数据消费端，经过数据地图寻觅方针数据，进行剖析或者数据使用

数据消费端，经过数据地图寻觅方针数据，进行剖析或者数据使用。

1）事务场景

• 不知道所需求的数据在哪里，“逛数据”，发现方针；
• 知道表名或字段信息，确认数据逻辑或元数据信息。

2）用户

• 中心用户：数据剖析、数据发掘、数据开发；
• 重要用户：产品、运营；
• 掩盖用户：事务开发、商务等。

3）产品诉求

• 财物分级分类，供给简单易用的财物“地图”导航，快速找到方针表；
• 强大的查找功能，可以基于关键词、字段、目标查找方针表；
• 元数据信息完善，辅佐决策，确定表是不是所需求用的，能不能用，以及逻辑阐明。

2. 管数据

数据出产者，担任数据加工处理，对数据质量、财物元数据、财物办理担任。

1）事务场景

• 维护表元数据信息；
• 数据财物审计，办理用户权限、使用日志；
• 数据管理，针对数据表的使用情况，定期下线不必表或者冷数据归档；
• 追根溯源：数据质量反常告诉下流，数据问题快速排查定位问题。

2）用户

• 中心用户：数据开发；
• 掩盖用户：数据表创建者。

3）产品诉求

• 元数据维护操作简单、方便，支持批量操作；
• 可以清楚的知道自己担任的财物元数据掩盖、用户使用情况；
• 渠道供给方便的数据追寻、溯源的功能，可以快速定位数据血缘。

数据团队办理者

评价数据财物事务价值、数据对事务支撑或赋能效率，对数据开发人员进行量化考核。并对数据财物的健康度、数据成本进行管控。

1）事务场景

• 评价数据财物建造的到底怎么样；
• 数据人员作业量化考核；
• 渠道健康度管控，降本增效。

2）用户

• 数据开发办理者；
• 数据部分担任人。

3）产品诉求

• 能够供给财物健康度评价的全面的目标，如模型掩盖度、复用度、元数据完善度、数据质量等；
• 财物责任人到人，可以量化考核每个数据开发者的作业数量和质量。

三、数据地图需求具备的数据财物办理能力

1. 财物大盘

• 财物数量：财物总数、新增数量、管理数量；
• 资源消耗：存储资源、出产消耗核算资源；
• 健康度：元数据掩盖度100%表占比、数据质量反常数、高耗时任务及列表、跨层引用数、近90天无访问数；
• 管理维度：管理财物数量、管理效果、待管理数量。