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Enterprise Data At HUAWEI(三)

Enterprise Data At HUAWEI(三)

作者: 冰菓_ | 来源:发表于2022-09-11 19:51 被阅读0次

    基于数据特性的分类管理框架

    华为根据数据特性及治理方法的不同对数据进行了分类定义:内部数据和外部数据、结构化数据和非结构化数据、元数据

    以统一语言为核心的结构化数据管理

    基础数据治理

    基础数据用于对其他数据进行分类,在业界也称作参考数据。基础数据通常是静态的(如国家、币种),一般在业务事件发生之前就已经预先定义。它的可选值数量有限,可以用作业务或IT的开关和判断条件。当基础数据的取值发生变化的时候,通常需要对流程和IT系统进行分析和修改,以满足业务需求。因此,基础数据的管理重点在于变更管理和统一标准管控。

    主数据治理

    主数据是参与业务事件的主体或资源,是具有高业务价值的、跨流程和跨系统重复使用的数据。主数据最重要的管理要求是确保同源多用和重点进行数据内容的校验。

    事务数据治理

    事务数据是具有较强时效性的一次性业务事件,通常在事件结束后不再更新;事务数据会调用主数据和基础数据。事务数据的治理重点是管理好事务数据对主数据和基础数据的调用,以及事务数据之间的关联关系,确保上下游信息传递顺畅。

    报告数据治理

    报告数据是指对数据进行处理加工后,用作业务决策依据的数据

    观测数据治理

    观测数据是通过观测工具获取的数据,观测对象一般为人、事、物、环境。观测数据通常数据量较大且是过程性的,主要用作监控分析;由机器自动采集生成;观测数据是观测工具采集回来的原始数据,仅转换结构和格式,不做任何业务规则解析。

    规则数据治理

    规则数据是结构化描述业务规则变量的数据(如决策表、关联关系表、评分卡等),是实现业务规则的核心数据

    以特征提取为核心的非结构化数据管理

    非结构化数据的治理核心是对其基本特征与内容进行提取,并通过元数据落地来开展。分类如下:

    1. 基本特征类:对非结构化数据对象的规范化定义,如标题、格式、来源等。
    2. 内容增强类:基于非结构化数据内容的上下文语境,解析目标文件对象的数据内容,加深对目标对象的客观理解,如标签、相似性检索、相似性连接等。

    以确保合规遵从为核心的外部数据管理

    外部数据是指华为公司引入的外部组织或者个人拥有处置权利的数据,如供应商资质证明、消费者洞察报告等。外部数据治理的出发点是合规遵从优先,与内部数据治理的目的不同。外部数据的治理主要遵循以下原则:

    1. 合规优先原则:遵从法律法规、采购合同、客户授权、公司信息安全与公司隐私保护政策等相关规定。
    2. 责任明确原则:所有引入的外部数据都要有明确的管理责任主体,承担数据引入方式、数据安全要求、数据隐私要求、数据共享范围、数据使用授权、数据质量监管、数据退出销毁等责任。
    3. 有效流动原则:使用方优先使用公司已有数据资产,避免重复采购、重复建设。
    4. 可审计、可追溯原则:控制访问权限,留存访问日志,做到外部数据使用有记录、可审计、可追溯。
    5. 受控审批原则:在授权范围内,外部数据管理责任主体应合理审批使用方的数据获取要求。

    作用于数据价值流的元数据管理

    无论结构化数据,还是非结构化数据,或者外部数据,最终都会通过元数据治理落地。华为将元数据治理贯穿整个数据价值流,覆盖从数据产生、汇聚、加工到消费的全生命周期

    元数据治理面临的挑战

    华为在进行元数据治理以前,遇到的元数据问题主要表现为数据. 找不到、读不懂、不可信,数据分析师们往往会陷入数据沼泽中. 华为建立了公司级的元数据管理机制。制定了统一的元数据管理方法、机制和平台,拉通业务语言和机器语言。确保数据“入湖有依据,出湖可检索”成为华为元数据管理的使命与目标。基于高质量的元数据,通过数据地图就能在企业内部实现方便的数据搜索

    元数据管理架构及策略

    元数据管理架构包括产生元数据、采集元数据、注册元数据、运维元数据;元数据管理方案为通过制定元数据标准、规范、平台与管控机制,建立企业级元数据管理体系,并推动其在公司各领域落地,支撑数据底座建设与数字化运营。


    华为元数据管理整体方案
    元数据管理👍
    1. 产生元数据
      a. 业务元数据:主题域分组、主题域、业务对象、逻辑实体、属性、数据标准
      b. 技术元数据:数据库、Schema、表、字段
      c. 操作元数据:日志目的不同的进行分类设计,日志目的相同的进行相同设计
    2. 采集元数据
    3. 注册元数据
      a. 增量元数据注册:通过元数据采集器实现元数据自动注册;
      b. 存量元数据注册:
    4. 运维元数据
      运维元数据为了通过对元数据进行分析,发现数据注册、设计、使用的现状及问题,确保元数据的完整、准确。使用场景如下:
      a. 基于数据更新发现,数据源上游创建,下游更新;
      b. 通过数据调用次数发现,某数据源上游调用次数<下游调用次数;
      c. 虽制定了架构标准,但不知落地情况,比如某个属性建立了数据标准,但是却找不到对应落地的物理表字段;
      d. 通过物理表的字段分析,发现很多字段缺少数据标准。

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