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企业数据治理之存储治理方案
1、数据增长速度加快，造成存储消耗成本成倍增加。
2、数据增长不可控，导致年度预算及存储无法稳定。
3、数据价值不可衡量，导致无法决策交付。
4、存储资源的浪费，导致集群成本增加。
需求背景
1、建立数据增长预测及评估体系，实现数据增长可洞察
2、建立数据长效及应急治理体系，实现数据增长可控制
3、建立数据价值评估体系，实现资产价值可衡量
4、建立压缩及低成本存储架构体系，降低整体存储成本
必要性价值
存储治理-现状及背景
03
存储成本可降低
根据数据价值及数据利用率建立数据周期性压缩机制，减少数据存储。通过调整冷数据存储介质减少机器成本。
01
数据增长可控制
建立数据增长预测、评估及监控体系，通过生命周期管理及规则治理实现数据存储治理自动化，针对异常增长实行专项或应急举措治理。
02
数据价值可衡量
通过资产盘点实现数据应用业务及服务划分，建立数据价值评估体系，针对不同价值数据进行分类存储保障及治理，并按照数据应用业务划分建立存储成本分摊机制
存储治理-目标
存储治理-解决方案
自动化治理
智能化治理
运动式治理
数据登记
数据生产及采集上报
数据采集
数据处理
数据输出
罗盘
无效埋点
离线接入
生命周期平台
数据仓库
数据应用
业务系统
重复埋点
测试埋点
错误埋点
低价值埋点
测试数据
无效数据
小文件合并
终端上报 DP
业务埋点 埋点过滤
推荐埋点 PID合并
有哪些信誉好的足球投注网站埋点 维度合并
DSP埋点
长度优化
服务埋点
无效来源
DataBus
异常增长检测
实时接入
数据价值评估
数据资产目录盘点
归档迁移
全量改增量
业务重复校验
EC、压缩存储
层级改造
无效模型治理
模型合理性
无应用治理
低价值应用治理
API合理性
看板合理性
指标合理性
项目合理性
存储治理–全链路治理手段
存储治理-生命周期管理
维度管理
表集管理
规则配置
确认流程
成本周知
效果回收
批量表
现状分析与维度梳理
数据生命周期配置与确认
效果周知与反馈
批量表配置流程
单表配置流程
新建表
强制配置
配置生命周期
配置确认周期
配置排除分区
自动清理
已有表
单配置
选择生命周期标签
自动清理
整理制作郎丰利1519
存储治理-数据资产目录
业务标准
部门
业务
服务
服务标准
部门
平台
服务
业务及服务标准
部门
分类
标签
大数据
业务服务标准
数据血缘
资产目录
应用
存储
模型
质量
场景
识别引擎
数据价值
高价值
中价值
低价值
无价值
基于经验规则
计算模型
成功
失败
1.进入
2.1形成
2.2进入计算模型
3形成
数据应用
数据治理
数据存储
数据质量
数据安全
存储治理-数据价值评估
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