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企业的数据标准如何建立?

数据标准管理 共 1 个回答
  • 金色薏米
    金色薏米

    2022-11-18

    提到建立标准,你可能还会想到要参考国际标准,国家标准,行业标准等等。没错,这是制定企业数据标准的第一步。收集现行的国家标准或行业标准,再根据企业需求确定数据标准的范围。但由于每个行业、每个企业都有自己的特点,真正能够参考的数据标准其实并不多。

    那么,企业数据标准到底该如何建立?一般来说,数据标准的建立有5个步骤,包括标准分类规划、标准体系建设、标准评审发布、标准落地执行、标准运营维护。


    (一) 标准规划

    数据标准规划主要指企业构建数据标准分类框架,并制定开展数据标准管理的实施路线。数据标准规划的过程主要包括以下六个阶段:

    (1)数据标准调研

    数据标准调研工作,主要从企业业务运行和管理层面、国家和行业相关数据标准规定层面、信息和业务系统数据现状三个方面开展,调研内容包括现有的数据业务含义、数据标准分类、数据元定义、数据项属性规则以及相 关国际标准、国家标准、地方标准和行业数据标准等;

    (2)业务和数据分析

    主要根据数据标准调研结果,根据数据标准体系建设原则,初步研究数据标准整体的分类框架和定义,以及对业务的支撑状况;

    (3)研究和参照行业最佳实践

    收集和学习数据标准体系建设案例,并研究和借鉴同行业企业单位在本行业数据标准体系规划上的实践经验;

    (4)定义数据标准体系框架和分类

    根据数据标准调研结果以及行业的最佳实践,在对企业现有业务和数据现状进行分析的基础上,定义企业自身的数据标准体系框架和分类;

    (5)制定数据标准实施路线图

    根据已定义的数据标准体系框架和分类,结合企业自身在业务系统、信息系统建设上的优先级,制定数据标准分阶段、分步骤的实施路线图;

    (6)批准和发布数据标准框架和规划

    由数据标准管理的决策层审核数据标准体系框架和规划实施路线图,并批准和发布。

    (二) 标准制定

    标准制定是指在完成标准分类规划的基础上,定义数据标准及相关规则。数据标准的定义主要指数据元及其属性的确定。随着企业业务和标准需求的不断发展延伸,需要科学合理地开展数据标准定义工作,确保数据标准的可持续性发展。

    数据标准定义主要包括分析数据标准现状、确定数据元及其属性两个关键步骤:

    (1)分析数据标准现状

    企业应依据业务调研和信息系统调研结果,并分析、诊断、归纳数据标准现状和问题。其中,业务调研主要采用对业务管理办法、业务流程、业务 规划的研究和梳理,以了解数据标准在业务方面的作用和存在的问题;系统调研主要采用对各系统数据库字典、数据规范的现状调查,厘清实际生产中 数据的定义方式和对业务流程、业务协同的作用和影响;

    (2)确定数据元及其属性

    企业应依据行业相关规定或借鉴同行业实践,结合企业自身在数据资产管理方面的规定,在各个数据标准类别下,明确相应的数据元及其属性。

    (三) 标准发布

    在数据标准定义工作初步完成后,数据标准定义需要征询数据管理部门、数 据标准部门以及相关业务部门的意见,在完成意见分析和标准修订后,进行 标准发布。标准评审发布主要流程包括意见征询、数据标准审议、数据标准发布等三个过程:

    (1)数据标准意见征询

    意见征询工作是指对拟定的数据标准初稿进行宣介和培训,同时广泛收集相关数据管理部门、业务部门、开发部门的意见,减小数据标准不可用、 难落地的风险;

    (2)数据标准审议

    数据标准审议工作是指在数据标准意见征询的基础上,对数据标准进行修订和完善,同时提交数据标准管理部门审议的过程,以提升数据标准的 专业性和可管理执行性;

    (3)数据标准发布

    数据标准发布工作是指数据标准管理部门,组织各相关业务单位对数据标准进行会签,并报送数据标准决策组织,实现对数据标准进行全企业审 批发布的过程。

    (四) 标准执行

    数据标准执行通常是指把企业已经发布的数据标准应用于信息建设, 消除数据不一致的过程。数据标准落地执行过程中应加强对业务人员的数据标准培训、宣贯工作,帮助业务人员更好的理解系统中数据的业务含义, 同时也涉及信息系统的建设和改造。

    数据标准落地执行一般包括四个阶段:评估确定落地范围、制定落地方案、推动方案执行、跟踪评估成效。

    (1)评估确定落地范围

    选择某一要点作为数据标准落地的目标,如业务的维护流程、客户信息采集规范、某个系统的建设等;

    (2)制定落地方案

    深入分析数据标准要求与现状的实际差异,以及落标的潜在影响和收益,并确定执行方案和计划;

    (3)推动方案执行

    推动数据标准执行方案的实施和标准管控流程的执行;

    (4)跟踪评估成效

    综合评价数据标准落地的实施成效,跟踪监督标准落地流程执行情况,收集标准修订需求。


    亿信华辰数据标准平台落地评估

    (五) 标准维护

    数据标准并非一成不变,而是会随着业务的发展变化以及数据标准执行效果而不断更新和完善。

    在数据标准维护的初期,首先需要完成需求收集、需求评审、变更评审、发布等多项工作,并对所有的修订进行版本管理,以使数据标准“有迹可循”,便于数据标准体系和框架维护的一致性。其次,应制定数据标准运营维护路线图,遵循数据标准管理工作的组织结构与策略流程,各部门共同配合实现数据标准的运营维护。

    在数据标准维护的中期,主要完成数据标准日常维护工作与数据标准定期维护工作。日常维护是指根据业务的变化,常态化开展数据标准维护工 作,比如当企业拓展新业务时,应及时增加相应数据标准;当企业业务范围 或规则发生变化时,应及时变更相应数据标准;当数据标准无应用对象时, 应废止相应数据标准。定期维护是指对已定义发布的数据标准定期进行标准审查,以确保数据标准的持续实用性。通常来说,定期维护的周期一般为一年或两年。

    在数据标准维护的后期,应重新制定数据标准在各业务部门、各系统的落地方案,并制定相应的落地计划。在数据标准体系下,由于增加或更改数 据标准分类而使数据标准体系发生变化的,或在同一数据标准分类下,因业务拓展而新增加的数据标准,应遵循数据标准编制、审核、发布的相关规定。

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