DBA 开始涉及数据治理，修炼 皇者之境

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数据治理，今天怎么开始说数据治理了，这个是我接到的最近要开展的工作，不过我也挺高兴，终于可以接触到数据治理的工作了，这算是DBA登峰造极的工作项目了，

所以本期来说说数据治理到底是什么，很多人将数据治理停留在一个名字，或纯理论的部分。数据治理本身是一个企业，或者一个团体在业务发展中到了一定阶段，业务成熟后的对现有数据的在利用在使用，或保证数据安全的一种具体化的工作。

数据治理中，主要有三个大的核心模块

1  有什么

这是第一个问题，数据治理中需要获知我们有什么核心的数据，可以帮助企业的管理者和数据的使用者，将数据进行数据资产可视化。这个部分的关键是获得信息的完整性和正确性。很多数据治理中的第一步就倒了，主要的原因就是无法获得有效的信息，和变动的信息。

一些单位在数据治理上，是既想要又想要，又要出成果，又不给人。在这样的状态下，必须有工具助力这个工作。同时需要注意工具的灵活性，在数据没有进行治理过的企业，数据表的设计是不会有治理的意识，这就导致字段的名字非常的随意，给工具的治理带来了非常大的问题，导致信息收集的不全。

我们要把这些数据当成资产的概念，而不是他们就是数据。

2  管什么，数据治理要管理什么

初级管理中，我们会涉及到几个部分

1 数据的标准制定，在一个企业里面各个业务模块中的是有通用字段的，通用字段的主要的意义在于这个字段是各个业务部门流转时需要使用的，很有可能在A部门一个字段varchar20够了，而在另一个部门这个字段要进行更新，更新的时候他们业务的部门要求是varchar40才能处理完毕，这就导致数据治理中的以一个问题，数据孤岛的问题。

2 数据字段的产生和结束的流程和生命周期的问题，一个表一个字段在设计之初是从哪里来的，到哪里去，经过几个部门的使用，这都是需要管理的，在一个复杂的业务中，关键数据不经过跟踪，很可能导致数据在中间环节出现问题后，导致下游的业务报错或数据出错。

3 数据的版本问题，核心数据的更新会导致其他使用数据的部分造成问题，什么时候变化，变化了什么，方便整体企业了解相关数据的变动对自身的业务的影响

3  建立通知渠道和管控机制

在我们进行了简单的数据治理后，我们需要一个消息的发布渠道，通过消息的发布渠道，来完善数据治理的成效。不能让这个系统孤立，而是让这个系统为各个业务部门服务，才能获得各个业务部门的支持和信息的给付。

这就是我一个初级的数据库治理的想法，欢迎有相关的工作经验的同学一起来交流，DBA初级的工作，被替代是自然，只有不断冲击向上的路径，尽量让AI 无法触及我们的工作，才是高级的DBA 架构 工作的努力的方向。

1. 练气期（入门期）
   刚入行，主要靠记忆和手脚勤快，写脚本、跑命令、查日志，能在师傅的带领下把数据库跑起来，处理日常小问题。这个阶段的核心是“存活”和“执行”，练就一口气，能跟得上业务节奏。

2. 筑基期（技术打磨期）
   开始独立思考，深入数据库原理，研究存储、索引、事务、锁机制、复制、备份恢复，能独立处理系统的性能问题。筑基完成后，数据库“技术功底”打牢，属于能真刀真枪硬刚的“关公”型人才。

3. 结丹期（体系化掌握期）
   不再只是解决单点问题，而是有系统化的优化能力，能设计标准化流程、规范，知道在不同场景下如何选型和调优。同时，能跨越多个数据库产品（Oracle、PostgreSQL、MySQL、MongoDB 等），把技术和业务结合起来。

4. 元婴期（业务贴合期）
   这里就是向“云数据库负责人”靠拢的阶段了。开始懂得用“谋略”代替“武力”，不仅仅关注数据库的稳定，还要关注 业务价值 和 成本优化。能说服领导替换数据库、迁移云上、用新技术替代旧方案，为公司省钱、提速，影响力直达 CEO 层。

5. 化神期（沟通与战略期）
   此时角色已经从“技术专家”转向“沟通与协调大师”。你不仅要和研发、运维沟通，还要和厂商、云平台谈判，甚至直接影响产品路线。这里锻炼的是 话术、文字、判断与协调能力，真正成为能驱动组织前进的人。

6. 飞升期（行业视野期）
   不局限于某一家公司，而是放眼整个行业。能看到数据库发展的大趋势：云原生、Serverless、HTAP、AI 结合等。你能站在全局视角，判断哪些新技术值得引入，哪些 hype 只是概念，成为企业的“技术军师”。

7. 皇者（定鼎一方）
   这是修炼的最高层次，不仅仅是“用数据库”，而是能 定义数据库的使用方式。在公司或行业内制定标准，引领一套数据库治理、架构体系，甚至参与产品设计。这个阶段的你，不是 DBA，而是 数据库战略家。

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