深度学习核心技术精讲100篇（十八）-巨量数据下美团是如何实现数据治理的？

背景

大数据时代的到来，让越来越多的企业看到了数据资产的价值。将数据视为企业的重要资产，已经成为业界的一种共识，企业也在快速探索应用场景和商业模式，并开始建设技术平台。

但这里要特别强调一下，如果在大数据“拼图”中遗忘了数据治理，可能再多的技术投入也是一种徒劳。因为没有数据治理这一环节，其带来后果往往是：随处可见的数据不统一，难以提升的数据质量，难以完成的模型梳理，难以保障的数据安全等等，源源不断的基础性数据问题会进一步产生，进而导致数据建设难以真正发挥其商业价值。

因此，消除数据的不一致性，建立规范的数据标准，提高数据治理能力，实现数据安全共享，并能够将数据作为企业的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中，发挥数据资产价值变得尤为迫切和重要，数据治理呼之欲出。

1. 如何理解数据治理

数据治理，从严格的定义来讲是对组织的大数据管理并利用其进行评估、指导和监督的体系框架。企业通过制定战略方针、建立组织架构、明确职责分工等，实现数据的风险可控、安全合规、绩效提升和价值创造，并提供创新的大数据服务。从个人实践的层面来讲，数据治理是对存量数据治理和增量数据管控的一个过程，对存量数据实现由乱到治、建章立制，对增量数据实现严格把控、行不逾矩的约束。

2. 要达成的目标

数据治理本身并不是目的，它只是实现组织战略目标的一个手段而已。从组织职能和体量大小方面来看，不同类型组织的数据治理目标大不相同，而基于目前美团配送数据团队所处的组织职能和发展阶段来说，我们希望通过数据治理解决数据生产、管理和使用过程中遇到的问题ÿ

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