数据资产全生命周期管理（三）

4. 数据资产开发

原始数据如矿石,需要冶炼提纯才能成为金子。数据资产开发正是这个"点石成金"的过程。它涵盖数据的清洗、集成、加工、挖掘等一系列繁复工序,旨在将杂乱无章的原始数据,炼就为服务于业务的数据产品。

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数据清洗是开发的第一道工序。随着数据采集范围不断扩大,难免掺入"沙子""石子"。清洗要全面识别数据质量问题,运用统计分析、数据对比等技术,剔除异常值、修正不一致、填补缺失值,提升数据"纯度"。这是一个需要耐心和细致的活儿,丝毫马虎不得。

清洗后的数据还是一盘散沙,缺乏统一语义,无法直接应用。数据集成应运而生。它基于统一的数据标准规范,将分散在各处的数据进行关联整合,消除孤岛,形成全域数据视图。例如,将分散在各业务系统的客户数据,以身份证号为主键进行关联,形成完整的客户画像。集成让数据"有血有肉",为业务赋能奠定了基础。

数据加工是开发的重头戏。它将整合后的数据进行深加工,形成面向业务的专题数据集市。加工要坚持以业务场景和数据应用为牵引,有的放矢地生产数据"半成品"。这需要数据团队与业务部门紧密协作,提炼数据需求,制定数据加工规则。例如,电商可针对营销场景,汇总加工用户的浏览、收藏、购买数据,形成用户购买力模型。加工让数据更"接地气",直击业务痛点。

数据挖掘则是开发的最高境界。它运用统计学、机器学习等方法,深入"盘查"数据,发掘数据中蕴藏的规律和价值。例如,电商平台可基于用户行为数据,构建推荐系统,实现千人千面的个性化推荐。挖掘让数据价值被淋漓尽致地释放出来。

数据开发是一个涉及多部门协同的系统工程。建立健全的数据开发流程和规范至关重要。主要包括:制定统一的命名规范,确保数据可理解、可追溯;构建标准的数据处理流程,实现开发工作的规范化、自动化;建立数据血缘管理机制,清晰记录数据生产链条。规范让开发有章可循,流程让协同更高效。

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