美团酒旅数据治理实践思维导图
企业介绍，治理动因，治理过程等内容讲解
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思维导图大纲
美团酒旅数据治理实践思维导图模板大纲
企业介绍
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。
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。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。
数据治理过程
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
数据治理过程中存在的问题
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
数据治理的效果
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。
数据治理的发展方向
被动治理
主动治理
自动治理
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