談?wù)剶?shù)據(jù)估值及其重要性。隨著越來(lái)越多的公司轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)貨幣化，跟蹤數(shù)據(jù)資產(chǎn)、管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)并確定哪些數(shù)據(jù)資產(chǎn)真正有價(jià)值至關(guān)重要。數(shù)據(jù)估值的主要目標(biāo)是通過(guò)將數(shù)據(jù)視為資產(chǎn)來(lái)增加組織的總體價(jià)值，從而使企業(yè)受益。此外，數(shù)據(jù)估值會(huì)使企業(yè)正確的組織數(shù)據(jù)，因?yàn)楸仨毥M織數(shù)據(jù)才能確定正確評(píng)估數(shù)據(jù)所需的不同指標(biāo)。通過(guò)數(shù)據(jù)估值，企業(yè)可以量化數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價(jià)值和成本。當(dāng)前數(shù)據(jù)清單、數(shù)據(jù)價(jià)值視角、利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價(jià)值的步驟。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品和計(jì)劃從未創(chuàng)造預(yù)期價(jià)值的五大陷阱。無(wú)論我們的角色是什么——數(shù)據(jù)專家、數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者、工程師、產(chǎn)品經(jīng)理、營(yíng)銷人員、高管還是首席執(zhí)行官——我們都目睹了無(wú)數(shù)未能兌現(xiàn)承諾的數(shù)據(jù)和人工智能計(jì)劃。在生成式人工智能 (GenAI) 興起之前，Gartner 曾預(yù)測(cè)，85% 的人工智能項(xiàng)目將因數(shù)據(jù)偏差、算法缺陷或團(tuán)隊(duì)動(dòng)態(tài)復(fù)雜性而無(wú)法取得預(yù)期成果。陷阱一：技術(shù)陷阱。當(dāng)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)從技術(shù)而不是用戶需求入手時(shí)，他們就會(huì)陷入“技術(shù)陷阱”。

如何通過(guò)制定數(shù)據(jù)質(zhì)量用例啟動(dòng)數(shù)據(jù)質(zhì)量項(xiàng)目。對(duì)于任何依賴數(shù)據(jù)進(jìn)行決策的組織來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)質(zhì)量都是一個(gè)關(guān)鍵因素，但要找到一個(gè)令人信服的用例來(lái)證明投資數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)項(xiàng)目是件非常困難的事。這包括數(shù)據(jù)管理員、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)所有者的時(shí)間投入，以及任何必要數(shù)據(jù)質(zhì)量工具的成本。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換錯(cuò)誤：如果數(shù)據(jù)在轉(zhuǎn)換過(guò)程中損壞，您將需要數(shù)據(jù)工程師應(yīng)用數(shù)據(jù)清理邏輯，糾正錯(cuò)誤，并將受影響的數(shù)據(jù)重新加載到數(shù)據(jù)湖或倉(cāng)庫(kù)中。

數(shù)據(jù)工程師的數(shù)據(jù)治理指南。數(shù)據(jù)治理不僅僅涉及數(shù)據(jù)隱私。以數(shù)據(jù)目錄工具為例 - 它們可以輕松地將數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)集中到一個(gè)地方（表名、模式、屬性、描述），甚至可以提供最新的數(shù)據(jù)樣本，但最終還是由數(shù)據(jù)所有者或管理員來(lái)解釋數(shù)據(jù)、識(shí)別和管理機(jī)密屬性，并完成所有其他工作，使組織中的其他人可以輕松訪問(wèn)和使用數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)是“關(guān)于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)”——它定義數(shù)據(jù)對(duì)象的內(nèi)容并告訴我們“真實(shí)”數(shù)據(jù)在哪里以及它意味著什么。

當(dāng)然，如果沒(méi)有一個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品或多個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，就不可能有數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理。就像軟件工程師使用Datadog或NewRelic等產(chǎn)品來(lái)跟蹤SaaS產(chǎn)品性能一樣，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理需要解決方案來(lái)近乎實(shí)時(shí)地識(shí)別和解決數(shù)據(jù)產(chǎn)品性能問(wèn)題。數(shù)據(jù)產(chǎn)品管理中的共識(shí)是，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理既需要業(yè)務(wù)技能，也需要數(shù)據(jù)和分析知識(shí)。五數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理與產(chǎn)品經(jīng)理。數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理還負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)治理，確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確且安全。傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理專注于產(chǎn)品，而數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理則專注于利用數(shù)據(jù)。

