现如今，企业业务规模不断扩大和数字化转型加速，数据量呈爆炸式增长。在这个过程中，新的业务系统不断上线，旧系统未及时淘汰，使得数据源头日益增多，数据流转路径错综复杂，加之技术架构的多样性和数据标准、类型、口径的差异性等，共同造成了重复资产的产生。

例如，一家快速扩张的企业，在发展初期为了满足不同业务部门的需求，分别建立了多个独立的销售和库存管理系统。随着业务增长，这些系统之间的数据未能有效整合，导致客户信息、商品库存等数据出现大量重复，不仅占用存储资源，还影响了数据分析的准确性和业务决策的效率。 

所以，重复资产的存在，导致众多企业面对着“数据”这座金山，不得不经受着“千淘万漉”的痛苦，特别是“找不到有价值数据”，使得很多数据开发人员，一面投入大量精力进行数据研发，工作繁重苦不堪言，一面还要面对业务用数不满意的评价。

在我们的调研中发现，企业对重复资产识别的需求愈加强烈，其中在业务端，通过字段口径找出相似表，有一套解决方案满足以下场景尤为迫切。

识别集市层不同表的公共部分（下沉集市层表的公共逻辑）

这一过程不仅限于简单地找出表之间的共同字段或结构，更重要的是要深入理解这些表在业务逻辑上的共通之处。通过深入分析集市层中“表 1、表 2、表 3”等及其下属多层表的字段、计算逻辑以及数据流转路径，可以精准地提炼出这些表在数据处理、业务规则应用上的共同特征。

这些公共逻辑一旦识别并下沉到公共层，将极大地简化后续的数据处理流程，提升数据处理的标准化和一致性，进而促进公共层的广泛利用，减少数据冗余和重复计算。例如发现集市层的相似表（偏向于集市层的 ODS 层），且来自于同一个 b.data 的表，通过去重汇总一个 p.data 的表。

识别集市层的表与公共层的表的重复度（提高公共层的复用）

这一步骤旨在优化数据架构，减少不必要的数据复制和存储开销。通过比对直接引用 b.data 的集市层表与 p.data 中已存在的表，不仅要找出结构上的相似性，更要评估数据内容、业务含义以及数据使用场景的重合度。

这一分析能够揭示哪些集市层表实际上是公共层已有表的重复或变种，进而指导企业将这些表迁移到 p.data 的相应表中，或调整其设计以更好地复用公共层资源。如此一来，不仅提高了公共层的复用率，还避免了公共层因缺乏实际使用而逐渐“空心化”的风险。

识别加工逻辑相似的表（快速定位数据加工冗余环节）

这一步是优化数据处理流程、提升数据质量的关键一环。在集市层中，往往存在多张表，虽然数据来源不同，但在数据处理、清洗、转换等环节采用了相似甚至相同的逻辑。通过自动化工具或人工审查，可以系统地识别出这些加工逻辑相似的表，并输出详细的相似表及其字段口径对比。

这一信息对于数据治理团队来说至关重要，能够帮助团队快速定位数据加工过程中的冗余环节，推动数据处理逻辑的标准化和复用，提升数据处理效率，降低出错率，确保数据质量的一致性。

为此，企业尝试过很多方式，比如利用利用数据库管理系统（DBMS）提供的去重功能，或者使用数据库索引来加速查询过程，提高去重效率，再或者利用 Hadoop、Spark 等大数据平台，结合 MapReduce 或 Spark SQL 等处理框架，对海量数据进行分布式处理和去重等，但依靠于这些单点能力的堆叠，并不能够全面帮助企业实现重复资产自动识别。

相较于以上提到的方案，国内 Data Fabric 架构理念的实践者与引领者 Aloudata 基于自研的算子级血缘解析技术，打造的全球首个算子级血缘主动元数据平台——Aloudata BIG，借助于“算子级血缘解析”技术和“主动元数据管理”能力，能够深入到企业数据处理的每一个细节，不仅可对字段口径进行任意跨层穿透、合并及比对，还可对字段级实现多级相似度计算，包括列算子级别的加工逻辑，精准捕获数据字段之间的计算关系。例如，判断是否来自同一数据源、是否采用相同汇总方式、是否具有相同的汇总粒度或统计周期，以及数据范围是否一致。

在全域重复资产的识别过程中，Aloudata BIG 主动元数据平台可以自动采集库、表、列、报表、模型、指标、标签、脚本等一切数据资产全生命周期的元数据，内置高精度数据相似度评分算法，可自动扫描全域数据资产，精准识别重复计算、发现相似数据，并生成重复资产报告，基于可视化的字段口径及加工链路比对，可快速分析数据异同、有的放矢发起重复数据治理。

目前，Aloudata BIG 已经在包含达 10 万级数据资产规模的生产环境中，实现了全域范围内的精准识别和去重，不仅帮助企业完成数据资产的盘点治理，还大幅减少人力成本和冗余浪费，提供了一种更科学的途径来优化数据管理和减少资源浪费。进入 Aloudata 官网，了解更多。