数据质量管理策略之事前预防-落实数据标准

蒲公渶

2023-01-12

数据标准的有效执行和落地是数据质量管理的必要条件。数据标准包括数据模型标准、主数据和参考数据标准、指标数据标准等。

1、数据模型标准
数据模型标准数对数据模型中的业务定义、业务规则、数据关系、数据质量规则等进行统一定义，以及通过元数据管理工具对这些标准和规则进行统一管理。在数据质量管理过程中，可以将这些标准映射到业务流程中，并将数据标准作为数据质量评估的依据，实现数据质量的稽查核验，使得数据的质量校验有据可依，有法可循。

2、主数据和参考数据标准
主数据和参考数据标准包含主数据和参考数据的分类标准、编码标准、模型标准，它们是主数据和参考数据在各部门、各业务系统之间进行共享的保障。如果主数据和参考数据标准无法有效执行，就会严重影响主数据的质量，带来主数据的不一致、不完整、不唯一等问题，进而影响业务协同和决策支持。

3、指标数据标准
指标数据是在业务数据基础上按照一定业务规则加工汇总的数据，指标数据标准主要涵盖业务属性、技术属性、管理属性三个方面。指标数据标准统一了分析指标的统计口径、统计维度、计算方法的基础，不仅是各业务部门共识的基础，也是数据仓库、BI 项目的主要建设内容，为数据仓库的数据质量稽查提供依据。