各位对数据治理的看法？
数据质量可以说是数据仓库的生命，再好的数据模型、方法论、实施人员也无法抵御数据质量风险，各位在数据治理上有什么看法，比如：是在源头各业务系统治理还是在后期单独立项治理。
收起
查看其它 21 个回答jielee的回答
我认为，提出这个问题的，很可能是外行人。不管他是IT公司元老，还是数据分析专业的硕士博士，或者是业务部门高管。
只要他提了这个问题，就说明他是个外行。
数据分析的基础，是业务数据。也就是说，你在准备分析时，数据已经生成，你如何在源头限制数据质量？
而且在实际操作中，业务系统的研发者，与数据分析系统的研发者，很可能不是同一公司，
即便在甲方内部，业务产生的部门，与数据利用的部门，很可能也不同。
你有什么资格，要求对方为你治理数据？
其次，数据治理（ETL中叫清洗，或其他概念）也只能是数据分析的前提，而不应该后期做。
因为，你的数据分析，应该是基于已经清洗过的数据来进行的。如果你对100万数据进行分析，只要有10条错误数据（比如极大数据），如果不加处理，就可能导致你的整个分析结果不再具有直观性、可读性。
只要他提了这个问题，就说明他是个外行。
数据分析的基础，是业务数据。也就是说，你在准备分析时，数据已经生成，你如何在源头限制数据质量？
而且在实际操作中，业务系统的研发者，与数据分析系统的研发者，很可能不是同一公司，
即便在甲方内部，业务产生的部门，与数据利用的部门，很可能也不同。
你有什么资格，要求对方为你治理数据？
其次，数据治理（ETL中叫清洗，或其他概念）也只能是数据分析的前提，而不应该后期做。
因为，你的数据分析，应该是基于已经清洗过的数据来进行的。如果你对100万数据进行分析，只要有10条错误数据（比如极大数据），如果不加处理，就可能导致你的整个分析结果不再具有直观性、可读性。