数据看板的搭建思路|0x00

Vault模型不能直接面向业务进行数据分析决策，需要关联处理之后才能进行相应数据指标的统计，它的扩展性更好，但同时性能和便捷度更差。Anchor模型是对DATA

数据资产治理概要：用数据来治理数据|0x00

深入探讨数据测试|0x00

浅谈数据测试|0x00

Flink），所付出的成本有多少。|0x02

很多人是难以短时间内改变自己的认识误区的，并不是因为你努力工作而得到了职级的晋升，而是因为你承担起了应有的责任后，自然而然的晋升上来。也就是：“职级的晋升只是能力的附带品”。|0x01

漫谈数据治理之二：思想上的体系化数据的滚雪球效应现代数仓体系中，数据数量的高速增长已经不是什么新鲜事了，在大数据的作用被业界所认知到后，几乎所有对于业务有价值的行为，都将以数据的形式被收集。虽然这些数据很有价值，但在体现数据的价值之前，数据存储的成本已经扛不住了。据可靠统计，大公司每年数据的存储量以60%的速度在增长，5年后业界的数据规模就将达到今天的10倍，数据的滚雪球效应正在体现。数据暴增带来的系统风险数据暴增不仅带来了存储成本的增加，还带来了一系列无法避免的体系风险:数据计算链路越来越复杂，带来了很高的数据质量风险，高危风险数据开始增多；组织协作难度增加，跨部分的协作周期增加至原先的数倍，对于企业研发效能而言是一种巨大的损失；数据孤岛逐步增多，安全合规的风险被放大，数据计算链路难以被完整的追踪。数据治理的核心目标数据治理不单纯是一个技术项目，而是一个体系化的机制，比较强的依赖于各个部门组织管理的能力。如果说我们一定要给数据治理工作一个核心目标，来体现做这件事情的价值，那么我们可以用“降本增效”的概念来定义它。“降本增效”有两个方面涵义：一方面是“降本”，能够守住数据问题的底线，包括数据质量风险、数据安全风险、数据规模风险及数据成本风险，切实的降低我们在数据治理上支出的时间和金钱成本；一方面是“增效”，让数据更加便捷的被使用、更加广泛的参与到业务系统的建设中来，让数据为产品注入灵魂，带回动力和金钱的价值。数据治理的核心规则数据治理在技术上没有什么难题，主要是在执行落实上会有很多的困难：新人不熟悉、老人不配合，由于不直接产生收益，很多人执行的动力其实是不足的。这个时候，我们就需要强调数据治理的核心规则：”法制“。“法制”就像我们社会的组织一样，并不是说你想做就可以做，而是我给你制定一个规则，明确的告诉你什么是“法律”，“法”所规定的内容必须无条件的执行。如果我们看业界对于数据治理所采用的方法，无一例外的都集中在建立“组织”、明确“权责”、制定“标准”这几件事上。事实上，数据治理的问题，根源只有一个：“无序”。平时我们制定各种规则，要求数据需求评审、code

接下来，我们就开展工作了，通常分为三个步骤：第一步，加工需要展示的数据信息，并存到制定的系统上；第二步，选择合适的可视化工具，及展示的图表样式；第三步，将数据图表实现出来，并进行细节上的优化调整。