《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（5） https://developer.aliyun.com/article/1230766?groupCode=tech_library
4. 模型治理
1) 打分模型
模型治理需要量化，如果没有量化全靠专家经验效率是非常低的，我们通过模型的指标形成到表级别的模型分。通过多维度对模型进行打分。
2) 打分机制
精细化的打分机制，针对团队、数据域、核心进行打分，形成相应的标签。
3) 整体流程
以数据驱动，上图左边，以模型评估数据为出发点，通过各个维度对模型进行评估，得到各个域、各个团队的评分，形成相应的问题标签。
以产品驱动，上图右边，通过专家经验判断新上线模型升级搜索权限、下线模型降权限，让业务迅速感知数据变化，引导业务。
《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） https://developer.aliyun.com/article/1230753?groupCode=tech_library
