系统治理#
当从数据质量和可观测性的角度阐述系统治理时，以下是一些建议和补充内容：
数据质量监控：系统治理应包括对数据质量进行监控和评估的机制。这可以包括定义和跟踪数据质量指标，如完整性、准确性、一致性和及时性等。通过实时监控数据质量指标，及时发现和解决数据质量问题，并采取相应的纠正措施。
数据质量度量和报告：系统治理应提供数据质量度量和报告机制，以向相关利益相关者传达数据质量的状况和趋势。这可以包括生成数据质量仪表板和报告，以便管理层和数据团队了解数据质量的整体情况，并进行决策和优化。
数据质量规则和标准：系统治理应制定和实施数据质量规则和标准，以确保数据在收集、处理和使用过程中符合一致的质量标准。这可以包括定义数据质量规则、数据验证和清洗规程，并确保各个环节都遵循这些规则和标准。
数据可观测性：系统治理应关注数据的可观测性，即对数据流和处理过程进行监控和跟踪的能力。这可以包括实时监控数据流、数据处理作业的执行状态和性能指标，以及记录和审计数据访问和使用情况。
日志和审计：系统治理应包括对系统和数据操作进行日志记录和审计的机制。这可以帮助发现和解决潜在的数据质量问题，追踪数据的使用和变更历史，并提供合规性和法律要求的支持。
数据字典和文档化：系统治理应建立和维护数据字典和文档化的机制，以提供对数据定义、结构、来源和使用的清晰和一致的理解。这可以帮助不同团队和利益相关者理解数据，减少误解和错误，提高数据质量和可靠性。
问题追踪和解决：系统治理应提供问题追踪和解决机制，以便及时发现、记录和解决与数据质量和可观测性相关的问题。这可以包括建立问题跟踪系统、制定问题解决流程，并确保问题得到及时响应和解决。
持续改进：系统治理应持续关注数据质量和可观测性，并定期进行评估和改进。这可以包括定期审查数据质量指标和报告，收集反馈和建议，并采取相应的措施来提高数据质量和可观测性。
综上所述，从数据质量和可观测性的角度来阐述系统治理可以帮助组织确保数据的准确性、完整性和一致性，提高数据可信度和可用性，并为业务决策和洞察提供可靠的数据基础。