作者簡介：王積杰目前擔任IBM數(shù)據(jù)與AI產(chǎn)品線大中華區(qū)信息架構產(chǎn)品總監(jiān)，對AI和信息架構有深刻的理解和認識。擁有20多年的IT從業(yè)經(jīng)驗，從2008年起擔任IBM公司大中華區(qū)數(shù)據(jù)治理產(chǎn)品線產(chǎn)品總監(jiān)，多年從事企業(yè)數(shù)據(jù)集成和治理的工作。對ETL，實時數(shù)據(jù)集成，數(shù)據(jù)治理，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理和元數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)目錄都頗有造詣。

數(shù)據(jù)治理已經(jīng)發(fā)展了 20 多年，從最早的元數(shù)據(jù)管理，到后來的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理，很多企業(yè)多年前都建設了名為數(shù)據(jù)治理的項目。但是，如果你去問這些企業(yè)，數(shù)據(jù)治理項目做得怎么樣?發(fā)揮了怎樣的業(yè)務價值和效益?你得到的答案往往不盡人意。很多企業(yè)建設好數(shù)據(jù)治理項目以后，就荒廢了沒有人使用。為什么會造成這樣的情況呢?究其原因是，其數(shù)據(jù)治理項目只是面對 IT 人員的，并不是面對業(yè)務人員的。如果一個項目不是面對業(yè)務人員的，就難以發(fā)揮業(yè)務價值，業(yè)務人員無法使用，往往是不可能獲得成功的。因此，近年來，國外興起了建設數(shù)據(jù)目錄的熱潮，不只是談數(shù)據(jù)治理，而是為了解決面向業(yè)務人員并體現(xiàn)業(yè)務價值的問題。數(shù)據(jù)目錄就是為了幫助業(yè)務人員以及數(shù)據(jù)科學家，解決尋找數(shù)據(jù)、了解數(shù)據(jù)、優(yōu)化數(shù)據(jù)以及使用數(shù)據(jù)的難題。

什么是數(shù)據(jù)目錄?

很多人還不清楚什么是數(shù)據(jù)目錄，我來打個比方，我們用書來比喻數(shù)據(jù)。大家都知道圖書館的圖書目錄，我們過去進到圖書館借書，首先就要去查找圖書目錄。如果一個圖書館那么亂的話，相信就連圖書管理員也無法找到想要的書吧?如果一個企業(yè)的數(shù)據(jù)庫管理得那么亂，那么就連數(shù)據(jù)庫管理員可能也無法找到數(shù)據(jù)了。如果一個圖書館 右上角那樣的話，那說明這個圖書館的書，已經(jīng)分門別類擺放整齊了，就像一個企業(yè)的數(shù)據(jù)，結構化的和非結構化的，都分別在數(shù)據(jù)庫里或大數(shù)據(jù)平臺上，放得整整齊齊了。

但是，對于圖書館來說，其主要任務是為讀者服務的，書擺放得整齊，需要借書的讀者就能借到他要的書嗎?我們都知道，那是不夠的，因為缺少一個圖書目錄，就是左邊的小抽屜。那個小抽屜里放的是一張一張的書卡，書卡上寫了一些什么呢?往往有書的名字、書的簡介、書的作者、書的出版年份，還有書的類別，比如是物理類的還是化學類的;書的屬性，比如是工具書類的還是文藝書類的;書適合的年級，比如一年級還是三年級;最重要的是書的具體位置，它是在圖書館的哪一排的哪一層的哪一格里。有了這張書卡，我們就可以輕松地找到這本書并借到這本書了。我曾經(jīng)和一個大型企業(yè)的 CIO 聊天，這家企業(yè) 20 年前就建了數(shù)據(jù)倉庫，十年前又建了大數(shù)據(jù)平臺和數(shù)據(jù)湖，類似數(shù)據(jù)治理的項目都建設過好幾期了。我問 CIO 最近企業(yè)在IT方面開展什么項目呢?CIO 回答，最近招進了好幾個數(shù)據(jù)科學家，打算開展AI項目的建設，但是遇到了困難。數(shù)據(jù)科學家們在工作中，要花 70% 以上的時間在尋找數(shù)據(jù)，而不是 AI 建模。CIO 問，為什么我們過去的數(shù)據(jù)治理項目，幫不了這些數(shù)據(jù)科學家呢?我就告訴這個 CIO, 你們過去的數(shù)據(jù)治理項目，都是面向IT用戶的，不是面向業(yè)務人員的。如果你真的要幫助數(shù)據(jù)科學家方便快捷地找到他們要的數(shù)據(jù)，你就要建設真正的數(shù)據(jù)目錄。

建立數(shù)據(jù)目錄的業(yè)務準備

要建立真正的數(shù)據(jù)目錄，前期還是要做好一些業(yè)務方面的準備工作的，就像建一張書卡一樣，書卡上的內(nèi)容，你先要準備好。數(shù)據(jù)目錄一般有這樣一系列的業(yè)務域的元素：

