数据供应者与消费者之间往往存在一种矛盾：供应者做了大量的数据治理工作、提供了大量的数据，但数据消费者却仍然不满意，他们始终认为在使用数据之前存在两个重大困难。

1）找数难

企业的数据分散存储在上千个数据库、上百万张物理表中，已纳入架构、经过质量、安全有效管理的数据资产也会超过上万个，并且还在持续增长中。例如，用户需要从发货数据里对设备保修和维保进行区分，以便为判断哪类设备已过保（无法继续服务）提供准确依据，但生成和关联的交易系统有几十个，用户不知道应该从哪里获取这类数据，也不清楚获取的数据是否正确。

2）读不懂

企业往往会面对数据库物理层和业务层脱离的现状，数据的最终消费用户无法直接读懂物理层数据，无法确认数据是否能满足需求，只能寻求IT人员支持，经过大量转换和人工校验，才最终确认可消费的数据，而熟悉物理层结构的IT人员，并不是数据的最终消费者。例如，当需要盘点研发内部要货情况的时候，就需要从供应链系统获取研发内部的要货数据，但业务用户不了解该系统复杂的数据存储结构（涉及超过40个表、1000余个字段），也不清楚每个字段名称下所包含的业务的含义和规则。

企业在经营和运营过程中产生了大量数据，但只有让用户“找得到”“读得懂”，能够准确地搜索、便捷地订阅这些数据，数据才能真正发挥价值。

数据地图（DMAP）是华为公司面向数据的最终消费用户针对数据“找得到”“读得懂”的需求而设计的，基于元数据应用，以数据搜索为核心，通过可视化方式，综合反映有关数据的来源、数量、质量、分布、标准、流向、关联关系，让用户高效率地找到数据，读懂数据，支撑数据消费。

数据地图作为数据治理成果的集散地，需要提供多种数据，满足多类用户、多样场景的数据消费需求，所以华为公司结合实际业务制定了如图所示的数据地图框架。

数据地图为四类关键用户群体提供服务。

1）业务分析师

业务分析师是企业最大的数据消费群体，具有良好的业务背景，有些数据分析师本身就是业务人员，了解业务需求实质，理解业务含义，与利益相关者有良好的沟通。通过对数据的识别，借助数据分析工具，生成可供阅读的图表或者仪表板，使用分析结果识别问题，支撑决策。对数据可信度、业务含义、数据定位有强烈诉求。

2）数据科学家

数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂异构的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能进行新的数据洞察的工程师或专家。对业务含义、数据关系有强烈诉求。

3）数据管家

公司数据管理体系的专业人员，负责协助数据Owner对数据信息架构进行管理，包括定义信息架构中的责任主体、密级/分类，为数据安全管理提供重要输入。通过信息架构设计，统一业务语言，明确管理责任，设定数据质量标准，拉通跨领域信息流，支撑运营和决策。对数据质量、信息架构、数据关系有强烈诉求。

4）IT开发人员

主要为企业的数据仓库开发人员，通过对物理表进行定位、识别和ETL，创建满足业务分析师或者应用平台所需要的模型或维表。对数据定位、数据关系有强烈诉求。