告诉老默，我想要数据治理的“杀手级应用”

在市场学术语中，杀手级应用（Killer Application）是指一个极具价值的计算机程序或服务,其具有较强的吸引力或必要性，而使得用户愿意为这个程序或服务购买特定硬件、软件产品、操作系统产品或服务等。

在企业级数据治理领域，有三个大的应用场景，可以称之为“杀手级应用”。包括：

数据标准落地

数据血缘分析

数据影响分析

1.数据标准落地

数据标准是元数据管理的主要内容，是企业数据治理的基础。

「基于元数据的数据标准管理，为业务实体的定义、关系和业务规则，到IT实现之间，提供清晰、标准的语义转换，从而提升业务和IT之间的一致性，确保IT系统能够准确反映业务事实。」

在进行数据标准化方面，AIMatch的自然语言处理引擎是非常关键的工具。该引擎可以在业务系统中全面遍历、扫描和分析元数据，并自动构建数据标准和字段的映射关系，大幅提升数据资产管理的能力。

数据治理成果展现：数据标准落地

在上面的图示中，左侧为IT实现，主要涉及数据元素的分布和部署；右侧为业务实体，主要包括数据标准的定义、关系和业务规则等。通过这个数据资产的全局视图，可以精准描述数据标准、数据映射关系和数据规则等，从而为数据标准系统与其他业务系统的集成提供支持。这就是我们常说的数据战略与业务战略对齐。

以上图为例，客户更新地址这个操作，会和1个业务实体的5个属性关联，受7个业务规则的制约，也就是必须遵循7个数据标准。

从数据格局的视角来看，数据标准的实施，可以协助企业明确数据治理在业务战略和数据战略中的相互契合作用。

2.数据血缘分析

数据血缘可以理解为数据的GPS导航信息。它向用户展示了数据的路径及其转换，记录数据是如何处理、更改和传输的，数据血缘使企业能够深入了解他们是如何开展业务的。

现代企业数据处理流程

由于企业数据流的复杂性，能够可视化数据血缘是关键。正如GPS为您提供方向指示和完整地图路线的可视化概览一样，数据血缘提供点对点数据移动和数据完整旅程的可视化概览。

在数据管理方面，数据血缘的可视化功能可以帮助用户实现数据源头的追踪、数据流转的监管、数据质量的控制和数据安全的保障。而在数据分析方面，数据血缘的可视化功能可以帮助用户理解数据之间的关系、确认数据的可靠性，以及帮助用户更加准确地理解分析结果。 

 数据治理成果展现：字段级的数据血缘

复杂处理流程的数据血缘展现

 3.数据影响分析

数据影响分析旨在揭示数据的流向和加工历程，以便发现数据问题并追踪数据关系。其价值在于，通过追踪数据关系，可以快速确定使用该数据的应用程序或数据库，并避免或减轻数据问题所带来的更大影响。数据影响分析通常用于分析数据源元数据变更对下游应用程序（如ETL、ODS、DW等）的影响。

通过数据影响分析，企业和组织可以更好地了解数据的使用情况和传递路径，找出数据变更可能带来的风险和潜在问题，并采取相应的措施来控制风险和解决问题。此外，数据影响分析还可以提高数据的可靠性和可重复性，从而支持企业和组织的业务决策和创新。

数据治理成果展示：表级和字段级影响分析

上图中的影响分析显示：当前的数据库环境，对4个下游的业务系统、4个数据库表、40个字段产生影响。其他的关联影响还包：对上下游的业务规则定义、SQL查询语句等。

总之，数据影响分析是数据治理中至关重要的一环，它可以帮助企业更好地管理和控制数据，提高数据质量和安全性，支持企业的业务决策和创新，提高竞争力和业务价值。

来源：数据之心

作者：Alan