01數(shù)據(jù)分類(Categories)

這是從業(yè)務角度，對業(yè)務數(shù)據(jù)的分類。就像圖書館里的書，按物理、化學、生物、醫(yī)學來分類一樣。企業(yè)里可以按分公司或部門來分類，也可以按業(yè)務類型來分類，如：銷售類、生產(chǎn)類、財務類等等。

02業(yè)務術語(Terms)

業(yè)務術語就有點像書卡上的書名了，讀者根據(jù)書名來找書，那么數(shù)據(jù)科學家們往往也是根據(jù)業(yè)務術語來找他要的數(shù)據(jù)。比如：VIP客戶、日產(chǎn)量、月產(chǎn)量等。也可以是一些業(yè)務的指標和維度。

03政策 (Policies)

大到國家小到企業(yè)，都有很多政策，會影響數(shù)據(jù)的性質(zhì)和使用。比如：個人數(shù)據(jù)的隱私保護，歐盟有 GDPR，中國也出臺了《個人信息保護法》，對個人信息我們需要打上隱私標簽，進行保護，不能隨意泄露。

04規(guī)則(Rules)

數(shù)據(jù)都有規(guī)則，有的是業(yè)務規(guī)則，有的是數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則。比如：身份證號碼，它的規(guī)則是18位的數(shù)字，前6位代表地區(qū)，中間8位代表生日，后三位是序號，最后一位是校驗碼。有些物料的號碼，第一位是字母代表材質(zhì)，后四位數(shù)字代表序列等等。

05參考數(shù)據(jù)(Reference Data)

有些數(shù)據(jù)是代碼，需要通過參考數(shù)據(jù)來知道真正的數(shù)值。

06數(shù)據(jù)分級(Classification)

就像書卡上會告訴你這本書是給一年級用的還是給四年級用的，數(shù)據(jù)也是需要分級的。比如：第一級的數(shù)據(jù)屬于公開數(shù)據(jù)大家都可以看，第二級的數(shù)據(jù)只有部門經(jīng)理才能看，第三級的數(shù)據(jù)是給高層領導看的，第四級數(shù)據(jù)只有董事會的成員才能看等等。

07數(shù)據(jù)類型(Data Class)

我們可以對數(shù)據(jù)根據(jù)它的類型進行分類，比如：姓名、地址、電話、身份證號碼，或者是產(chǎn)品代碼、產(chǎn)品種類或是產(chǎn)量信息等等。我們需要對Data Class的類型進行定義，比如通過正則表達式。Watson Knowledge Catalog 將可以通過AI的方式，根據(jù)Data Class的定義，自動的進行數(shù)據(jù)的分類和識別。

建立數(shù)據(jù)目錄的技術難點

數(shù)據(jù)目錄的實現(xiàn)其實并不容易，否則，為什么那么多年來，大多數(shù)的客戶還是在普通的數(shù)據(jù)治理層面，僅能夠面向技術人員，而不能面向業(yè)務人員呢?原因是：一個企業(yè)的業(yè)務域元素可能有幾萬個，而技術域的元數(shù)據(jù)可能有幾十萬個，幾萬個與幾十萬個的對應關系，可比圖書館的書卡制作要復雜得多了。幾千本書你可以通過書卡，用人工的方法一一對應。但幾萬個業(yè)務域元素和幾十萬個技術元數(shù)據(jù)的對應，全部要靠手工來實現(xiàn)，幾乎是不可能完成的任務。這也是這么多年來，數(shù)據(jù)目錄沒有很快發(fā)展起來的原因，直到最近AI技術和機器學習技術的引進，才幫助我們解決了這個問題——針對這個難題，IBM推出了Watson Knowledge Catalog。 Watson是IBM 響當當?shù)腁I名片，所以Watson Knowledge Catalog里，采用了大量的IBM企業(yè)級AI和機器學習的技術，來幫助我們實現(xiàn)從業(yè)務到技術的關聯(lián)。

展示了數(shù)據(jù)目錄各個元素之間的關系。其中，從業(yè)務術語到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的那個紅色的箭頭，一直是數(shù)據(jù)目錄建設的難點。直到 IBM 采用了大量的AI和機器學習的方式，來幫助做自動的關聯(lián)，才解決了這個問題。如果業(yè)務元數(shù)據(jù)或者 Data Class 定義了清晰的數(shù)據(jù)規(guī)則，那么，Watson Knowledge Catalog 就可以應用AI的能力，進行自動關聯(lián)。如果并沒有定義清晰的規(guī)則，那么，我們可以用人工的方式，手工地進行關聯(lián)，同時 Watson Knowledge Catalog 會進行機器學習，自動建立規(guī)則。當你用手工多關聯(lián)幾次，自動建立的規(guī)則越來越完善以后，系統(tǒng)就能通過AI實現(xiàn)自動關聯(lián)了。

