大家已经意识到数据是企业最宝贵的资产了，前面讲的都是企业数据管理的方法，那企业如何把自己的数据资产建好、管好和用好？这不仅仅需要方法论和管理制度，更需要的一个可视化的数据管理工具，实现复杂的数据资产运维简单化，前面的数据中台系列文章开篇就曾介绍袋鼠云数栈大数据产品，它是一款高效的大数据实时/离线任务开发、任务调度和数据管理工具，它从以下三个方面实现数据资产的管理。

1. 数据地图管理

数据地图是对整个数据中台内的数据进行统一查询、管理的“地图”，数据地图主要面向数据开发者，汇聚用户所有数据信息，通过元数据信息收集、数据血缘探查、数据权限申请授权等手段，帮助数据中心专有云完成数据信息的收集和管理，解决”有哪些数据可用”、”到哪里可以找到数据”的难题，并且提升数据资源的利用率。

2. 数据模型管理

数据模型管理，主要是为解决架构设计和数据开发的不一致性，是为了约束平台使用者的表名、字段名的规范性，架构师从工具层合理的进行模型分层和统一开发规范，包括2部分，一个是规则配置，另一个是对表名、字段名的定期校验。

规则配置：可以配置表名必须由哪几个元素组成，比如表名=数据仓库所属层级+表所属主题+数据更新周期+增量/全量，按照这个规则，表名就会是

dws_sale_channel_day_full，这样的话，这张表是做什么的就一目了然了。

定期校验：可以对表名、字段名做定期校验，告诉你哪些表、哪些字段是不符合要求的，这样的话，平台长期运营下去，依然会处于比较健康的状态。

3. 数据质量管理

在实际生产中，数据计算任务没有告警，但不代表数据就是正确的，比如源数据异常、代码逻辑修改等原因都会造成结果数据错误。数据质量就是保障数据正确性的工具，主要包括这么几部分：一是支持准确性校验规则，二是支持双表校验，三是输出校验报告。

数据准确性规则配置：可以配置针对表的、字段的校验规则，比如这个表的数

量是不是波动很大，某个字段是不是有异常的值，这个字段的值会不会有很多空值。

双表校验配置：数据迁移、重要逻辑变更时需要保证数据的一致性，传统方式采用人工编写SQL的校验方式，数栈·Valid提供自动化校验功能，仅需页面配置即可完成海量数据的一致性校验。

输出质量报告：支持字段级、表级校验报告，具备历史数据统计功能，辅助定位数据质量的问题根源会定期的自动执行校验规则，输出校验报告。