企业介绍,治理动因,治理过程等内容讲解
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美团酒旅数据治理实践思维导图模板大纲
背景
美团是一家科技零售公司,自2010年3月成立以来,持续推动服务零售和商品零售,在需求侧和供给侧的数字化升级。于2018年9月20 日在港交所挂牌上市。
概述
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。美团始终以客户为中心,不断加大在新技术上的研发投入。
盈利
到店酒旅业务是美团当前利润和现金流的主要来源。美团的到店酒旅业务可分为到店和酒旅两大类,其中到店业务贡献主要收入,酒旅业务可分为酒店和旅游两部分。到店酒旅业务是美团的中流砥柱,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,是美团盈利和现金流的主要来源。
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。在公司早期的发展阶段,这些数据问题对公司发展的影响并不是很大,公司对问题的容忍度相对也比较高。但是,随着业务的发展,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。此外,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,逐渐发现有很多问题需要治理。
美团酒旅数据现状
数据质量问题严重
数据成本增长过快
数据运营效率低下
数据安全缺乏控制
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
数据治理策略
数据治理方案需要覆盖数据生命周期的全链路,美团酒旅把数据治理的内容划分为几大部分:组织、标准规范、技术、衡量指标。整体数据治理的实现路径是以标准化的规范和组织保障为前提,通过做技术体系整体保证数据治理策略的实现。同时,搭建数据治理的衡量体系,随时观测和监控数据治理的效果,保障数据治理长期向好的方向发展。
标准化和组织保障
技术系统
数据质量
数据运营效率
数据成本
数据安全
衡量指标
衡量指标建设
衡量指标保障数据治理
治理认知差异大
认知不一致,思路不统一
重复治理、信息不通
范围交叉、边界不清、效果难评估
治理方法不标准
流程规范缺失
问题难度量追踪
解决方案难落地
治理效率低、质量差
治理线上化程度低
过程无法标准化,结果无保障
数据管治缺乏体系化
缺乏整体顶层治理方案设计
问题越来越复杂,单点难解决
不同问题的优先级无法确定
治理不符合 MECE原则
效果
数据质量
技术架构优化后,通过标准化规范和系统保障数据的准确性,并在治理过程中清除和整合了历史冗余数据,数据质量问题有很大的改善。2019 年数据生产任务的增长率比 2018 年减少了 60%左右。
数据成本
经过数据成本优化后,在支持 2019 年酒旅业务高速增长的同时,大数据的单均成本费用降低了40%左右。
数据安全
通过业务系统数据加密和数据仓库数据脱敏,双重保障高敏感数据安全,避免数据泄露。通过数据安全规范和数据敏感性的宣导,加强业务组的数据安全意识,业务没有严重数据安全问题的发生。
运营效率
运营工具化减少了研发组超过 60%的日常答疑时间,极大地减少了研发组工作被打扰的次数,提高了开发效率。
被动治理
主动治理
自动治理
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