建立數(shù)據(jù)目錄的技術準備

建立數(shù)據(jù)目錄，我們要了解企業(yè)內(nèi)部都有哪些數(shù)據(jù)?這些數(shù)據(jù)在哪里?數(shù)據(jù)質(zhì)量狀況是如何的?這些都可以使用 Watson Knowledge Catalog 的數(shù)據(jù)自動發(fā)現(xiàn)功能去實現(xiàn)。Watson Knowledge Catalog 會自動地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)，自動地連接數(shù)據(jù)源，并導入元數(shù)據(jù)。它還可以自動地分析數(shù)據(jù)的質(zhì)量狀況，進行數(shù)據(jù)質(zhì)量的打分，并形成數(shù)據(jù)質(zhì)量的圖表或儀表盤。數(shù)據(jù)質(zhì)量的打分，可以利用已經(jīng)定義的數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則，也可以允許業(yè)務人員用拼圖的方式，自定義數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則。這種定義方式有點像拼圖游戲，數(shù)據(jù)科學家可以用一些簡單的規(guī)則如大于、小于、等于、AND、OR、包含、不包含等，自己拼出數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則, 并運行，幾分鐘就可以得到數(shù)據(jù)質(zhì)量的報告。過去，數(shù)據(jù)科學家拿到一批數(shù)據(jù)，為了要了解其數(shù)據(jù)質(zhì)量，往往要把需求提給IT部門，IT 部門還要請軟件開發(fā)商來寫程序，從而分析這批數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)質(zhì)量。從數(shù)據(jù)科學家提出需求，到拿到數(shù)據(jù)質(zhì)量報告，有的時候要幾周時間。這與我們目前的高效快節(jié)奏的社會完全不匹配。而如果數(shù)據(jù)科學家用拼圖方式，花 5 分鐘定義數(shù)據(jù)質(zhì)量規(guī)則，然后執(zhí)行它，15 分鐘后，就能得到結果了。這種自助式的數(shù)據(jù)質(zhì)量探索能力，往往是數(shù)據(jù)科學家最希望的。

另外，元數(shù)據(jù)管理和血緣分析，也是數(shù)據(jù)目錄不可或缺的功能，他可以幫助數(shù)據(jù)科學家了解每一個數(shù)據(jù)從哪里來，到哪里去，從而更好地理解業(yè)務。

數(shù)據(jù)目錄的使用

本文開頭就提到，數(shù)據(jù)目錄建設的目的，是為了解決業(yè)務人員和數(shù)據(jù)科學家們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)和使用數(shù)據(jù)的難題。那么，為數(shù)據(jù)科學家和業(yè)務人員提供一個友好的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和使用的界面就尤為關鍵了。Watson Knowledge Catalog 可以將數(shù)據(jù)目錄，展示成一個知識圖譜。業(yè)務人員可以既通過類似 Google 的方式，通過搜索業(yè)務詞匯，找到他需要的數(shù)據(jù)，也可以通過基于知識圖譜的發(fā)現(xiàn)和探索，很方便地圖形化地找到他要的數(shù)據(jù)，并且可以自助地獲取這些數(shù)據(jù)。Watson Knowledge Catalog 自帶有數(shù)據(jù)隱私保護的功能。如果某個數(shù)據(jù)已經(jīng)被打上了隱私保護的標簽，那么你就看不到這些數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)會被打上星號或者漂白后再展示。數(shù)據(jù)科學家獲得了他要的數(shù)據(jù)后，還可以自助地優(yōu)化這些數(shù)據(jù)或者利用 Watson Knowledge Catalog 自帶的數(shù)據(jù)可視化工具，進行數(shù)據(jù)圖形化展示，這些功能都極大地方便了數(shù)據(jù)科學家對數(shù)據(jù)的處理和分析。如果數(shù)據(jù)科學家需要進行下一步的AI數(shù)據(jù)建模，還可以直接將這些數(shù)據(jù)不落地的送到我們的自動化 AI 建模工具 AutoAI 進行建模或者 BI 平臺 Cognos 進行報表展現(xiàn)，真正實現(xiàn)數(shù)據(jù)目錄為業(yè)務人員服務的功能。

后記

智能數(shù)據(jù)目錄的建設，可以使業(yè)務人員或者數(shù)據(jù)科學家，隨時找到他們需要的數(shù)據(jù)，并且可以通過自助的方式，獲取這些數(shù)據(jù)。這個功能，是實現(xiàn) Data Fabric 的第一步。建設好了智能的數(shù)據(jù)目錄，就為今后Data Fabric的建設打下了堅實基礎。Data Fabric 已經(jīng)成為 Gartner 在 2022 年最熱的IT趨勢的第二名。企業(yè)實現(xiàn) Data Fabric 的架構將是大勢所趨，讓我們先從建設智能的數(shù)據(jù)目錄開始吧。

原文標題：IBM Watson Knowledge Catalog：邁向智能化數(shù)據(jù)經(jīng)緯的第一步

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審核編輯：湯梓紅