谈谈现代企业遵循的顶级数据管理实践

现代组织产生和使用数据的速度是几年前任何人都无法想象的。从日常报告到利用人工智能推动创新，团队都依赖于可靠、易于访问且及时的数据。事实上，每天产生的数据量高达25亿亿字节。 

Statista最近报告称，2025 年，全球数据总量达到 182 泽字节，到 2028 年将达到 394 泽字节。 

但现实却截然相反，而且是任何企业都不愿看到的。他们饱受系统碎片化、信息可见性有限和数据质量差的困扰，导致决策迟缓和运营风险增加。 

因此，成熟的数据管理不再是可有可无的环节，而是一项能够直接影响人工智能准备度和业务绩效的战略能力。在本文中，我们将探讨团队务必遵循的一些数据管理最佳实践。 

什么是数据管理？

数据 管理是指企业用于有效收集、组织、存储、保护和使用数据的一系列流程、活动和技术。其目标是确保从日常运营到分析和人工智能等各个环节的数据可靠性、准确性、可用性和可访问性。 

顶级数据管理最佳实践

让我们来探讨以下一些最具影响力的数据 管理 实践： 

明确目标，并使数据战略与目标保持一致

在投资数据平台和工具之前，团队需要明确他们寻求数据管理改进的原因。一个稳健的策略需要有清晰、可衡量的目标，并与业务成果挂钩。这些目标可以是减少运营低效、提高合规性，或者加快人工智能模型的开发。 

正式评估当前数据的成熟度有助于确定差距所在，以便团队能够制定可以不断发展的动态路线图。 

构建稳健的数据治理框架

强大的数据治理是有效数据管理的基础。它制定政策、标准、问责机制和角色结构，以确保整个组织的数据高质量、一致性和可信度。良好的治理还能促进工程、业务和分析团队之间更顺畅的协作。 

与治理相一致的安全框架将包含以下要素： 

➡  基于角色的访问控制、匿名化和掩码，以确保数据始终对正确的利益相关者可见。 

➡  传输中和静态加密，以保护敏感信息免受未经授权的访问。 

➡  在整个数据生命周期中，指导数据及其转化为可操作情报的流程的隐私设计原则。 

➡  符合 个保法、数据安全法、GDPR、ISO 标准和其他行业特定要求等各种法规的完善合规流程。 

➡  持续审计和监控，并在出现异常模式、违反策略或数据泄露尝试时发出自动警报。 

实现数据可观测性并优先考虑数据质量

就报告、分析和人工智能应用而言，数据质量差是最大的障碍之一。确保数据的完整性、准确性、一致性和及时性是任何以数据为中心的组织最基本的要求之一。 

确保这一点的几个关键步骤包括： 

➡  为关键数据集建立质量标准。 

➡  跟踪模式一致性、空值百分比或新鲜度等指标。 

➡  在摄取和转换等不同阶段实现质量检查的自动化。 

➡  通过集中式工作流程对问题进行分类。 

数据 管理中的可观测性在上述所有步骤的基础上更进一步，提供了对整体数据健康状况的实时可见性。借助这种可见性，团队可以轻松检测并应对异常情况，甚至在异常情况出现在仪表板之前即可进行响应，从而实现模式更改，甚至在管道故障发生之前 也能及时发现问题。这有助于减少数据停机时间，并帮助企业维护信任。 

加强元数据管理和数据沿袭

元数据的上下文层赋予信息意义和可发现性。如果没有上下文层，团队将很难理解数据的来源、用途，甚至数据所代表的含义。 

完善的元数据实践包括： 

➡  维护数据 目录，以便轻松发现定义、数据集、分类和所有者。 

➡  记录数据沿袭，以清晰地描述数据如何在系统和管道中移动、转换和使用。 

➡  捕获业务、技术和运营元数据，以支持审计、分析和故障排除。 

通过丰富的血缘关系和元数据，团队可以加快新用户入职速度，减少歧义，并有效地支持合规性和治理。 

实现数据生命周期自动化并支持自助服务

数据生命周期管理确保信息从创建到删除都得到负责任的管理。领域团队应清晰定义生命周期阶段，并在整个企业范围内一致地执行相关策略。 

这种清晰的阐述将包括： 

➡  自动归档、保留和删除规则。 

➡  明确的数据脱敏和处理指南。 

➡  实现有效数据共享的访问控制和审批工作流程。 

➡  版本控制和变更管理流程。 

自助访问也发挥着至关重要的作用。用户无需依赖中央团队处理每个数据集请求或查询，而是能够通过基于角色的独立访问权限来探索受管控的数据集。这既能减少瓶颈，加快决策速度，又能确保合规性。 