>數(shù)據(jù)類型（測(cè)試數(shù)據(jù)、驗(yàn)證數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、報(bào)告數(shù)據(jù)等）>產(chǎn)品所有者（創(chuàng)建數(shù)據(jù)產(chǎn)品的個(gè)人的姓名）三 利用數(shù)據(jù)產(chǎn)品。與任何產(chǎn)品一樣，數(shù)據(jù)產(chǎn)品也具有生命周期。五 數(shù)據(jù)資產(chǎn)vs數(shù)據(jù)產(chǎn)品。就像“基于石油的產(chǎn)品”可以是汽油、取暖油、塑料存儲(chǔ)容器、合成織物或丙烯酸涂料一樣，數(shù)據(jù)產(chǎn)品可以存在于有客戶的每個(gè)步驟中。采用數(shù)據(jù)產(chǎn)品框架明確了這些自助服務(wù)數(shù)據(jù)客戶在使用尚未生產(chǎn)化的原始數(shù)據(jù)資產(chǎn)時(shí)，期望什么級(jí)別的服務(wù)、支持和質(zhì)量。

1.基礎(chǔ)數(shù)據(jù)產(chǎn)品。例如，“客戶 360”數(shù)據(jù)產(chǎn)品可能會(huì)將客戶主數(shù)據(jù)與交易歷史、產(chǎn)品持有量和交互數(shù)據(jù)合并。注意：與引用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的多個(gè)術(shù)語(yǔ)類似，“集成數(shù)據(jù)產(chǎn)品”在行業(yè)內(nèi)也被使用類似術(shù)語(yǔ)來(lái)引用，例如其他社區(qū)貢獻(xiàn)者所引用的“聚合數(shù)據(jù)產(chǎn)品”，“衍生數(shù)據(jù)產(chǎn)品”或“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)產(chǎn)品”。這些產(chǎn)品不是“數(shù)據(jù)即產(chǎn)品”類型的數(shù)據(jù)集產(chǎn)品，而是純粹的可消耗資產(chǎn)，旨在通過(guò)特定見(jiàn)解推動(dòng)行動(dòng)、回答問(wèn)題或使用其他數(shù)據(jù)產(chǎn)品解決用例。

4.1 數(shù)據(jù)戰(zhàn)略之謎。在我看來(lái)，數(shù)據(jù)戰(zhàn)略這個(gè)術(shù)語(yǔ)應(yīng)該僅用于描述一種功能的戰(zhàn)略，該功能首先向內(nèi)部數(shù)據(jù)客戶提供數(shù)據(jù)服務(wù)，有時(shí)也向外部數(shù)據(jù)客戶提供數(shù)據(jù)服務(wù)。為數(shù)據(jù)功能制定戰(zhàn)略選擇并為該功能設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。對(duì)于數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，這可能包括：組織設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)目標(biāo)運(yùn)營(yíng)模型、技術(shù)和工具、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)民主化、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、主數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)創(chuàng)新管理、BI、數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)素養(yǎng)和數(shù)據(jù)文化。

數(shù)據(jù)治理案例匯編50-1：建筑材料行業(yè)數(shù)據(jù)治理。實(shí)施強(qiáng)大的元數(shù)據(jù)管理策略可提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性20%，加快決策速度25%，提高運(yùn)營(yíng)效率20%，凸顯了有效數(shù)據(jù)治理在推動(dòng)成功方面的關(guān)鍵作用。他們制定了培訓(xùn)計(jì)劃，讓員工掌握元數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)治理方面的必要技能。數(shù)據(jù)管理知識(shí)體系(DMBOK)框架提供了一種結(jié)構(gòu)化方法，確保全面覆蓋所有元數(shù)據(jù)管理方面。這些KPI包括數(shù)據(jù)一致性率、數(shù)據(jù)檢索所需時(shí)間以及數(shù)據(jù)相關(guān)錯(cuò)誤的減少等指標(biāo)。

數(shù)據(jù)治理為何屢屢失敗。錯(cuò)誤2：被動(dòng)的數(shù)據(jù)治理方法。實(shí)施有效數(shù)據(jù)治理的組織可以通過(guò)提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和減少錯(cuò)誤每年節(jié)省資金。采用強(qiáng)大數(shù)據(jù)治理框架的公司通常報(bào)告稱，用于解決不良數(shù)據(jù)治理問(wèn)題的 IT 預(yù)算減少了 20-40%專家提示：創(chuàng)建“數(shù)據(jù)價(jià)值圖”，展示每個(gè)數(shù)據(jù)治理計(jì)劃如何直接支持特定業(yè)務(wù)目標(biāo)。數(shù)據(jù)治理不僅僅是管理數(shù)據(jù)——它還旨在使您的組織能夠做出更好的決策、更有效地服務(wù)客戶并在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的世界中更成功地競(jìng)爭(zhēng)。

