腾讯内部数据治理实践

篮崋

​导读：本文主要介绍目前腾讯数据治理的所在阶段和实践经验，以及基于目前的经验所沉淀的数据治理平台：WeData。
今天的介绍会围绕下面三方面展开：

• 数据治理挑战
  
• 腾讯内部数据治理实践
  
• WeData 数据治理平台能力
  

<hr/>分享嘉宾｜王浩仙 腾讯云 技术产品
编辑整理｜聚变 腾讯
出品社区｜DataFun
<hr/>01/数据治理挑战


首先和大家分享腾讯在数据治理上所面临的挑战。

1. 数据治理的挑战





在数据治理的过程中会遇到很多问题，我们简单分成三类：

• 管理类挑战：数据信息分散在不同的业务部门的业务库中，数据上报也分散在不同的位置，难以对这些分散的数据进行统一的管理。随着数据量的不断增大，如何投入更少的人力去进行数据信息的维护也是一大难题。
  
• 技术类挑战：我们的数据工程师在收集到数据后，数据的质量该怎么保证？如果数据本身质量不过关，可能带来负面的业务效果。
  
• 业务类挑战：在所有的数据上报之后，底层的业务元信息缺失，无法进行统一的审计或者度量。
  

2. 数据治理“马斯洛的需求层次理论”





数据治理对于不同企业，或者是一个企业在不同的发展阶段，所面临的问题是不一样的，这里进行了一个简单分类：

• 时效性：数据采集上来后，我们会关注数据产出的及时性，因为如果数据发生的时效性没有达标的话，对当前的业务判断来讲价值就会降低。
  
• 质量性：在数据已经有了一些闭环应用的基础上，还需要有准确性，完整性，有效性，如此才能保证在数据应用上能达成期望的效果。
  
• 可用性：如果数据是不可用的，则数据对我们的价值就降低。
  
• 安全性：在数据量很大之后，我们会更多地去关注数据共享或者数据应用，在这个过程中，我们的数据安全如何保障。
  
• 成本：解决问题过程中可能耗费大量人力、物力以及计算资源，我们是否能在解决问题的同时降低成本。
  

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02/腾讯内部数据治理实践


1. 腾讯内部业务现状





接下来介绍腾讯内部的业务现状，腾讯分很多的 BG，包括企业、娱乐、云方向、内容方向。这些涉及数万业务线，数百个产品线，达到 EB 级的数据存储量，拥有数千的数据分析师。

2. 腾讯数据治理三阶段





每条业务线虽然不同，但也会有一些共性的地方。从大的方向上我们会分为三个阶段：

• 第一阶段：数据资产化，把数据这个物料变成一个有价值的资产，这才是我们所有的人做数据的一个最核心的目标。把这个目标达成了之后，才能把数据真正利用起来。
  
• 第二阶段：降本增效，如何把之前我们在做数据资产化过程中消耗的一些资源降下来，把整个投入降低，但是还能保持或者提高数据资产化的效果。
  
• 第三阶段：在前两个阶段都完成之后，会发现可以抽象出来一些通用的东西，把我们内部的经验理念孵化出来，去解决更多的问题，这是数据治理平台化产品化的阶段。
  

3. 腾讯内部实践：腾讯新闻数据资产化





数据资产化阶段的实践，以腾讯新闻为例，在做数据治理这件事情的时候，最开始我们面临着两大问题：

• 缺少统一数据规范：各业务数据埋点规范、上报规范、数仓规范、指标规范各异。
  
• 数据质量难以保障：业务数据仓库庞大，缺乏数据分层及数据模型，数据复用度仅 15%， 存在大量年久失修的数据。
  

针对这两大问题，我们进行了统一的数据资产化，包括统一埋点模型，升级数仓模型，构建指标模型。完成数据生产链路的规范化建设，从埋点到数仓到指标等，梳理完成了适合新闻的管理流程，并在大改版过程中快速应用。完成了 250 个模型设计或重构，52 个维表的设计以及 270 个应用表的开发。在数据资产完整性和分层规范达到 95%、复用度达到 73% 以上，跨层引用占比小于 5%。

4. 腾讯内部实践：PGC（平台与内容事业群）数据成本治理





数据成本的治理，我们以腾讯内部 PGC（平台与内容事业群）业务线为例。在做成本治理的时候，我们要去定义成本的范围，包括：数据采集平台，数据生成平台，数据分析平台，数据应用平台。我们通过两个方面进行了优化，一方面从资源用量上降低业务不合理使用，另一方面从资源单价上提升数据平台的效能。截止到今年，在月成本同比增加 30%+ 的情况下，业务单位用户/内容消费的大数据成本下降，业务大数据成本绝对值下降至少 10%。强化了大数据成本治理理论，沉淀了方法论、流程和平台能力。

