美团酒旅数据治理问题1

这是一篇关于美团酒旅数据治理问题1的思维导图，包含企业介绍、数据治理的发展方向、数据治理的效果等。

美团酒旅数据治理问题1

• 企业介绍
  • 成立时间
    • 2010年3月成立，2018 年 9 月 20 日，在 港交所挂牌上市。
  • 公司使命
    • 以“零售+科技”的战略践行“帮大家吃的更好，生活更好”的公司使命
  • 业务分类
    • 到店
      • 到店酒旅业务是美团当前利润和现金流的主要来源，虽然其收入占比低于外卖和新业务，但其利润率远高于外卖和新业务
    • 酒旅
      • 酒店
      • 旅游
  • 公司定位
• 数据治理动因
  • 在数据产生、采集、加工、存储、应用到销毁的全过程中，每个环节都可能会引入各种质量、效率或安全相关的问题。
  • 公司在利用数据资产创造价值的同时，对数据质量和稳定性要求也有所提升。
  • 当数据积累得越来越多，公司对数据精细化运营程度的要求也随之提高。
• 数据治理过程
  • 数据现状
    • 1. 数据质量问题严重
    • 2. 数据成本增长过快
    • 3. 数据运营效率低下
    • 4. 数据安全缺乏控制
    • 5. 开发标准规范缺失
  • 治理目标
    • 1.建立数据开发全链路的标准规范，提高数据质量，通过系统化手段管理指标口径，保障数据一致性
    • 2.控制大数据成本，避免大数据机器成本膨胀对业务营收带来的影响，合理控制数据的生命周期，避免数据重复建设，减少数据冗余，及时归档和清理冷数据
    • 3.管理数据的使用安全，建立完善的数据安全审批流程和使用规范，确保数据被合理地使用，避免因用户数据泄露带来的安全风险和商业损失
    • 4.提高数据工程师的开发和运维效率，减少他们数据运营时间的投入，提高数据运营的自动化和系统化程度
  • 数据治理实践
    • 数据治理策论
    • 标准化和组织保障
    • 技术系统
    • 衡量指标
• 数据治理中存在的问题
  • 治理认知差异大
    • 1.认知不一致，思路不统一
    • 2.重复治理，信息不同
    • 3.范围交叉，边界不清，效果难评估
  • 治理方法不标准
    • 1.流程规范缺失
    • 2.问题难度量追踪
    • 3.解决方案难落地
  • 治理效率低，效果差
    • 1.治理线上化程度低
    • 2.过程无法标准化，结果无保障
  • 数据管制缺乏体系化
    • 1.缺乏整体顶层治理方案设计
    • 2.问题越来越复杂，单点难解决
    • 3.不同问题的优先级无法确定
    • 4.治理不符合MECE
• 数据治理的效果
  • 数据治理覆盖了数据生命周期全链路，通过围绕数据从产生到价值消亡全部生命周期，建立数据治理组织、制定治理衡量体系和建设治理技术系统来达到数据治理目标。经过体系化的数据治理，数据系统的治理、成本、安全和运营效率都有了比较大的改善
• 数据治理的发展方向
  • 第一阶段：被动治理
    • 也就是阶段性治理，缺少统筹考虑，主要是基于单个问题的治理，而且治理之后过一段时间可能还要做重复治理。这个阶段更多是人治，一个项目成立，协调几个人按照项目制完成，没有体系规划，也没有组织保障
  • 第二阶段：主动治理
    • 有长期的统筹规划，能覆盖到数据生命周期的各个链路，在治理过程中把一些手段和经验流程化、标准化、系统化，长期解决一些数据问题，让数据治理长期可控
  • 第三阶段：自动治理/智能治理
    • 在长期规划和数据生命周期各环节链路确定好之后，把已经有的经验、流程和标准做成策略。一旦出现问题，自动监控，通过一些系统化的方式解决。自动治理的第一步还是治理方案的落地和策略化，这非常依赖于元数据，把数据治理各个过程中的一些经验技术都沉淀起来。做完策略沉淀之后做自动化，把策略用工具的方式实现，当系统发现数据有问题时，自动就去处理
  • 目前，美团酒旅业务数据治理处在第二阶段和第三阶段之间，虽然有整体治理计划、技术架构和组织保障，但仍需要投入一定的人力去做。未来，数据治理会继续朝着智能化的方向进行探索，真正把自动化治理工作做得更好