统计分析系统，上线后持续观察，根据数据反馈指导进一步的产品优化。然而，面对复杂的数据指标和功能流程，如何快速清晰地构建一个合适的数据测量系统是一个非常重要的问题。

数据真实性:数据客观实体存在或真实业务必须真实准确地反映，真实可靠的原始统计数据数据是企业统计工作的灵魂，是一切管理工作的基础，是经营者做出正确经营决策不可缺少的第一手资料。数据准确性:准确性也称为可靠性，用于分析和识别什么是不准确或无效的数据，不可靠的数据可能导致严重的问题、有缺陷的方法和糟糕的决策。数据唯一性:用于识别和度量重复数据，冗余数据。

基于字节跳动分布式的思想治理，数据Platform数据治理团队开发了SLA保障平台，目前已经在字节上得到广泛应用。还支持大部分SLA 数据 team需求，每天保证的SLA链接数超过1000条，解决了数据SLA难以对齐、保证和管理的问题。SLA(ServiceLevelAgreement):服务水平协议，是互联网公司网站服务可用性的保证。

在海量的数据 task开发场景中，由于业务多样化、体量大、任务复杂等问题，导致数据 task的链接依赖关系复杂、链接长度长、跨团队节点依赖多。为了保证数据的及时输出，任务负责人会遇到以下困难:为了解决上述问题，字节跳动数据平台通过自主开发的SLA保障平台对治理的任务链接进行了规范和提升，有效保障了数据。

数据治理是组织中涉及数据的一组管理行为。由企业数据 治理部门发起并实施的，关于整个企业如何制定和实施业务应用和技术管理的一系列政策和流程数据。国际数据管理协会(DAMA)给出的定义:数据 治理是对数据资产管理行使权力和控制的活动的集合。数据的正确性不是数据治理思路数据治理。

什么是数据 治理？数据 治理指的是从分散使用数据到统一使用数据从很少或没有组织和流程治理到全企业集成/12344。这与保险公司数据的现状密切相关。目前保险公司在数据这个层面存在三大问题，也正是这些问题催生了数据 治理这个概念在保险行业的出现和流行。1.国内保险公司大数据存在的三大问题1。数据 Split:是指数据之间缺乏必要的逻辑检查，这表明保险管理活动的各个方面。

保险公司的财务系统、核心业务系统、销售支持系统、CRM都是基于独立需求在不同时期建设的，缺乏从全局角度进行整体设计和规划，并且数据是碎片化的，从而形成了各种数据孤岛；其次，IT系统建设缺乏扩展能力，系统设计没有考虑可持续发展的问题。国内保险公司在IT系统建设之初普遍缺乏一个成熟的保险数据模型，导致系统建设缺乏预见性，当变化来临时，系统频繁升级，增减关键元素数据，加剧了整体数据之间的逻辑分割。