让数据用起来。
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数据中台
《数据中台：让数据用起来》
进入数据行业也有蛮长一段时间了，即便是在国内互联网Top企业，依旧觉得本司数智化做的很不好，很多数据并没有很好的用起来。如何让数据用起来，也便成了自己这一段职业生涯中重点思考的事情，带着种种疑问，便读了本书，本书解决了我很多基本面的认知，补齐了很多数据赛道的专用术语，其中很多落地的实操性的举例，更是让自己更好的结合公司的情况应征了一番，很是有收获。
“让数据用起来”，既是终极目标，也是数据中台要为处于不同数据认知，成熟度阶段的企业实现的一个个具体目标。业务不会停滞，信息化不断追求自身的价值，数据部门力图与业务部门具有同等组织地位和话语权，业务部门不断提出新的挑战，政府在加速拉动数字经济建设，数据中台也就诞生于这一系列背景下，扛起了“让数据用起来”的重担。
数据中台是一套可持续的“让数据用起来”的机制，是一种战略选择和组织形式，通过有形的产品和实施方法论，构建的一套持续不断把数据变为资产并服务业务的机制。需要企业从战略，组织，人才等方面全方位规划，而不仅仅是工具和产品层面。目前，与数据中台并列的往往还有业务中台，但未来的企业可能只有一个中台，二者有合并趋势。
工具和产品层面的选择很多，而且这个方向新技术、新产品的周期愈来愈频繁，抛开单纯的有形的产品，更应该关注下实施的方法论，其中最为关键的就当为数据治理了。
数据治理主要涉及以下几个部分：
- 数据标准管理：基础标准，数据标准，技术标准，平台和工具标准，管理标准，安全和隐私以及行业应用标准。数据标准分为：业务术语标准，参考数据和主数据标准，数据元标准，指标数据标准。
- 数据模型管理：概念数据模型，逻辑数据模型，物理数据模型。
- 元数据管理：描述数据的数据，他是数据分析的作战地图，是数据治理的核心和基础。户口本对个人信息的登记。通常分为如下三类：技术元数据（库表结构，字段约束，etl程序，sql程序），业务元数据（业务指标，业务代码，业务术语），管理元数据（数据所有者，数据质量定责，数据安全等级）。元数据管理包括元数据的增删改查，变更管理，对比分析，统计分析等。元数据可以浏览检索，数据血缘分析（上游来源），影响分析（下游流向），数据冷热度分析。
- 主数据管理：描述企业核心业务实体的数据。例如：供应商，客户，员工，产品，渠道，交易方式等。
- 数据质量管理：准确性，完整性，一致性，有效性，唯一性，及时性，稳定性，连续性，合理性。
- 数据安全管理：设置安全等级。
- 数据价值管理：从质量，成本，应用价值等维度评估。
- 数据共享管理：共享交换，内外部流通。
- 生命周期管理：不可恢复数据，可恢复数据。
- 标签管理
- 数据资产门户：数据资产地图，数据资产目录，数据资产检索。
最近在做很多标签的工作，对书中关于数据资产质量评估的地方有蛮多体会，也重点摘录下此部分
- 源头数据质量
数据源安全性（是否授权，合法取得），数据源准确性，数据源稳定性（生成周期，数据量，格式，取值区间），数据源时效性（数据间隔可控）。
- 加工过程质量
标签测试准确率，标签产出稳定性，标签覆盖量，标签完善度，标签规范性，标签值离散度，使用价值质量，标签使用准确率，标签调用量，标签受众热度，标签可用率，标签故障率，标签关注热度，标签持续优化度，标签持续实用度，标签成本性价比。
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