数据管理之数据开发管理

在数据管理中，数据开发是企业应用数据产品供企业决策和运营的关键任务。数据开发管理是指通过建立规范化的开发管理流程和机制，对数据开发的过程进行全面监控和控制，以提高数据开发的效率、质量和可维护性。其主要目的是使数据资产的开发过程更加透明、规范和可控，确保数据开发项目的顺利进行并达到预期的结果。

一、数据开发管理的内容

1、建立开发管理规范

建立一套完善的数据开发管理规范，包括数据开发流程、开发任务划分、代码管理、文档编写、测试流程和运维规范等。规范化的管理可以使数据开发流程更加清晰，减少错误和重复工作，提高开发团队的协作效率。

2、设立管理机制

建立适当的数据开发管理机制，包括制定开发计划、监控开发进度、评估任务优先级、协调资源分配等。管理机制有助于对数据开发过程进行监控与管控，及时调整开发策略，确保项目按时交付。

3、实施版本控制

采用版本控制工具对开发过程中的代码、配置文件等进行管理。版本控制可以追踪代码变更，方便团队成员之间的合作和协同开发，并且在出现问题时可以快速回滚到之前的稳定版本。

4、引入自动化测试

通过引入自动化测试工具和流程，对数据开发的代码进行自动化测试，包括单元测试、集成测试、性能测试等。自动化测试有助于发现潜在的问题和错误，并提高代码的质量和稳定性。

5、加强文档管理

建立完善的文档管理机制，包括开发文档、需求文档、设计文档等。文档的编写和维护可以帮助团队成员更好地理解和使用数据开发过程中的资产，减少沟通成本，并提供后续维护和支持的参考依据。

6、优化开发任务复用性

在数据开发过程中，将常用的开发任务或组件进行抽象和封装，形成可重用的模块和工具。通过提高开发任务的复用性，可以减少重复的开发工作，提升开发效率，并且降低维护成本。

二、数据开发管理平台

数据开发管理平台是用于管理和协调数据开发任务的集成工具或系统。它提供了一系列功能和组件，帮助团队有效地进行数据开发、监控和管理。以下是数据开发管理平台的一些常见功能：

1、任务管理

支持创建、分配、跟踪和优先级排序数据开发任务。可以将任务细分为不同的阶段或模块，并设置提醒和截止日期，以实现任务的逐步完成。

2、开发与版本控制

支持数据开发代码的编辑和管理，包括代码编写、修改、保存和提交。同时，提供版本控制功能，记录代码的修改历史和版本信息，方便团队成员之间的协作和追溯。

3、工作流程管理

提供可配置的工作流程，用于定义数据开发任务的流转和审批过程。可以根据团队的实际需求，自定义任务状态、触发条件和权限控制，以保证任务的顺利进行。

4、定时调度和监控

集成调度器和监控系统，用于定时执行和监控数据开发任务。可以设定任务的触发时间、执行频率和依赖关系，并实时监控任务的执行情况和运行状态。

5、版本控制

集成版本控制系统，如Git，用于管理数据开发过程中的代码、配置文件等。可以追踪代码变更、回滚到历史版本，并支持团队协同开发和代码复用。

6、资源管理

提供资源管理功能，包括对数据集、数据连接、调度器等资源的管理和配置。可以方便地管理和共享开发所需的各种资源，提高资源的利用率和共享效益。

7、日志和监控

记录数据开发过程中的操作日志和运行日志，及时捕捉错误和异常情况。可以在平台中查看任务执行的状态、进度和日志，方便及时发现和解决问题。

8、自动化测试

集成自动化测试框架，如单元测试和集成测试工具，用于对数据开发代码进行测试和验证。通过自动化测试，提高代码质量和稳定性，减少错误和重复工作。

9、文档管理

提供文档管理功能，支持开发文档、需求文档和设计文档的创建、查阅和共享。可以方便地记录和传播开发过程中的知识和经验，促进团队的协作和沟通。

10、可视化界面

提供友好的可视化界面，简化用户操作和管理配置。通过直观的图表和界面，快速了解任务的状态、进度和结果，方便管理和决策。

数据开发管理平台能够提高数据开发团队的协作效率、规范开发流程、提高代码质量，并实现数据开发任务的可视化和自动化管理。不同的数据开发管理平台可能有不同的特点和功能，可根据实际需求选择合适的平台。

三、数据开发平台的实践案例

借助数据开发平台，可以从技术和管理两个方面提升数据开发管理效率。以下是中国工商银行在数据开发管理方面的实践案例：

中国工商银行搭建了大数据开发工作站和研发与测试管理系统，对数据开发过程进行效率管控。大数据开发工作站创造了生产工作区，与常规生产运行资源、数据资源等解耦隔离，构建端到端的数据服务流水线。

同时，在现有Hive、MPPDB 等批量加工的基础上，进一步满足流式数据加工、联机数据访问服务的开发场景，将语言由SQL 向Spark、Python等扩展。测试管理系统建立了数据开发需求管理指标，包括需求项平均周期、开发前置时间、开发节奏等。此外，采用“统计过程控制（Statistical Process Control）”的理念，使用统计方法对开发过程与任务进行实时质量监控。相较于2020 年第三季度，2021 年第三季度数据需求的平均研发周期大幅缩短，数据需求响应效率提升60% 左右。

（案例来源：CCSA TC601 大数据技术标准推进委员会）

四、最后的话

数据开发管理的目标是通过规范化和自动化的管理流程和工具，提高数据开发的效率、质量和可维护性。同时，数据开发管理平台在此方面起到关键作用，它提供了一系列功能和组件，帮助团队进行任务管理、版本控制、工作流程管理、定时调度和监控、资源管理、日志和监控、自动化测试、文档管理等，支撑企业持续改进管理策略，实现数据资产的最大化利用。

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