目前,大淘系模型治理已经取得了非常好的阶段性成果,在产品共建、模型分评估、找数提效方面都有很好的效果产出。但仍然存在哪些未解决问题?
• 统一架构和规范难保障:各业务对阿里大数据体系规范的理解程度不一致,集团数据架构和规范的统一难以保障;
• 业务通用层比较薄:历史背景之下,各业务通用层建设比较薄弱,新架构下业 务效率和口径存在风险;
• ADS 层持续增长,复杂度难管控:阿里大数据体系规范缺少对应用层的规范, ADS 与通用层的边界划分不清晰,ADS 的复杂度难以控制;
• 缺乏有效管控:在数据开发与运维层面,阿里巴巴沉淀了大数据体系规范不断 与数据平台融合,但是部分标准无法强制执行与数据平台进行集成。数据治理 上,当前数据无法有效识别数据表是否无效,导致研发对数据表不敢下、没精 力下;
• 数据建设和使用尚未完全打通:当前数据开发和数据使用尚未完全实现数据打 通,定义的模型、开发的数据未在数据地图中有效的实现透出和管理。
以上内容摘自《大数据&AI实战派 第1期》电子书,点击https://developer.aliyun.com/ebook/download/7722 可下载完整版
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