5. 腾讯内部实践：治理平台化推动业务治理落地





海量数据给业务带来了巨大价值，同时也带来巨大的成本及负担。业务团队大数据成本盘点困难、治理执行门槛成本双高、治理效果不能有效量化，都是业务在推进资产治理的痛点。我们把推动治理平台化分为了 4 个阶段：

• 现状概览：洞察全域数仓及大数据成本，呈现最真实的业务资产情况。
  
• 资产明细：全方位治理项洞察，基于资产分规范，对当前业务的待治理项进行明细展示。
  
• 治理方案：平台内置治理方案结合业务定制化治理方案。
  
• 治理执行：一站式治理执行，针对洞察出的治理项进行治理动作。
  

构建了一套属于我们自己的资产价值评分体系，包括：规范性、安全性、数据质量、数据成本、数据应用情况。将评分给到数据治理的实施人，帮助制定治理方案和复盘治理效果。
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03/WeData 数据治理平台能力


1. 腾讯内部大数据能力的对外商业化输出——WeData





这是 WeData 数据开发治理平台的架构图，要形成一个闭环，与数据的生产生联动，因为数据治理不仅要处理存量数据，还要处理未来增量的数据。平台主要分成两大部分，左边是敏捷数据生产，包括：数据建模、数据集成、数据开发、数据服务。右边是高效数据治理，包括：资产治理，数据质量，数据安全，元数据资产。

2. WeData 数据治理服务





首先我们看图的中心部分，分为上下两层，上面是数据流通与存储的过程，下面是加工生产的过程，包括数据汇聚，数据开发与运维（基础管理，库表构建，脚本开发，脚本编排）和数据服务（在数据上生成 API）。
从图的左边看，首先要做的是数据建模，涉及到治理部分的能力，就包括最开始的数仓的规划，数仓定义和规范标准，模型定义和指标定义。前期定义之后，在接下来的数据生产的过程中，才能验证数据是否符合这个标准，如果前期没有定义，也可以在后期其他模块逐步地去发现完善它。
图的下方，主要是数据质量和数据安全部分。数据质量包括：事前的质量监控；事中的质量监测（如果不达标，我们会阻断流程，避免污染下游的数据）；事后的质量分析报告。数据安全也是包含三个部分，事前访问控制、事中脱敏加密，事后访问审计。数据的质量与安全的治理，贯穿数据的全生命周期。
图的右边是元数据资产，可以分成三个部分，首先发现元数据，采集元数据。接着，元数据采集上来之后，我作为数据的生产方，要具备管理好数据的能力，包括两层，第一层就是基本的技术元数据：库表，字段等。此外，还要从业务的角度去理解，所以需要大量的业务元数据的信息，与技术元信息进行关联。形成关联关系之后，数据使用者才能真正理解数据的业务含义。第三部分就是数据目录，通过数据目录 让所有使用数据的人能快速的定位到目标数据。通过血缘关系，帮助排查数据的来源和去向。数据变更记录了数据源的每次变化以及对下游的影响。数据温度则体现了数据使用的具体情况。

3. WeData数据治理——规范工具





规范化工具可以分成三个部分，第一个部分就是数据管理，包括指标的管理，维度管理和元数据管理。第二部分是数仓规划，包括数仓定义，数据分层，业务分类，定义主题域业务过程。这一套规范定义完成了之后，还需要进行物化。物化指的是我们在生产数据的时候，将逻辑模型和真实的物理关联起来。此外，因为对接了很多不同行业的客户，我们也形成了不同行业的行业模板，可以在行业模板的基础上，完成企业体系标准的构建。

4. WeData数据治理——质量工具





质量工具要完成的过程分成 4 步：
第一步，定义规则，确定数据质量衡量的标准是什么，形成质量规则库。规则又分成两部分，首先会有一些基础的规则，包括基础的空表的检测，数据行数检测，准确性或者唯一性的检测，在常规模板里面包括了均值的比较，波动率等指标；同时还可以通过自定义 SQL 的方式来完成具有业务特性的规则校验。
第二步，规则确定好后，需要把这个规则和我们的数据本身进行关联，去达到一个质量监控的效果。一般来说有两种形态，第一种形态就是事中在 ETL 的流程中进行监控，挂载到开发任务上去。当数据生产之后，去检查这个数据是否符合我们的质量规则，如果不符合可以进行阻断式的操作。第二种形态是离线周期性的检测，例如检测各分区的数据质量情况。
第三步，当发现数据问题之后，会进行一次数据问题的运维。一般情况下，数据都是会上下波动的，但如果波动超过了一定范围，则会发出报警。例如，一张表每天都应该有 1000 行，但是今天只有 500 行，可能这个数据的产出就有问题了，或者是其他一个业务导致的，这个时候会产生数据质量的告警，通知到相关的责任人，告警也不是处理的终点，我们会有质量报警的工单体系，当告警通知到责任人后，如果他觉得这个问题需要别人来参与的话，可以进行转单，直到这个的数据流程单被处理结束，最终形成一个问题记录进行归档，如果被认为是典型问题的话，还可以进行记录，在后面有其他人遇到类似问题的时候，可以借鉴处理。
第四步，有定期的质量报告的分析，针对哪些表经常会被阻塞，哪些任务经常会发生告警，把这种经常性出现问题的表找出来。

