业务创新，没有大数据治理怎么行？

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  一、大数据治理与业务创新的关系

  数字化时代，我们的数据来源比以前更广了。第一，之前传统企业政府的IT系统主要是面向内部使用，产生了一些信息，现在已经面向外部使用了；第二，更多行为信息、社交信息都会变成企业的数据；第三，我们有很多非结构化的数据，比如媒体、视频数据等；第四，还有物联网传感器方面的数据等。

  这些数据大部分是非结构化的，如媒体数据、视频数据，包括物联网传感器等信息，这些信息远比以前更加难以管理，怎么样把这些信息管理好，充分发挥这些信息中的价值，就是企业所需要面对的问题。

     管理部的名字改为数据服务部了，由数据管理转变为数据服务，以前是数据部门是自己准备数据给自己用，自己做一些分析报表等，现在更多是要把这些提供给别人用，为业务创新服务。

  目前很多企业也意识到了数据管理的重要性，CDO也逐渐成为数字化企业的标准岗位，成为企业组织结构中的一部分，CDO已经不仅仅是一个职位了，而代表着数据部门职能的改变。企业如何把数据管理好，用服务的方式提供出来，成为了大数据治理的核心。

  我们认为，大数据治理应该是自动化、自助化、智能化的，把大数据治理当做一系列服务给别人提供出来，可以让大家更好地开展大数据治理。

  二、大数据治理的关键步骤

  我们今天要讲的是，要想做好好大数据治理服务化，首先我们要实现两个目标，模清现状，理顺数据。

  我们分为四步走：

  第一、数据资产地图，实现数据与业务的统一

  第二、数据资源目录，让业务找见数据

  第三、建立统一数据标准

  第四、未来可以实现数据的自助化服务

  建立数据资产地图，实现数据与业务的统一

  某航空公司的系统建设方式是采用传统系统建设方案，由业务驱动系统的建设，没有更多的考虑系统融合的场景，但随着发展的变化，业务的协同性，变得更加重要。例如飞机如果发生了故障，需要一系列的业务协同，而原有系统彼此都管理着交叉的部份。

  在业界，达美行空采用的是SOA的系统架构，即16个业务系统，对应有16个核心数据主题，在核心业务数据上做到了统一，业务流程通过调用多个服务访问数据。而我们的数据则是散落在各个系统内，例如旅客信息是在多个系统中都有管理，为业务的协同带来了很多复杂性。

  在该航空公司已经建设了数据仓库系统，我们希望通过梳理发现主题与来源业务系统的对应关系，发现交叉数据流向关系，理顺系统架构。从规划的角度逐步完善和调整业务系统职能。实现航空公司顶层数据模型设计，建立数据资产目录树，从顶层数据模型到底层数据实体，完成分类、分级的数据目录结构设计，并完成数据模型设计方法论。

  实现数据架构与应用系统对应关系，从顶层数据模型，逐层找到数据实体，再到数据库表，最终到应用系统，实现数据架构与应用系统的对应关系。找到数据模型设计的不合理，在数据血缘分析过程中，提供数据关联关系分析报告，识别出不合理的数据模型。（比如，用户数据在多个应用多张表中独立存储，视为不合理，需改进）。从而最终实现核心业务数据上做到统一。

  数据资源目录，让业务找见数据

  我们说数据管理面临最大的问题是找数据难，难在哪？

  难在信息缺失。不知道数据在哪？数据的定义是什么？就是数据的描述。数据的关系是什么？从哪里来到哪里去？指标的计算公式，统计口径又是什么？还有数据的到达时间等等。

  如果不知道这些信息我就不知道该如何利用这些数据。资产盘点就是要模清我们有什么数据，理清来龙去脉，这样才能使用数据，发挥价值。

  举个例子

  当我想要做飞机的主数据时，我需要知道机务飞机数据，运行飞机数据，规划飞机数据都在哪些系统中，这些数据的关系是什么，还有哪些我没有考虑到的飞机数据？

 人员与业务人员存在沟通鸿沟，一般业务人员只是提出了一个需求说我要什么，技术人员负责实现，但是技术人员不了解业务，不知道业务的数据关系在哪，就不知道数据该如何加工，导致技术实现的不是业务人员想要的数据。

