目前正在找工作,有一个数据治理的项目和一个ODS的项目,数据治理这边负责报表指标梳理,ODS这边的话就是做ODS全流程的东西,集市层的建设与报表开发,我想问一下,这两个项目对于想要进一步学习的人来说,哪个会比较好一点,我原来的工作是做数据仓库项目的报表相关开发工作,现在想寻求一个大的发展,谢谢各位的指导,谢谢
江湖上以前有这种说法数据治理一般还是做基础的脏活累活,除非是做数据治理的定义模型之类的工作,这个另说;全流程的开发更利于建立全局观,后期发展更好。
但是总体上讲因为技术的进步Ods以后没啥业务了,数据都上数据湖了,数据治理要搞大数据的分布式数据治理,还要基于AI的半自动化数据治理,数据治理是很大的,
从数据接入,数据清洗,数据存储,数据计算,元数据管理,数据血缘的数据全生命周期管理,并不是我们发的指标计算那么简单的业务。
国内分得太细了,其实数据治理和ods实际都是etl的工作,ODS可能应该是etl+bi报表
经常有这样的案例一些公司包括大公司也规划过做ODS或数据治理,但是行业没有标准的话服务人力很大,砍了不做。一般目前企业不会只让你做ods,ODS在我理解其实就是DWD,业务层与数据仓库的隔离层。如有可能建议今后职业不要做传统数据仓库了,还是要基于大数据架构做数据湖
2018年3月16日银监会发布了《银行业金融机构数据治理指引(征求意见稿)》,旨在指导银行业金融机构加强数据治理,提高数据质量,发挥数据价值,提升经营管理能力.
以下为解读指引的主要内容:
①数据治理已纳入公司治理范畴
②数据治理职责上升到董事会、监事会、高级管理层
③明确数据治理的业务职责和问责机制
④数据治理纳入考核评价体系
目前我们公司正在做数据治理项目,个人感觉比较宏观,最主要的就是数据标准的定制与落地以及元数据血缘关系的影响