5. WeData 数据治理——安全工具





数据安全工具从三个方面进行治理：

• 敏感数据识别
  

从安全的角度进行数据的分类分级，确定数据是内部数据，还是敏感数据，还是机密性数据，这时就需要分级及分类的定义。此外需要提供规则识别的能力，通过这样的规则确定什么样的数据才是机密的数据 or 敏感的数据。比如在当前疫情反复的情况下，很可能会采集到很多姓名、性别、身份证这样的机密信息。我们可以做一个任务去管理数据扫描，扫描完之后把数据的分类进行打标，因为数据安全的分类、分级本质上也是定义在元数据上面的一种信息，扫描识别之后会存在底层元数据信息里面，让数据使用者知道谨慎地使用这些数据。

• 隐私保护
  

包括两种形式：第一种是常规的静态脱敏，可以把数据进行一个脱敏任务，到目标端形成一个脱敏后的数据。例如对身份证号码手机号登录，会进行打码处理，然后才能对外的输出。第二种是动态脱敏，跟平台工具紧密相关，比如数据集成的过程中，可以进行数据的加密，在数据查询时能够检索到。之后在数据分享时，就产生水印，水印支持溯源，进行一系列的隐私保护。

• 安全审计
  

数据已经发出去之后，是我们的安全审计，哪些人访问、导出、下载过，尤其针对敏感数据。

6. WeData 数据治理——元数据资产管理工具





数据可用性治理包含三个步骤：
第一步，提高数据搜索能力。如何能快速的去定位到想要的数据，包括全域内大搜的能力，因为作为一个业务方要去使用某个数据时，要知道企业内部是否有这个数据，如果没有那么谁可以去生产这部分的数据，如果有的话该找谁去申请以及如何去用这个数据，所以要在企业的范围内有一个全局的快捷的数据定位能力。
第二步，提高数据理解能力。找到数据后，业务方不是特别清楚数据的具体情况，但是我可以根据其他用户的使用情况（比方这份数据的热度和打份情况），把数据作为一个商品，快速的给到想要使用这些数据的人。将技术元信息和业务元信息全部呈现给用户，让他知道这个数据的全貌。
第三步，提高数据应用能力，查到数据后如何去应用。从数据使用者的角度，需要以何种形态去呈现，让数据使用者能够更好地使用数据。

7. WeData 数据治理——治理实践落地





在前面这几部分，包括规范、质量、安全以及可用性的基础上，我们对数据进行了深度的治理。治理达成的效果就是降本增效，降低不需要的那些数据的成本，提高数据的使用率。
在资产治理模块对资产进行打分，形成企业级的评级体系。让组织治理者根据质量分进行治理的落地，去掉那些不常用的、冷的数据、数据孤岛的数据、重复的数据，再把有效的数据更好地利用起来。
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04/问答环节


Q1：元数据打了安全标签之后，怎么向下游的模型或者任务进行传递？
A1：Wedata 在做元数据安全打标的时候都是相互独立的，不会根据血缘关系进行传递，因为上下游可能是不同的业务线，对敏感性的定义不同。
Q2：请问业务元数据该如何采集梳理，业务的元数据具体包括哪些内容？
A2：按照我们资产资产治理的理论，业务元数据分为 5 类，第一类是规范性元数据，属于哪个分层哪个主题域业务域；第二类是质量元数据；第三类是安全元数据；第四类是成本元数据；第五类是应用元数据，包括使用上的温度。一般从这个 5 个维度去了解业务元信息。
Q3：请问 tbds 和 wedata 的关系是什么？
A3：tbds 指的是我们底层的数据处理引擎，腾讯大数据产品主要分为两部分，共有云部分是 emr 和 cdw 数据仓库等产品，私有云上底层引擎体系管叫 tbds。其中，wedata 是指的数据治理工具。
今天的分享就到这里，谢谢大家。
<hr/>分享嘉宾



王浩仙｜腾讯云大数据平台产品中心 技术产品
从事大数据产品领域7年，曾就职于金山、阿里，目前作为腾讯云大数据平台产品中心数据治理产品负责人。
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