数据工作框架

1、数据源  通过业务对象、规则与过程数字化，不断提升数据质量，建立清洁、可靠的数据源

2、数据湖 通过物理与虚拟入湖两种方式 汇聚内外部数据

3、主题数据联接 规划和驱动双驱动，建立主题联接，通过服务支撑数据消费

4、数据消费 对准数据消费场景，提供统一数据分析平台，满足 自助式数据消费需求

5、数据 治理 保障数据工作的开展，建立统一的数据治理能力，如数据体系，数据分类，数据感知，数据质量，安全与隐私

 

华为的数据管理流程

L1 MBT&IT

L2 管理数据

L3 管理信息架构、管理数据质量、管理数据分析

下设岗位

1、信息架构工程师、数据标准开发、数据源认证、企业级信息架构、业务侧概念模型开发和维护

2、数据治理工程书  聚焦数据资产建设和治理  数据治理和数据质量监控、制定数据质量标准、实施测评和报告

3、平台工程师 分析平台规划和运营、采集和预处理

4、数据分析师  聚焦价值实现，分析和挖掘，业务模型开发，数据分析报告拟定

5、数据科学家  基础数据模型和算法开发，数据产品设计，数据分析问题公关

 

度量指标

1、完整性

2、及时性

3、准确性

4、一致性

5、唯一性

6、有效性

 

制定规则

单列数据质量规则、跨列数据质量规则、跨行数据质量规则、跨表数据质量规则

 

确定数据质量管理范围、指标 

重要性、可执行、可度量

主动制定、被动问题反馈改进