从服务体验出发做数据治理：数据服务于业务，因为业务是在不断的发展，所以当数据建设到了抖音短视频
一定阶段的时候，各种问题随之而来，既有底层数据模型过于冗余、链路过于复杂等问题抖音短视频，也有业务侧使用数据时的体验问题。
出发解决问题，指定一系列指标规范，建模规范，借助元数据管理工具完成强制实施。开发侧做了很多动作，但往抖音短视频
的角度出发，推动数据治理的落地，让业务同学直接体验到数据治理带来的数据服务升级。
文所讲的内容，更多是业务线服务（数据 ）中沉淀的经验，所以对服务于具体业务线的抖音短视频
于自助计算，但目前指标维度数据易用性较差，导致业务使用成本高环球360，甚至多次因为指标抖音短视频
核心原因主要有两个：一方面建设过程中，对于核心指标体系不清晰抖音培训，所以拓展了抖音短视频
很多阶段性的指标维度；另一方面由于业务经历多年的发展，数仓围绕许多 “昙花一现抖音短视频
业务线划分的指标维度集合）做指标维度的治理，降低数据集使用的难度；并沉淀出一套抖音短视频
量/内容量/中台内容量-去重）抖音培训，从表面完全看不出具体差异。有新老模型的原因，也有不同场景下对抖音短视频
量” 类指标非常多，可以考虑通过维度组合核心指标的方案实现（限定「是否当日新增内容」维度下的「中抖音短视频
根据指标维度的使用热度及业务需要，确认指标是否可以下线）数据开发对于可以简化通过抖音短视频
维度组合计算的指标给出建议（比如：「是否当日新增内容」维度 与「中台发布态内抖音短视频
优先做指标维度的表层治理，提升业务侧可感知的数据体验，对应不同的情况应用层做三类动作抖音短视频
1）不规范指标重命名（对于命名不易理解，不规范的指标维度，按照公司抖音短视频标准
2）无用指标/数据模型下线（部分指标维度不再使用的模型做字段下线；抖音短视频
对应所有指标均已经确认可下线的模型做模型下线）同义不同名维度/抖音短视频
