如何让数据标准发挥更大的作用？

金色薏米

2022-11-18

数据标准项目在实施过程中遇到的难点相对会比较多，

比如需要各业务部门、业务厂商积极配合，但是这无疑是对业务部门和业务厂商额外增加工作量，所以有时推进的时候会多少有些难度。

再比如需要对业务特别精通的高精专人员参与能够从业务角度主导数据标准制定，要以专家的身份对要制定的数据标准进行指导，具备权威性。

再比如数据标准制定出来后，如何让数据标准更好，更大的发挥作用也是在实施过程中需要思考的问题。

因此要让数据标准能够用起来，在企业的数字化中真正发挥作用，在标准的建设和实施过程中应注意以下几个事项：

1.全面的数据盘点

基于企业业务架构，从满足企业经营管理、数据分析、数据共享、数据集成等需求入手，对各个系统的数据资源进行盘点。

通过梳理数据现状，厘清业务开展过程中业务流、单据流以及数据流，明确数据资产分布，数据的质量情况、数据集成情况、数据管理情况等问题；明确各基础数据和指标数据的业务含义、数据口径、适用场景、数据来源、数据关系等信息。

2.全域的覆盖范围

数据标准够不够成熟一个非常简单的衡量标准就是看它的覆盖范围够不够广。一般来说，覆盖范围越大，数据标准越成熟！

数据标准覆盖范围有三个方面：

1）组织范围，即，数据标准适用的组织范围，部门级、公司级，集团级还是行业级。

2）业务应用范围，即数据标准都哪些业务部门会使用，例如，一个“客户”数据标准，就会被市场、销售、生产、采购、仓储、物流、售后等多个部门使用。

3）落地系统范围，即该标准需要在哪些系统中贯彻执行，例如：我们上边举的“客户”数据标准，落地系统范围可能包括ERP、CRM、WMS等。

3.数据标准是技术和业务的结合


亿信华辰数据标准平台之标准监控

数据标准主要是针对业务，企业很多业务的语义十分依赖业务人员的人工梳理，难度大效率低，很可能出现因为梳理人员没有及时梳理，而造成业务语义难以被及时发现和管理的问题。但在企业数据治理中，任何一个数据标准，如果没有对应的技术手段，都将难以落地。需要通过技术手段，利用数据治理工具提供商的行业实践积累，形成业务与技术的自动关联库，自动完成业务与技术对应，将能大大减少业务人员的工作量，同时提升技术与业务关联的准确度，消除业务与技术之间的鸿沟。

数据标准管理工具应包括：标准分类管理、标准增删改查、标准导入导出、标准评审、标准发布、标准版本管理、标准落地映射、标准落地评估、标准监控等功能。同时为更好的保障数据标准的落地，最好结合元数据管理工具一起使用。

亿信华辰数据标准管理平台ESDataStandard提供了一套完整的数据标准管理流程及办法，通过统一的数据标准制定和发布等一系列的活动，结合制度约束、系统控制等手段，实现企业大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理。