落地数仓数据模型自动、可持续长效治理之策

​作为支撑企业业务数据需求的核心载体，数据模型不仅是数据架构中不可或缺的核心组件，其设计与构建的好坏直接关系到业务数据化决策的效率和质量。但随着数据急剧增长、数据链路复杂度呈指数级飙升，企业数据管理领域正面临更严峻的挑战：

首先，当数据量达到 PB 级乃至更高量级时，对开发人员的数据处理能力提出了更高要求。整体数据链路的理解、梳理及优化工作量急剧膨胀，难度系数急剧上升。特别是对于银行等大规模数据密集型行业而言，全面而细致地优化既有数据模型体系变得尤为艰巨，持续迭代与性能调优的任务耗时又耗力，难以实现快速响应市场变化的敏捷性。

其次，随着数据湖与数据仓库中任务量的爆炸式增长，现已突破数十万级别，对数据处理的时效性与效率提出了更迫切的需求。如何有效缩短数据从采集、加工、处理到分析应用周期，不仅要求技术架构的高度优化，还需在资源调度、并行处理等方面实现技术突破，以应对日益增长的成本压力与性能瓶颈，为业务决策提供保障。

第三，数据消耗成本快速增长直接使得管理成本不断飙升，数据的存储、处理、分析及维护等均需大量资源投入，加之数据安全与合规性要求不断提升，更为企业带来更多成本压力。如何高效管理海量数据，优化资源配置，降低不必要的开支，企业尤为关注。这不仅需要引入先进的数据管理技术，还需建立科学的数据管理体系，实现数据资产的有效治理与价值最大化。

然而，传统 ETL 的运动式模型治理方法已逐渐显露出其局限性，难以有效应对现代业务环境下对数据治理的高要求。这种方法投入成本太高，过度依赖人工手动梳理复杂的数据链路，效率低下，且难以全面看清从源端、中间加工处理、到末端的消费应用全链路数据，进而影响到数据模型优化治理的质量和效率。

与此同时，传统 ETL 的治理模式的治理效果不可持续，特别是随着业务的不断拓展和发展，数据量的急剧增加以及数据源的多样化，先前治理所解决的问题还会再不断出现，这就形成了“治理-复发-再治理”的恶性循环，无法从根本上构建长期有效的数据治理体系。因此，企业需要一种高度自动化、智能化、可持续的方案，以摆脱传统的 ETL 模式，摆脱对人工的高度依赖，实现数仓数据模型的“主动治理”。

作为国内首个 Data Fabric 架构理念的实践者与引领者，Aloudata 大应科技基于“算子级血缘”技术，推出了全球首个算子级血缘主动元数据平台——Aloudata BIG，能够帮助企业将数据去重、架构扁平、时效提升等模型优化能力赋能到研发工具和工作中，10 倍提升数据模型优化效率。

• 主动发现数据链路问题：快速精准定位数据链路中存在的模型套娃、烟囱链路、低收益拷贝、不合理依赖等引发时效降低、成本激增、口径不一致等模型设计问题，持续为数据团队进行链路优化和模型重构提供高置信输入和建议。

• 自动识别重复数据资产：自动扫描全域数据，精准识别重复计算、发现相似数据，生成报告，基于可视化的字段口径及加工链路比对，快速分析数据异同、有的放矢发起重复数据治理。

• 模型研发智能代码建议：与数据研发工具无缝集成，在深度理解 SQL 算子语义的基础上，提供智能代码建议，让模型研发优化十倍提效。

• 精准评估模型变更影响：算子级血缘极致精细地刻画数据间的依赖，进而针对模型变更对下游的影响进行细致到行列级的精准评估，从而避免表血缘快速扩散以致无法分析的窘境。

• 真实量化模型汰换收益：基于算子级血缘分析对比新老模型的加工链路差异，并通过代价模型预估计存成本和链路时效变化，评估模型汰换收益，推动模型迁移切换，量化数据治理成果。

目前，在 Aloudata BIG 主动元数据平台的支持下，招商银行在数据链路分析和迁移等场景中，以智能化应用替代人工重复和低效工作，辅助建模人员进行建模和下游代码改造，让原本需要数十人日投入的模型分析和代码迁移工作，缩短到数人日内完成。在数据测试场景中，针对新老模型的数据对比和口径对比提供自动化解决方案，实现安全、安心的数据迁移。欢迎访问 Aloudata 官网，了解更多。