DataGovernance (数据治理)
Definition
数据治理是通过组织架构、制度流程和技术工具，对数据资产进行系统化管理的过程，目标是确保数据的质量、安全、合规和有效利用。核心控制机制之一是SLA（服务水平协议）。
SLA Framework
- SLI（Service Level Indicator）：测量的指标（响应时间、错误率、数据完整性）
- SLO（Service Level Objective）：目标值（99%请求200ms内返回）
- SLA（Service Level Agreement）：合同级承诺 + 未达标后果
Five SLA Dimensions in Data Governance
- 时效性/新鲜度：数据就绪时间、最大延迟（如T+1报表8:00前完成）
- 数据质量：准确性、完整性、一致性、有效性、唯一性
- 可用性：系统月度可用性（如99.9%）
- 性能：查询响应时间（P95/P99延迟）
- 安全合规：访问控制、脱敏率、审计覆盖率
Four Types of Data SLA
- 数据平台级SLA：面向整个数据平台使用者
- 数据产品/数据集SLA：面向具体数据产品、报表、API
- 数据质量SLA：面向某类/某表的数据质量目标
- 治理流程SLA：面向数据治理流程本身（权限审批、工单响应）
SLA Lifecycle
明确需求 → 确定范围与角色 → 设计指标与目标 → 编写评审 → 签署发布 → 监控告警 → 定期复盘 → 持续改进
Key Benefits
- 让数据质量从”口头要求”变成”工程可管理的目标”
- 明确责任边界，减少部门间推诿
- 增强业务对数据的信任
- 支撑合规与风险控制
Related Concepts
- DataWarehouse — 数仓建模需要根据SLA目标设计分层架构
- HiveSQL — SQL是数据质量校验和SLA监控的基础工具
- SparkPerformance — 性能优化是达成SLA时效性目标的关键手段