企業如何找到數據、了解數據以及使用數據？

這離不開數據目錄的能力。數據目錄有著類似于“字典”的作用，能夠幫助數據生產者和使用者快速定位數據、解釋數據、找到數據，并從中提取業務價值。

【資料圖】

對以研發人員為代表的數據生產者來說，他們利用數據目錄來組織、梳理各類元數據。例如，數據生產者會將元數據以目錄等形式編排到一起，方便維護，并通過打業務標簽、添加應用場景描述、字段解釋等豐富業務相關屬性。

對于數據分析師、產品、運營等數據使用者來說，他們通過數據目錄來查找和理解數據，例如通過關鍵字檢索，或目錄瀏覽，來查找業務場景數據，并瀏覽詳情介紹、字段描述、產出關系等，進一步理解并利用數據決策。

在字節跳動，也有這么一套被內部廣泛使用的數據目錄系統。目前，該系統已通過火山引擎DataLeap數據地圖平臺對外輸出。外部用戶也可以在DataLeap數據地圖平臺，收集、組織、訪問和補充元數據信息，為自身數據建設和治理提供支持。

火山引擎DataLeap數據地圖平臺-數據目錄

要構建一套擴展性強、易維護且易用的數據目錄系統并非易事。在大數據領域，各類計算和存儲系統百花齊放，概念和原理又千差萬別，對于元數據的采集、組織、理解、信任等，都帶來了很大挑戰。

在調研各個開源軟件及技術體系基礎上，火山引擎DataLeap選擇基于Apache Atlas改造，而這套數據目錄系統主要依賴五大關鍵技術：

第一，數據模型統一。一方面，DataLeap通過充分復用各種元數據類型間的相似能力，獲得數據模型定制靈活性；另一方面，DataLeap將數據源關聯的能力進行收斂到一起，以降低后續的維護成本。

第二，數據接入標準化。當用戶接入新的元數據時，只需要重新編寫Source和Diff Operator，而其他組件可直接復用，以標準化的connector節省接入和運維成本。

第三，搜索優化。在數據目錄中，搜索是用戶最廣泛使用的功能，也是用戶找數主要的手段。搜索優化可分為離線部分和在線部分。離線部分負責匯集各類與搜索相關的數據，完成數據清洗或者模型訓練，再根據不同的用途，寫入不同的存儲，供給在線搜索模塊使用。在線部分則分為搜索理解、召回、精排三個主要階段，步驟和概念與通用搜索引擎對齊。

第四，血緣能力。完備的血緣能力，既可以幫助數據生產者梳理、組織元數據，也可以幫助數據消費者找數、理解數據上下文。火山引擎DataLeap在設計上充分考慮血緣鏈路的多樣性和復雜性，并在血緣質量上，通過定義有效的血緣準確率、覆蓋率和時效性，確保血緣信息準確、全面和實時性。

第五，存儲層優化。當業務中有越來越多的元數據接入數據目錄，圖存儲中的點和邊將分別到達百萬和千萬量級，造成讀寫性能出現問題。在讀優化和寫優化層面，火山引擎DataLeap分別通過開啟MutilPreFetch 能力、去除Guid全局唯一性檢查，最終實現小表性能小于100ms、中表性能2~5s、大表性能0.5~1min。

據介紹，火山引擎DataLeap能幫助企業快速完成數據集成、開發、運維、治理、資產、安全等全套數據中臺建設，其中數據目錄能力主要涵蓋在數據地圖平臺，該平臺通過提供數據檢索、元數據詳情查看、數據理解等功能，解決找數難、理解數據難的痛點，同時支持數據專題、血緣圖譜、數據發現、庫表管理等特色功能。

目前，火山引擎DataLeap的數據地圖平臺已接入全鏈路核心元數據，包括LAS、MySQL、ByteHouse CE、ByteHouse CDW、TOS、LasFS、EMR hive等，提供可視化的血緣關系展示能力，幫助用戶全面的探查了解數據，支持表、字段級別血緣可視化查詢，以及按層級、范圍篩選展示，為用戶提供靈活、易用的數據服務。（作者：田軒棋）

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