《全链路数据治理-智能数据建模 》——客户案例:大淘系数据模型治理最佳实践(7)

简介: 《全链路数据治理-智能数据建模 》——客户案例:大淘系数据模型治理最佳实践(7)

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四、 未来规划


1. 应用层效率


在整个数据体系中,应用层的数据体量是最大的,投入了大量的人力。OneData 缺少对应用层的数据建设指导,集市高度耦合,给运维效率带来了不少问题,如跨集市依赖、依赖深度的问题。过去都是以业务为主导,为了保障研发效率放弃了部分研发规范,以后要完善应用层的研发规范,同时通过工具做好研发效率与规范的平衡。


2. 架构规范管控


基于分层标准落地,对研发过程规范完善,包括对设计、开发、运维、变更、治理等规范进行细化。


目前核心是表命名规范,对依赖规范、代码规范、运维规范等管控能力尚不足。


3. 产品工具提效


将继续与Dataworks 共建。


• 应用层智能建模能力还不能满足研发效率要求,因此会继续功能提效。

• 数据测试功能集成。

• 数据运维功能升级。

• 事中数据治理能力构建(开发助手)。

• 事后治理能力提效(批量删除、主动推送优化等)。

• 数据地图,找数用数提效。




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