数据治理

数据治理显得尤为重要，它确保了企业内数据的有效和高效管理。数据治理的核心目标是确保数据在其生命周期内，从获取到使用，都以支持企业业务目标的方式进行管理。

本文将分享蚂蚁集团在大数据治理实践过程中沉淀的经验。蚂蚁的数据来源众多，包括行为日志、系统服务端收集的数据等。从类型上看，有DB 类、日志类、log 类等，还有消息类的和非结构化的数据。

分布式系统的复杂性，需要整合来自多个不同来源的数据，进一步增加了数据治理的复杂性，这些系统需要复杂的策略来有效管理数据的完整性和安全性。

当然不同的企业的情况差距相对较大，数据治理的团队需要具体问题具体分析。在不同的阶段，不同的准则的作用是不一样的，这也需要数据治理团队灵活地掌握。当然基于这些准则并不能保证数据治理一定成功，所以需要科学的数据治理流程或者框架来尽可能提高数据治理的成功。

数据资产治理是大数据应用中的重要一环。有效的数据治理可以降本增效，提升数据利用效率。数据治理还需要平台化工具来辅助。本文将介绍滴滴出行在大数据资产治理方面的实践。

生成式人工智能为组织如何获取和使用数据带来了新的风险、挑战和机遇。数据治理团队可以通过以下四种方式应对这一挑战。

本文将介绍腾讯欧拉数据血缘的建设及应用。为什么要做数据血缘？主要有两个原因，一个是现状不能满足血缘数据需求，另一个是希望以血缘为基础做更多的事情。

对于许多尝试GenAI或使用大型语言模型（LLM）构建应用程序的组织来说，数据治理责任更大，员工使用人工智能工具的风险更大，非结构化数据的范围也更广。我咨询了几位专家，了解数据治理必须如何发展，以应对生成人工智能工具和能力所固有的机遇和风险。

数据治理涵盖了一系列学科，包括数据安全、管理、质量和编目，这种做法需要定义使用策略、创建主数据源、分析数据集、记录字典和监督数据生命周期。组织模型通常定义促进策略的首席数据官、制定数据集策略的数据所有者和负责改进数据质量的数据管理员的角色。

本文介绍我们最近一年在大数据成本方面的白盒化治理实践，通过深入到引擎、数仓和工具，打开架构，进行拆解和分析，实现有深度的成本治理，同时也拿到了不错结果。

数据治理要求用户遵守策略，但同样重要的挑战是使数据治理对用户尽可能非侵入性。用户不想得到新的任务，这些任务似乎是他们的工作职责之外的。因此，通过用户每天都在做的事情来看待数据治理是有意义的。

Huebler为Tredence的历程提供了见解，强调了他们从一家AI、ML解决方案公司到专注于数据工程的演变。Huebler非常强调数据治理，描述了构成有效治理的各种支柱，从数据编目到数据质量、谱系、主数据管理、安全、隐私政策和组织结构。

数字化转型正在席卷我们生活的方方面面，从消费者的个人互动到企业和公共机构的复杂运营，这些转变不仅仅是技术升级，它们代表着我们工作和生活方式的根本性转变。

数据治理，一直是数字化转型工作中非常重要的话题，几乎承载了数字化转型战略中最为重要的任务。

这篇文章强调了AI疲劳开始的两个阶段，并介绍了数据质量报告等数据治理措施如何能够推动构建值得信赖和健壮的模型。