大数据平台的数据拉通和治理？
我司大数据平台从2016年开始建设，陆续接入一些数据，包括各类结构化业务系统数据，其中还有一些半结构化的日志数据以及非结构化的埋点数据，数据模型的建设最终都需要将数据结构化，非结构化的数据部分已经通过我司的一些平台处理过了，针对非结构化的数据这一块的处理和数据拉通，一...显示全部
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问题1 个人觉得每个实施数据中台的企业都有做得不到位的地方，但是其合理性是外界体会不到的，还是要看具体的执行结果。拿我司来说使用了很简单粗暴的方法，把数据的使用权限收紧，导致各方每次接入、建模、二次分析都有较长的沟通和审批流程，看似懒政的一个方案，其实是把各方的争议前置，规避了很多模糊的数据指标定义，避免先上线后扯皮的情况。如果有一天该方案阻碍了业务发展，随时可以优化调整。
问题2 关于数据质量的定义，要看覆盖到哪一层面，层层分解处理、规范到该层级上的负责方。如果是全业务通用且统一的数据模型，就交给基础架构部门(或数据中心部门)出一个组件作为约束即可，各方输出数据必须使用该组件。如果是某一类业务共有的，就让该业务的技术负责人出标准。如果是某个业务独有的，最好不要自己造轮子，遵循企业技术委员会的指导进行实施。
问题3 一定要明确技术是服务于业务的，不满足业务需要的技术就没有价值。从业务到技术的层层传导，是需要转换语言的，比如产品经理、业务架构师都得是这方面的专家，有时候仅仅是提出一个新名词，就能拉平各方的认知。所以重点在于技术侧有没有能与业务陪跑的人、读懂业务的人。