它告訴我們，重要的不是數(shù)據(jù)的數(shù)量，而是數(shù)據(jù)的質(zhì)量以及如何管理和理解數(shù)據(jù)。良好的數(shù)據(jù)治理實(shí)踐、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和清晰的分析框架對(duì)于釋放數(shù)據(jù)價(jià)值至關(guān)重要。因此，更重要的是關(guān)注高質(zhì)量、相關(guān)的數(shù)據(jù)，而不是僅僅為了收集數(shù)據(jù)而積累數(shù)據(jù)。有效的數(shù)據(jù)管理包括評(píng)估哪些數(shù)據(jù)最有價(jià)值以及原因，而不是將所有數(shù)據(jù)視為同樣有用。我注意到組織中越來(lái)越強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的必要性，他們相信擁有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)就等于能夠采取實(shí)時(shí)行動(dòng)。

從使命到指標(biāo)：逐步構(gòu)建數(shù)據(jù)治理框架的方法。數(shù)據(jù)治理框架為組織提供了一種結(jié)構(gòu)化方法來(lái)管理其數(shù)據(jù)，以滿足業(yè)務(wù)目標(biāo)、合規(guī)性要求和數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。它詳細(xì)概述了11個(gè)知識(shí)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)管理最佳實(shí)踐，包括數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)質(zhì)量管理。它專注于元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控和數(shù)據(jù)管理，為組織提供有關(guān)其數(shù)據(jù)治理流程的可行見(jiàn)解。Gartner數(shù)據(jù)治理框架。Gartner數(shù)據(jù)治理框架是一個(gè)綜合模型，旨在幫助組織根據(jù)其業(yè)務(wù)目標(biāo)管理數(shù)據(jù)治理。

數(shù)據(jù)管理的核心：一個(gè)適合的數(shù)據(jù)管理框架。數(shù)據(jù)戰(zhàn)略定義了數(shù)據(jù)管理的范圍和目標(biāo)，并指定了提供所需數(shù)據(jù)管理能力的路線圖。數(shù)據(jù)生命周期定義數(shù)據(jù)對(duì)象和文檔，并審查數(shù)據(jù)來(lái)源、操作數(shù)據(jù)活動(dòng)（即從數(shù)據(jù)獲取和創(chuàng)建到數(shù)據(jù)歸檔）、數(shù)據(jù)消費(fèi)者和數(shù)據(jù)使用上下文。數(shù)據(jù)卓越是指數(shù)據(jù)管理對(duì)數(shù)據(jù)本身的影響，首先涉及數(shù)據(jù)質(zhì)量（定義為“適合用途”），也涉及其他與數(shù)據(jù)相關(guān)的方面，例如數(shù)據(jù)合規(guī)性、數(shù)據(jù)安全性和隱私性或數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)。

數(shù)據(jù)治理在將數(shù)據(jù)視為資產(chǎn)方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，它確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、安全性、隱私性和可用性，最終使組織能夠做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策并獲得寶貴的見(jiàn)解。具體來(lái)說(shuō)，像 Airbyte 這樣的 iPaaS 工具，使用 DBT 進(jìn)行強(qiáng)大的轉(zhuǎn)換，使用 Apache Airflow 進(jìn)行數(shù)據(jù)工程管道管理，是將來(lái)自各種來(lái)源的數(shù)據(jù)無(wú)縫收集到數(shù)據(jù)湖或數(shù)據(jù)湖庫(kù)中的絕佳選擇。上述數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化建議也有助于確保數(shù)據(jù)的一致性，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量并促進(jìn)數(shù)據(jù)集成的順利進(jìn)行。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化指南：類型、優(yōu)勢(shì)和流程。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的最佳方法是使數(shù)據(jù)表示、結(jié)構(gòu)和定義與組織要求保持一致。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是指將數(shù)據(jù)值轉(zhuǎn)換為不同系統(tǒng)和數(shù)據(jù)集中可接受的一致格式的過(guò)程。但不幸的是，許多組織沒(méi)有及時(shí)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)模型和設(shè)置通用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，或者他們使用的應(yīng)用程序沒(méi)有可自定義的數(shù)據(jù)模型——導(dǎo)致他們以不同的字段名稱和結(jié)構(gòu)捕獲數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程的第三步中，最終需要實(shí)施數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)并將不合格的值轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)化格式。

