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Monzo银行构建跨100个团队和12000个dbt模型的治理数据网格

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Monzo银行构建跨100个团队和12000个dbt模型的治理数据网格

TL;DR · AI 摘要

Monzo银行通过构建治理数据网格,实现了跨100个团队和12000个dbt模型的高效数据管理。

核心要点

  • Monzo采用数据网格架构实现跨团队的数据治理。
  • 数据网格支持12000个dbt模型的自动化管理和维护。
  • 该架构提升了数据质量与团队协作效率。

结构提纲

按章节快速跳转。

  1. 介绍数据网格的概念及其在Monzo的应用背景。

  2. 描述Monzo如何部署和管理数据网格架构。

  3. 分析数据网格带来的具体业务和工程效益。

思维导图

用一张图看清主题之间的关系。

查看大纲文本(无障碍 / 无 JS 友好)
  • Data Mesh Implementation at Monzo
    • Architecture Overview
      • Data Governance Framework
      • Team Collaboration Model
    • Implementation Metrics
      • 100 Teams
      • 12000 dbt Models
    • Outcomes
      • Improved Data Quality
      • Enhanced Team Efficiency

金句 / Highlights

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#数据网格#dbt#数据治理
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Neobank Monzo 构建了覆盖 100 个团队和 12000 个 dbt 模型的数据网格 - InfoQ

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[InfoQ 主页](https://www.infoq.com/ "InfoQ 主页")[新闻](https://www.infoq.com/news "新闻")Neobank Monzo 在 100 个团队和 12000 个 dbt 模型上构建了受管理的数据网格

[AI, ML & 数据工程](https://www.infoq.com/ai-ml-data-eng/ "AI, ML & 数据工程")

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Neobank Monzo 在 100 个团队和 12000 个 dbt 模型上构建了受管理的数据网格

2026 年 5 月 17 日 3 分钟阅读

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Monzo 最近重新设计了其数据仓库,以支持超过 100 个团队在超过 12000 个 dbt 模型上工作。引入所谓的“网格化”方法,Monzo 将仓库成本降低了约 40%,并提高了数据交付速度 25%。

在过去一年中,Monzo,一家英国数字银行,围绕定义的建模层重建了其数据平台,明确声明了跨团队的数据依赖接口模型,并通过 CI 强制执行结构、命名和访问模式的验证。迁移涵盖了数千个 dbt 模型,并引入了数百个受管理的接口,减少了冗余查询和重新计算,提高了数据落地时间,并逆转了仓库成本增长。

虽然每个团队拥有和维护自己的数据模型,但 Monzo 通过自动化护栏和共享工具实现了分布式所有权。Antonia BadarauIrina MugfordMassimo Frangiamore,Monzo 的数据工程师,解释了挑战:

在 Monzo,超过 100 个独立、赋权的团队贡献于我们 12,000 多个 dbt 模型的数据仓库。数据的健康状况由所有这些团队共同负责。这种分布式所有权非常强大,但在大规模上实现起来也很困难。此外,随着 AI 辅助编码成为常态,每个人都可以参与生产 dbt 项目,问题就变成了:如何确保输出仍然高效、一致且高质量?

dbt 模型 是将原始数据转换为结构化数据集的 SQL 查询,设计为模块化、可重用的组件,用于构建和维护数据管道。Monzo 定义了其数据架构的三个原则:强制执行清晰的标准,通过显式接口正式化数据共享,并依靠自动化和 CI 检查来确保质量,而不是手动审查。

该银行将数据模型分为四层:自动落地模型,将原始事件扁平化;生成的标准化模型,代表具有完整历史记录的实体;逻辑模型,其中业务逻辑结合实体;以及面向特定下游用途的展示模型。

Image 14: Monzo 的四层/filters:no_upscale()/news/2026/05/monzo-data-mesh/en/resources/1blog_post_visual-1777979944235.jpg)

_来源:Monzo 博客_

团队随后通过所谓的 Modelgen 工具来确保一致性,这是一个命令行工具,可以从对象定义生成 SQL 和 YAML 模型,并通过基于 CI 的数据标准来验证结构、约定和最佳实践。Monzo 银行的工程总监 Luke Briscoe 写道:

在任何快速增长的组织中扩展数据都不容易,更不用说银行了(……)我并不知道有多少公司运行这样的工具(或至少是公开谈论它)!

Expeditious Software 的创始人 Mateusz Ulas [评论](https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7453096853174222849/?dashCommentUrn=urn%3Ali%3Afsd_comment%3A%287453417290806566912%2Curn%3Ali%3Aactivity%3A7453096853174222849%29:

将数据接口视为第一类代码仍然非常罕见。我看到的大多数地方都依赖文档并希望最好。将布线标准纳入 CI 是真正带来改进的东西。

根据该团队的说法,清晰的数据层、数据集之间的稳定接口以及 CI 中的自动化检查保持系统的一致性,使团队能够独立工作,同时减少仓库成本和处理时间。

Monzo 通过要求每个模型定义唯一的键、包含新鲜度测试、默认情况下按增量运行、声明拥有团队、提供文档,并遵循在 CI 中验证的严格命名和元数据约定来强制执行数据质量和一致性。

图片 15:Monzo 的对象定义/filters:no_upscale()/news/2026/05/monzo-data-mesh/en/resources/1monzo_data_mash-1777979944235.jpg)

_来源:Monzo 博客_

Badarau、Mugford 和 Frangiamore 补充道:

我们目前正在进行公司范围内的迁移,大约完成了 30%,还有很长的路要走。初步结果令人鼓舞。我们在某些领域看到了约 40% 的成本降低和 25% 的更快上线时间——但仍然是早期阶段。

在另一篇单独的文章中,Monzo 的工程团队描述了他们如何使用多任务神经网络来学习欺诈模式的共享表示,从而提高检测罕见和以前未见过的行为的能力,这超出了传统模型的检测能力。在今年的 QCon London 大会上,Suhail Patel 展示了另一种方式Monzo 如何构建了一个开发平台,每天可以向生产环境推送数百次更改。

作者简介

图片 16

#### Renato Losio

Renato 有丰富的云架构师、技术负责人和云服务专家经验。目前,他居住在柏林,并作为首席云架构师远程工作。他的主要兴趣领域包括云服务和关系数据库。他是 InfoQ 的编辑,也是公认的 AWS 数据英雄。您可以通过 LinkedIn 与他联系。

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