數據治理（Data Governance）的邊界非常的寬泛，通常會把數據的定義、存儲方式、使用規範、數據安全策略、數據質量等等都包括在其中。治理是一個很官僚化的術語，流程、評審、審計、規範這些令人昏昏欲睡的東西，構成了數據治理的常規手段和工具。因此，數據技術團隊往往對“數據治理”有些抗拒，而數據治理團隊往往覺得工作低效不好玩，喫力不討好。因此，對於數據治理團隊而言，我們除了要治理數據體系，提升其運轉效率；還要把工作變得高效而精彩。
爲什麼要做數據治理？
隨着業務的快速發展，數據開發任務也會井噴式的增長，再加上大數據的服務鏈路是非常複雜多變的，涉及到收集、存儲、訪問、計算、數據加工、數據挖掘、對外服務等等場景。隨着數據規模、數據結構、使用場景隨時的變化，特別在互聯網公司，開發效率優先的工作模式下，數據體系的快速腐化是不可避免的。數據體系的快速腐化最終又會影響開發效率，甚至影響整個公司的決策效率。
圖一是網易嚴選數據技術體系，我們可以看到，數據從業務系統（業務日誌/數據庫）產生，經過數據的同步和集成，再經過數據開發的加工和整理，最後再被數據產品/算法/BI等服務和應用使用，整個鏈路非常長並且會依賴許多消息服務/計算/存儲/任務調度/資源調度等服務和組件。
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