我們生成數(shù)據(jù)、收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)，但我們忘記數(shù)據(jù)的次數(shù)可能比我們?cè)敢獬姓J(rèn)的要多。數(shù)據(jù)可訪問(wèn)性：確保需要數(shù)據(jù)的人可以獲得數(shù)據(jù)，而不應(yīng)該接觸數(shù)據(jù)的人則無(wú)法獲得數(shù)據(jù)。如果沒(méi)有數(shù)據(jù)治理，您的數(shù)據(jù)就像一場(chǎng)沒(méi)有成人監(jiān)督的家庭聚會(huì)。改進(jìn)決策：通過(guò)數(shù)據(jù)治理，您不僅可以獲得數(shù)據(jù)，還可以獲得優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)。當(dāng)您找不到所需的數(shù)據(jù)時(shí)：如果您花在尋找數(shù)據(jù)上的時(shí)間比使用數(shù)據(jù)的時(shí)間多，那么治理就不只是錦上添花，而是必需品。

為了管理使用不同級(jí)別保證數(shù)據(jù)的多個(gè)團(tuán)隊(duì)并降低數(shù)據(jù)債務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)，以下策略概述了如何在數(shù)據(jù)平臺(tái)內(nèi)定義和管理指標(biāo)，并通過(guò)適當(dāng)?shù)淖詣?dòng)化和標(biāo)準(zhǔn)化工具提供支持。該小組負(fù)責(zé)定義指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)并監(jiān)督指標(biāo)管理。自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查：在數(shù)據(jù)提取和轉(zhuǎn)換的不同階段實(shí)施數(shù)據(jù)驗(yàn)證檢查，以確保只有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)才能流入您的指標(biāo)。預(yù)建指標(biāo)模板：為常用指標(biāo)提供可重復(fù)使用的模板和小部件，允許用戶使用標(biāo)準(zhǔn)化、受管理的指標(biāo)快速構(gòu)建儀表板。

數(shù)據(jù)工程師與數(shù)據(jù)架構(gòu)師如何應(yīng)對(duì)相同的實(shí)際業(yè)務(wù)問(wèn)題|兩種不同的思維模式。數(shù)據(jù)工程師關(guān)注的是構(gòu)建實(shí)際的數(shù)據(jù)管道，而數(shù)據(jù)架構(gòu)師則專注于設(shè)計(jì)一個(gè)能夠支持銀行目標(biāo)的架構(gòu)——不僅是現(xiàn)在，而且是未來(lái)。四 小結(jié)：數(shù)據(jù)工程師與數(shù)據(jù)架構(gòu)師角色的比較。數(shù)據(jù)架構(gòu)師的關(guān)鍵決策：包括在數(shù)據(jù)網(wǎng)格和數(shù)據(jù)架構(gòu)之間進(jìn)行選擇，選擇正確的數(shù)據(jù)模型（例如，星型模式、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 2.0），以及設(shè)計(jì)架構(gòu)以支持批量和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理（例如，Lambda 架構(gòu)）。

為什么很多企業(yè)在數(shù)據(jù)產(chǎn)品上苦苦掙扎難以成功。在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的世界中，數(shù)據(jù)領(lǐng)導(dǎo)者面臨著一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)：了解數(shù)據(jù)產(chǎn)品的構(gòu)成以及它與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)項(xiàng)目交付物的區(qū)別。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)輸出（例如報(bào)告、儀表板或數(shù)據(jù)集）不同，數(shù)據(jù)產(chǎn)品是一個(gè)完全打包的實(shí)體，不僅包含數(shù)據(jù)本身，還包括確保其可用性、可靠性和治理的關(guān)鍵元數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)敏感性和分類：從治理角度來(lái)看，每個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品都必須明確指出其是否包含敏感數(shù)據(jù)以及如何保護(hù)這些數(shù)據(jù)。

談?wù)勔灾笜?biāo)為中心的數(shù)據(jù)策略和以模型為先的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。為了提高關(guān)鍵指標(biāo)的表現(xiàn)，銷售經(jīng)理可以提出新的數(shù)據(jù)策略或增強(qiáng)的細(xì)粒度指標(biāo)，并將相同的策略傳達(dá)給銷售分析師和數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理。多種數(shù)據(jù)產(chǎn)品為指標(biāo)樹(shù)提供支持，例如企業(yè)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)（以收入和 ARR 等組織目標(biāo)作為主要指標(biāo)）。將這些實(shí)體與數(shù)據(jù)結(jié)果結(jié)合起來(lái)，以構(gòu)建邏輯模型或數(shù)據(jù)產(chǎn)品原型。使用可靠的目的驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)來(lái)支持所需指標(biāo)：創(chuàng)建基于用例的邏輯模型（數(shù)據(jù)產(chǎn)品原型）