阿里巴巴集团分享大数据平台的建设与数据治理经验。通过多年的实践探索，DataWorks团队见证了从数据分散到全局智能化的转变。随着数据量的爆炸性增长，如何保障数据稳定性、提升应用效率、降低管理风险与成本成为关键挑战。文章详细阐述了数据治理的四个阶段及其典型问题，并基于DataWorks的建设经验，为企业提供了数据治理的方法论与规范，助力企业实现数据繁荣与价值最大化。

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B站数据平台元数据建设：从散落到统一，构建完善的元数据服务。通过统一元数据模型、采集、存储和查询方式，实现数据发现与治理的高效支持。采用URN协议统一标识元数据资源，构建实体关系模型，为跨域数据表提供全局视角的统一标识，助力业务迭代和治理效率提升。

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热播剧《狂飙》映射社会转型期，现实与法治的碰撞引发深思。同样，数字化转型期也需数据治理保驾护航。从提升数据洞察到战略层面，本文详细解读了数据治理的五个单元目标，助力企业稳健发展，实现数字化转型与业务目标的完美对齐。

数据质量关乎企业决策与未来发展。通过实施数据质量管理，确保数据准确性、完整性，提升数据价值。文章探讨数据质量问题场景、重要性、常见问题及原因，并介绍利用数据质量监控平台进行治理的关键步骤，助力企业构建高质量数据生态。

深入解析数据治理的重要性，包括元数据管理、数据质量、数据模型、安全管理等方面。探讨数据治理的必要性，如解决数据质量参差不齐、数据交换共享困难、管理机制缺乏等问题。介绍DMBOK数据治理框架，强调数仓治理、治理分类、数据源治理及数仓模型治理等关键内容，助力企业构建高效数据管理体系。