  业务人员调研的局限性，是业务人员在做一个新的需求时，首先要收集素材，就是准备需要的数据，但是如何找见数据呢？业务人员只能凭借自已的知识体系去找，按照自已的理解去各个业务系统中去找素材，这种做法会局限在业务人员知道的情况下，但是不知道的部分如何找到呢？

  如何做？

  首先需要将所有业务系统的数据字典收集起来，利用元数据，通过技术手段，自动化的采集系统模型信息，有一个统一集中展现查询的平台，通过检索字段的方式，找到需要的数据模型对象，再查看数据定义等信息，让业务人员在平台中，以自助的方型进行模型调研，通过可视化方式建立双方沟通的桥梁，完成业务对象关系映射，从而为数据资产的获取提供便利性。通过这种方法来实现让业务找见数据。

  建立统一的数据标准

  过去的业务系统里，我们数据都在各自的系统中，不存在统一的问题，但是当前形式下我们的数据需要集中起来，需要把各个来源系统中的数据抽取到一个库中，那么新的问题就产生了，因为原有的常旅客系统与地服系统中都存在航班性质字段，分别用不同的代码来表示国内航班、国际航班、区域航班，比如常旅客系统中用D、I、R来表示，地服系统中用001、002、003来表示，这就需要先将它们的代码进行统一，转换成一种表达方式，这样才能将数据进行分析和共享。对于业务对象的含义，很多时候还存在同名不同义，同义不同名的问题。

  未来可以实现数据的自助化服务

  对于数据中心的外部应用来说，如何快速提供给我一份需要的数据是比较麻烦的事。因为首先我需要提需求给数据平台的部门，然后再由他们负责调研，生成ETL作业，最后再给我提供一份数据，整个过程耗费的时间比较久，因为外部的应用需求越来越多，数据中心的人要做大量的工作，跟本应付不过来众多需求，那么如何解决响应慢的问题呢？

  建立自助的数据共享服务成为行业的一大趋势，要想实现自助的数据共享服务，首先我们要解决三个问题。

  数据平台已经有哪些数据？如果有，我能直接获取吗？数据安全如何控制？

  我们通过元数据自动化采集来实现有哪些数据？通过平台实现ETL自动生成的能力，让数据自助生成下发给外部应用。建立数据安全级别的管理体系，对表或字段进行标记，实现数据安全的控制。解决以上的三个问题，我们就能够实现数据的自助共享服务。

  三、大数据治理的主要成果

  通过与达美航空对标，我们最终建立了主题域，即客户、员工、位置、订座、票务、航班、航班计划、财务、资产、设备、维修、运价、销售、产品库存。针对每个主题域给出了业务实体目录及定义，梳理实体总数200多个。通过对数据仓库贴源层业务系统表的核查及分析，给出了每个业务实体对应的数据库表与系统。

  通过以上的数据，为某航空公司数据架构治理提供有力的指导依据，进而改进系统职能划分。通过数据地图的建立， 我们得出：实际能映射到源数据的实体很少，数据覆盖率，即数据的完整性低。平均覆盖率不到25%。256个模型实体，只有60多个实体有源数据映射。即使相对丰富一些的客户主题也仅有55.56%，员工主题45%。特别是维修MAINTENANCE、设备EQUIPMENT、位置LOCATION三个主题的覆盖率不到20%，几乎没有MANTENANCE主题的源数据。

  一些主题的关键实体没有数据源映射，如财务主题的总账、财报没有数据源。另一方面，客户CUSTOMER、员工EMPLOYEE映射的源数表超过了模型实体数，但是映射覆盖率并不高，说明数据分散（分布于11个源系统中）且可能有冗余，数据的一致性、完整性难以实现与保证。

  我们梳理了基础数据标准:技术标准30000多个，指标标准70多个, 基础标准20000多个。指标标准统计了利润指标、收入指标、生产运行指标、考核类指标、营销专项业务指标。

为业务分析指标数据，下游共享数据提供了有力的支撑。

  最后我们总结一下，企业通过数据资产地图实现数据与业务的统一，从架构的角度治理数据；再建立数据资源目录，让业务找见数据；建立统一的数据标准，理顺数据；未来可以实现数据的自助化服务，让大数据治理驱动业务的创新。

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