近几年以来，随着互联网+、大数据、微服务、区块链、人工智能等一系列技术的出现，作为一名IT人士，如果在工作中不接触一点这几类技术，感觉还活在原始社会一样。

      工作中，很多技术都需要自己不断的学习，不断的总结，不断的实践，本文中，我将根据最近几年做得一些项目，结合自学的一些相关知识，进行简单谈谈我对大数据治理的架构理解。

      分类

      对于数据而言，业界很多公司都有相应的产品或者解决方案，但是很少有公司能够对整个数据体系做得很全很强，综观其原因，首先：数据概念太过抽象，对于不同行业没有一个明确的定义；其次，数据范畴太大，很难做全。

      一般而言，企业数据从技术层面上，主要可分为三部分：元数据、主数据、业务数据。几种数据的定义，我们采用百度百科比较权威的定义，如下：

      • 元数据：元数据（Metadata）描述数据的数据，对数据及信息资源的描述性信息。

      • 主数据：主数据（MD Master Data）指系统间共享数据。

      • 业务数据：业务数据指系统内或系统间交易调用产生的数据。

      数据的分类还有很多，本文将不再讨论。有兴趣的同学可以自己在百度中自行搜索。接下来，我们开始简单探讨本文的重点，数据体系架构。

      架构

      基于IT技术层面上数据，主要是从数据库存储开始，依次到数据治理、数据服务化、数据使用为止，整体架构主要有四层，从下往上，依次为数据库层、数据治理层、数据服务层、业务调用层，其中数据治理层是本文的重点。

      数据治理层从图中可以看出，左侧两列是数据标准和数据质量，右侧是数据交换与数据治理平台，中间是三层数据体系。

      数据标准和数据质量：

      对于企业而言，无论是建立一个分公司也好，建立一个部门也罢，总需要建设的标准和管控。同理对于数据而言，无论是用于自己系统交互，还是给第三方系统交互，都需要一个数据标准体系与数据质量监控体系，可能这个体系作用范围很小，但是体系在建设过程中已经随之建立，只是如何使用不清楚而已。因此对于数据治理而言，数据标准和数据质量体系的建设，需要整个团队，甚至企业高层重视。数据标准和数据质量体系的建设，一般都是从上往下，一般都是CTO级别人员牵头，进行建设。

      数据交换与数据治理：

      对于建立起来的数据质量和数据标准体系，如何随着时间的推移，能够体现在系统中，则需要相应的平台将标准及质量体系进行流程化，这就是数据交换平台与数据治理平台的用武之地。

      三层数据体系：

      最难理解的可能是元数据，从百度百科中定义来看，元数据是“描述数据的数据”，何为描述数据的数据，很难理解。

      我这里举个例子，每个企业都有人员信息表，具体如上面所示，可能很多人员就已经注意到了，这不就是表的定义嘛，是的，这是表的定义，但在数据领域，表的定义就是元数据，也就是描述数据的数据。那么问题来了，如果企业内出现描述数据的数据（元数据）不准确怎么办？这个对于很多IT人员与业务人员而言，都是非常头痛的，如果真的一旦出现了元数据不准确，那么对于后续系统的IT系统或业务系统的建设将是灾难性的问题。

      举个例子，平时喜欢玩一些投资的同学都知道，如果要购买基金、债券或者股票，资金都需要托管给银行，但是每家银行或者基金公司都同一时期同一家IT公司承建的，在建设过程中，国家的标准、市场的标准、企业标准…等等，都会导致承建后的系统出现不同的定义字段、度量单位等，这样就会导致多个单位或企业合作交互时，对交易字段、交易单位进行多次核对，以免出错。我曾经在一家金融企业中供职，当时早晨很早，业务负责人打电话过来，说昨晚的财务清算有问题，差了两千多万，当时我们也很惊讶，财务对账出问题，财务对账出问题，应该找对应的业务系统，干嘛找我们服务总线，抱着配合的心态配合人家进行查问题，查到最后，发现是我们服务总线在对接基金系统的时候数据转换出了问题（基金是FIX报文，网银是SOAP报文），在转换的过程中，接口文档是基金和网银协商的，但是协商字段映射做好了，遗漏了金额字段的单位问题，网银是按照元为单位，而基金已分为单位，从而出现双方金额不一致，导致财务夜间清算出现了差额。

      这个问题在当时算一个三级事件，但是导致问题的原因很简单，就是因为元数据的字段单位不一致。

      再举一个例子，还是在这个公司，当时随着区块链的发展，高层领导下达指令，由我们团队牵头，做服务治理及服务组合，但是在做得过程中，开始进行元数据摸底，在摸底的过程中，出现了不可思议的现象，一个账号，在接入服务总线的系统中，居然多达一百多种定义，只英文定义就出现accountNo，accountno，accountNO，actNo…,等数几十种定义，对于众多的定义，面临的直接问题就是一个完整的交易，要进行无数次的字段映射转换，难度非常大，数据准确性难以保障。

      通过以上两个例子，可以看出，虽然在系统新建的时候，可能还能忍受，但是随着IT建设不断完善，系统/服务集成过程中，出现元数据的问题将会非常多，由此可见，元数据的治理还是非常重要的。

      相比而言，主数据的建设，现在很多公司已经比较全面了，主数据是企业中比较稳定的数据，能够给企业直接带来效益。主数据的建设，通过对识别主数据，并规划及创建数据模型，从而通过采用一些数据采集工具（如ETL），将数据采集、维护并进行数据分发。

      随着业务量的不断增大，很多系统原始的数据库容量已经不足易容纳，这样就可以建立独立的数据中心进行管控，业务数据中心，一般建议分两类，近实时数据（保存1~3天），历史数据（保存4~30天），除此之外，也可以建立大数据中心对数据进行挖掘、分析，甚至纳入主数据库中。

      总结

      无论对于何种数据，最终的目的均是服务于业务系统，那么就可以将元数据、主数据、业务数据以及数据标准、数据质量等相关的数据进行服务化，对业务系统进行开放，从而提升企业IT建设。

 

      中翰软件：专注数据治理15年（http://www.jobhand.cn）