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数仓建模—美团配送数据治理实践

今天，数据资产日益成为企业的核心竞争力。但如果企业在走向数字化过程中遗忘了数据治理，可能再多的投入都会变成一种“徒劳”。

今天的文章来自美团配送数据治理团队，他们从数据治理的概念、达成的目标、何时启动数据治理以及如何开展数据治理等几个维度进行阐述，全面、系统地介绍了美团配送技术团队在数据治理过程中所进行的一些探索和实践。

背景

大数据时代的到来，让越来越多的企业看到了数据资产的价值。将数据视为企业的重要资产，已经成为业界的一种共识，企业也在快速探索应用场景和商业模式，并开始建设技术平台。

但这里要特别强调一下，如果在大数据“拼图”中遗忘了数据治理，可能再多的技术投入也是一种徒劳。因为没有数据治理这一环节，其带来后果往往是：随处可见的数据不统一，难以提升的数据质量，难以完成的模型梳理，难以保障的数据安全等等，源源不断的基础性数据问题会进一步产生，进而导致数据建设难以真正发挥其商业价值。

因此，消除数据的不一致性，建立规范的数据标准，提高数据治理能力，实现数据安全共享，并能够将数据作为企业的宝贵资产应用于业务、管理、战略决策中，发挥数据资产价值变得尤为迫切和重要，数据治理呼之欲出。本文将介绍美团配送技术团队在数据治理方面的一些探索和实践，

本文标签： 建模数据

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