作者：数据峰哥 编辑：数据社

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首先从数据管理开始，在开始数据治理之前，我们要先梳理数仓的核心资产。从数据的采集到数据的加工，再到数据的应用（包括数仓报表数据、指标数据）。

那么对于业务数据源，我们要明确数仓中主要的数据源都来自哪些业务系统，哪些关键流程，明确关键来源数据的数据负责人，结合业务制定数据管理规范。

数仓的数据治理可以从以下几个关键点入手：数据目录重新划分，提高模型复用度，ETL任务优化、数据质量监控。

数据目录划分：

很多数仓刚开始设计的时候是没有完整清晰的规划的，慢慢数据目录会变得混乱无序，找某个模型会变得很繁琐。那么，这时候一个好的目录设计，会帮助我们理清数仓的架构，快速的查找定位模型，比如是在哪个层、哪个业务域等。 这些都清晰的展示出来时，数据开发的效率就会有快速的提升了。

模型复用：

离线数仓一般团队都比较大，上次跟快手的一个朋友聊，他们离线数仓都有上百人。所以模型的复用一定要关注，，比如关注一些复用度较高的字段，可以放到中间层统一处理，也就是我们说的有个大宽表提供复用；比如复用较高的函数或者逻辑，我们开发统一的UDF函数，提高数据处理性能。

任务优化：

每当你申请资源时，领导都会问你要价值和用途，其实除了申请额外的资源，我们还可以优化现有的资源。因为在数仓开发过程中，大家的技术水平良莠不齐，对业务理解程度相差甚大，那么此时，每个人开发的ETL任务的质量必然不一样。所以，我们需要时常对任务的执行时长和调用的资源进行监控，展开专项优化，比如降低输入数据量，大量distinct操作使用groupby替换等。当然，管理上可以把任务执行效率作为一个考核项，对不达标的进行晾晒。

数据质量：

主要是数据重复、空值、数据异常等情况的监控，一定要配置规则校验。上次直播，我讲过，并不是任务执行成功就完事大吉了，有时候任务执行成功的代价更为惨重。比如，以前的一个项目，会给老板推送业务指标短信，所以对这个任务加了失败告警监控，但是没有对内容进行校验，导致因为业务的异常数据，引起后的指标异常，老板很生气，后果很严重。所以，我们还要考虑对于一些关键业务的数据指标监控，发现异常，及时终止下游任务，进行告警。当然，数据质量还有很多工作，之前的一篇文章也讲过，可以阅读《谈谈ETL中的数据质量》

总而言之，数仓数据治理的价值很难量化，所以有很多数据团队不愿意去做，但是不做，会很“痒”。

如果，你开始做数仓治理了，那么就要做好长期作战的准备了，比如制定一些月度的资产管理相关的会议，进行回顾，定期对低效率任务进行优化，这都是需要一套管理机制的，而管理机制落地的好方式应该就是和绩效考核绑定了。