数据治理：数据成本优化的主要倾向

除了提效，降本也成了企业经营的长期计策。
在运营数据进行风雅化运营和数字化转型之后，数据本钱优化也成了数据管理的核心事情之一。
数据本钱优化能够减少企业运营本钱，提高资源利用效率，使企业能够更高效地利用有限的资源，实现可持续发展。

一、数据本钱的紧张来源

数据本钱除了干系产研等人力资源本钱外，存储和打算的做事器本钱是大头，尤其是随着大模型运用的逐渐深入，对打算资源有了更多的需求，一台做事器几万块钱，千万级DAU的企业每年在做事器上的支持本钱在大几千万。
数据本钱产生的紧张缘故原由：

数据规模和繁芜度：随着数据量的增加和种类的增多，处理、存储和剖析这些数据所需的本钱也会相应增加。
数据质量和准确性：数据质量低或存在缺点，须要投入更多的资源进行洗濯和修复，从而增加本钱。
数据剖析需求：不同的剖析需求可能须要不同的技能和工具，导致本钱增加。
数据安全和合规哀求：不同行业和地区对数据安全和合规的哀求不同，须要额外的投入来知足这些哀求。

二、数据本钱优化的方向

提高资源利用效率：通过优化任务实行、提高机器利用率等办法，减少资源摧残浪费蹂躏，也便是在大数据平台（离线、实时）,可以借助AI能力，优化任务的调度策略，最大可能提升机器利用率

优化存储策略：除了业务自然增长外，设定合理的数据生命周期，设定冷温热数据的标准，如90天不该用为冷数据，定期删除或归档不再须要的数据，减少存储本钱。

量化本钱并促进优化：建立明确的本钱量化标准，通过账单排名等办法促进干系职员主动优化本钱，除了量化本钱结果外，定期检测高耗时、低效任务，给到数据生产者明确的优化指引，促进低效任务的代码优化。
也可以借助AI代码检测能力，在任务提交环节进行校验、提醒

加强数据质量管理：提高数据质量和准确性，减少因数据问题导致的额外本钱。

知足合规哀求并保障数据安全：遵守干系法规和政策，确保数据在存储、传输和利用过程中的安全性，避免因数据安全问题导致的额外本钱。

培植完善的数据资产管理能力，提升模型复用性，减少重复开拓带来的程摧残浪费蹂躏，如培植易用的数据舆图、数据血缘、指标管理工具等，通过完善的元数据信息，赞助数据利用者快速找到已有数据，同时平台须要具备一些重复任务的自动化检测能力

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