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资料解读
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阿里巴巴数据治理实践
在数字化转型的浪潮中，数据治理成为企业不可忽视的一环。阿里巴巴，作为全球知名的互联网企业，其数据治理的实践为业界提供了宝贵的参考。本次分享由阿里巴巴高级技术专家吴永明带来的数据治理实践，涵盖了数据治理的概念、需求层次、理论参考以及阿里巴巴在数据治理方面的具体实施策略和成功关键。
数据治理概念和需求层次
数据治理被定义为管理数据资产的一系列流程和工具，旨在确保数据的可用性、质量和时效性，同时保障数据的安全和合规性。阿里巴巴在数据治理上的需求层次从基本的数据质量、时效，到更高层次的数据安全和成本控制，反映了企业数字化转型的不断深化。
企业数据治理痛点
企业在数据治理过程中常常遇到的痛点包括治理成效不明显、自动化服务程度低、咨询成果难以落地、在线管理能力不足以及治理成效可视度低等。这些问题的存在，严重影响了数据治理工作的推进和效果。
阿里巴巴数据治理实施阶段
阿里巴巴的数据治理实施策略是分阶段解决主要矛盾，包括数据成本治理、数据安全治理、数据规范治理和数据稳定性与质量治理。每个阶段都有其专注解决的核心问题。
数据治理实践
在数据稳定性方面，阿里巴巴通过智能监控技术保障任务调度的稳定性；数据质量方面，通过全面的质量评估保障数据的准确性和可信度；数据规范方面，通过统一公共层减少重复建设，确保数据口径一致性；数据标准管理方面，通过严格的设计规则和质量约束保证数据模型的一致性；数据安全方面，通过数据分类分级和权限控制保护数据安全。
数据成本治理
阿里巴巴设定了明确的数据成本治理目标，并通过组织目标驱动、个人成本意识的培养以及计算存储成本管控等措施，实现了数据成本的有效控制。
成功关键
阿里巴巴数据治理的成功关键包括自上而下和自下而上的策略相结合、一套组织体系、一部数据资产治理方法论以及一组平台工具支撑。这些因素共同构成了阿里巴巴数据治理的坚实基础。
组织体系
阿里巴巴建立了固定的专业组织和数据管理团队，负责数据治理实施的整体推进，并制定了数据资产治理规范、管理流程和技术规范。
平台工具支撑
阿里巴巴利用DataWorks和MaxCompute等平台工具，支撑数据治理的落地。这些工具提供了数据集成、数据开发、数据地图、数据质量、数据安全和数据服务等功能，帮助企业专注于数据价值的挖掘和探索。
运营落地
阿里巴巴构建了量化的数据治理评价体系，通过日常治理运营和专项整治相结合的方式，促进治理工作的持续改进。
总结
阿里巴巴的数据治理实践为其他企业提供了宝贵的经验。通过明确的目标、专业的组织体系、完善的平台工具和持续的运营，阿里巴巴确保了数据治理工作的有效性和持续性。
接下来请您阅读下面的详细资料吧。
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