随着数仓及研发技术团队维护的数据量大、资源使用量大、成本越高、优化压力越大。如何主动发现无效或低效使用的资源，并且可以周期性高效的进行主动治理变为团队治理目标核心诉求之一。

在传统情况下，资源优化多数依靠团队经验和人为意识管控。随着业务需求和技术环境的变化，依靠人工管理很难快速适应变化，容易导致资源过剩或不足。同时，传统方法缺乏数据支持，无法全面了解资源使用情况，难以进行科学的资源优化。

目前，火山引擎大数据研发治理套件 DataLeap提供资源大盘结合健康分监测能力，可帮助企业主动优化有问题的资源。通过对健康分大盘进行下钻，可以明确有问题的资产库以及资源消耗影响最大的个人或团队，并进行催办，达到高效利用服务资源、降低企业资源成本的目的。

火山引擎 DataLeap 的资源优化规则库可以根据业务当前的治理规划，灵活选择适合的整体治理策略。对于治理接口人角色，可以通过 DataLeap 自定义规则，如未设置数据生命周期有效时间、长时间未被查询的数据表等，以提升资产整体健康分、节约存储空间。而对于治理负责人角色，可以通过大盘清晰可视数据资产的整体治理情况，智能规划存储和计算资源，从而降低管理成本。

火山引擎 DataLeap 数据治理平台还可以为长期治理滞停的团队提供自动定期提醒能力。最终，团队可以通过治理大盘验收资源优化的效果，同时将优化规则经验沉淀下来，通用规则可为其他团队直接引用。

重视成本优化可以帮助从全局视角统筹数据资产，提高治理过程中的协作效率，实现团队自驱动自执行，从而舍弃复杂的评估和执行体系。除了上述治理能力，火山引擎DataLeap还可以提供数据集成、数据开发、运维、资产等能力，帮助用户提升数据研发效率、降低管理成本，加速推动企业的数据化转型，目前已经应用于泛互联网、制造、新零售、汽车等领域。