加强数据分析能力

数据管理只有在能够提供有意义的洞察时才有价值，而强大的 数据分析 在其中发挥着至关重要的作用。数据分析能够将管理良好的原始数据转化为趋势、模式和预测，从而为运营和战略决策提供支持。 

以下几点可以提升分析能力： 

➡  建立一致的流程来探索、清理、解释和验证数据。这可以减少见解上的不一致，并确保所有分析结果都能在多个团队之间复现。 

高质量且管理良好的数据应顺畅地流入仪表盘、BI 工具、AI 模型和笔记本。这种减少摩擦的做法可以提高工作效率并加快决策速度。 

➡  运用恰当的分析技术，例如描述性分析、预测性分析、诊断性分析和规范性分析。将这些技术有效结合，能够帮助企业从被动决策转变为主动决策。 

➡  推动跨领域协作，帮助分析师理解结果背景和需求。 

➡  优先考虑通过图表和仪表板进行数据可视化，使复杂的见解更容易理解，即使是对于非技术利益相关者也是如此。 

培养问责制和数据驱动文化

仅靠技术和流程是不够的，数据文化在数据管理 中扮演着重要角色 。 团队需要共同努力，将数据本身视为一种战略资产。 

提升数据文化的一些方法包括： 

➡  为关键数据集建立明确的问责制和所有权。 

➡  对员工进行负责任的数据使用和数据素养培训。 

➡  提高数据质量和指标的可见性。 

➡  奖励采用数据问题解决方法的团队。 

当组织中的每个人都对数据的可靠性和质量负责时，组织的成熟度和信任度就会得到显著提高。 

数据产品和数据开发平台如何增强数据管理

传统的数据管理方法通常依赖于单体系统和中心化团队，导致所有权不明确、交付周期长、数据质量难以预测。如今，各组织正在向数据开发平台和数据产品转型，从而带来新的架构、责任机制和敏捷性。 

➡ 数据即产品

数据 产品不仅仅是数据集，它还包括清晰的文档、所有权、可观测性、服务级别协议 (SLA) 和内置的反馈机制。这种理念确保数据始终被视为一种资产，服务于可衡量的目标。 

➡ 数据开发平台

数据开发平台提供标准化的工具、自动化以及自助式基础设施，以大规模管理数据产品，从部署到监控。 

这对数据管理有何帮助？

数据开发平台等平台通过标准化跨领域的质量和可观测性，同时通过预定义的模板、策略和访问控制嵌入治理，从而改进数据管理。 

联合所有权模式确保团队责任明确，避免了集中式系统的瓶颈；精简的血缘关系、元数据和目录集成使数据更易于追踪和使用。自动化工作流程和可重用组件进一步降低了运营成本，并保持了平台的可扩展性。 

这如何帮助提升整体业务影响力？

采用完善的数据产品战略和数据开发者平台的企业可以获得以下益处： 

➡  更高质量的数据 

➡  更快实现价值 

➡  降低合规性和运营风险 

➡  增强团队间的信任 

➡  与分析和现代人工智能需求成熟契合。 

最后想说的话

数据管理不再局限于信息的存储和传输，更重要的是确保数据的安全、准确、可发现，并能支持人工智能驱动的创新。通过加强质量、治理、安全、架构和文化建设，企业可以显著提升数据使用效率。 

随着数据生态系统日益复杂，将数据视为产品并采用数据开发平台，能够提供一种面向未来且可扩展的方法。这些实践能够帮助团队更有信心地开展工作。 

本文来自微信公众号 “数据驱动智能”（ID：Data_0101），作者：晓晓，36氪经授权发布。