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本文主要介紹了數據治理對于降低成本的重要性，并從多個方面提出了數據成本優化的主要方向，包括提高資源利用效率、優化存儲策略、量化成本并促進優化、加強數據質量管理以及滿足合規要求以保障數據安全等方面。

除了提效，降本也成了企業經營的長期戰略。在運營數據進行精細化運營和數字化轉型之后，數據成本優化也成了數據治理的核心工作之一。數據成本優化能夠減少企業運營成本，提高資源利用效率，使企業能夠更高效地利用有限的資源，實現可持續發展。

一、數據成本的主要來源

數據成本除了相關產研等人力資源成本外，存儲和計算的服務器成本是大頭，尤其是隨著大模型應用的逐漸深入，對計算資源有了更多的需求，一臺服務器幾萬塊錢，千萬級DAU的企業每年在服務器上的支持成本在大幾千萬。數據成本產生的主要原因：

• 數據規模和復雜度：隨著數據量的增加和種類的增多，處理、存儲和分析這些數據所需的成本也會相應增加。
• 數據質量和準確性：數據質量低或存在錯誤，需要投入更多的資源進行清洗和修復，從而增加成本。

• 數據分析需求：不同的分析需求可能需要不同的技術和工具，導致成本增加。
• 數據安全和合規要求：不同行業和地區對數據安全和合規的要求不同，需要額外的投入來滿足這些要求。

二、數據成本優化的方向

提高資源利用效率：通過優化任務執行、提高機器利用率等方式，減少資源浪費，也就是在大數據平臺（離線、實時）,可以借助AI能力，優化任務的調度策略，最大可能提升機器利用率

優化存儲策略：除了業務自然增長外，設定合理的數據生命周期，設定冷溫熱數據的標準，如90天不使用為冷數據，定期刪除或歸檔不再需要的數據，減少存儲成本。

量化成本并促進優化：建立明確的成本量化標準，通過賬單排名等方式促進相關人員主動優化成本，除了量化成本結果外，定期檢測高耗時、低效任務，給到數據生產者明確的優化指引，促進低效任務的代碼優化。也可以借助AI代碼檢測能力，在任務提交環節進行校驗、提醒

加強數據質量管理：提高數據質量和準確性，減少因數據問題導致的額外成本。

滿足合規要求并保障數據安全：遵守相關法規和政策，確保數據在存儲、傳輸和使用過程中的安全性，避免因數據安全問題導致的額外成本。

建設完善的數據資產管理能力，提升模型復用性，減少重復開發帶來的程浪費，如建設易用的數據地圖、數據血緣、指標管理工具等，通過完善的元數據信息，輔助數據使用者快速找到已有數據，同時平臺需要具備一些重復任務的自動化檢測能力