数据治理复盘_数据治理实施复盘

数据治理哪些问题：一般分类为格式问题，缺失问题，数据重复，逻辑问题，关联性验证问题
以银行数据仓库来举例，复盘数据整个生命周期的治理
数据生命周期：指数据录入采集到数据的应用消亡
数据仓库的架构：源系统 --> ODS --> 数据仓库（主题层，共性加工层）–> 集市

1. 源系统 --> ODS：数据抽取，清洗，加载的过程。

数据来源可以是直接从数据库抽取，文本文件，excel文件等，不同来源的数据文件需要进行清洗转换后才可以存储到数据仓库中。数据清洗的过程中就会碰到很多杂七杂八的数据，面对格式问题，缺失问题，数据重复，逻辑问题，关联性验证问题应该怎么处理？
格式问题：经常会碰到字段中有空格，数字中有字母，日期格式不一致等问题，去除空格修正数据，转换格式
缺失问题：从重要性和缺失率两方面考虑，重要性高缺失率低：根据经验，业务知识进行估值补全，重要性低缺失率高影响不大可以直接去
除，重要性高，缺失率高的情况从其他渠道进行补全，重要性低缺失率低可以保留不做处理，也可以进行简单的补全。
逻辑问题：同源系统，业务进行沟通确认口径，才能判断下一步应该如何走。
数据重复问题：去除
关联性问题：表间关系，模型开发的重点哦~ （做个贷模型，贷款粒度的，需要有合同，有客户，有产品等这些主题之间需要有关联）

2. ODS – > 数据仓库 ：数据存储，模型加工（主题层，共性加工层）。

主题层： 机构 资产 财产 产品 营销 渠道 产品 当事人 协议 事件
便于理解：
银行是一个企业，同时也是一个机构，涉及企业机构就会有资产，财务的存在，银行有自己的产品（信用卡，黄金，期货等）有产品就需要有人进行买卖，买卖的人这就是当事人，进行的买卖就是销售，有销售就得有渠道（不管是线上还是线下），在进行买卖，存贷款的时候需要签合同，这就是协议，整体这个交易就是事件，从而对银行的财务，资产产生影响。

根据不同主题进行建模，属于维度建模（星型建模）
建立模型就需要有统一的标准，可以让使用者看到名字就知道是那个层级的，是做什么的，要做到见名知意，这就涉及到命名规范，同时也需要针对格式问题，缺失问题，数据重复，逻辑问题，关联性验证问题进行进一步的处理。

共性加工层：更贴近于业务，建模会有更多的汇总，计算，统计的情况，一般用雪花模型，和主题层的处理大同小异。

数据仓库 – >数据集市：集市的数据来源是数据仓库，基于数据仓库进行取数分析，报表开发等，面对的是业务，产品。