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数据标准管理的3个常见问题

数据标准管理 共 1 个回答
  • 蒲公渶
    蒲公渶

    2023-01-13

    在数据标准管理过程中经常会遇到各种问题和挑战,例如:在制定数据标准的过程中,各业务部门都从自己的业务角度出发,从而难以形成统一的数据标准的定义。再如,不同语境下的数据定义存在歧义,数据标准的制定与使用脱节等,造成数据标准在实际业务中用不起来。

    1、数据语义不清晰
    当独立使用一个系统时,相关业务术语、相关联语义可能是一致的,但如果需要在两个或多个环境之间比较,含义上的细微差别就会被放大。例如:CRM系统中的“客户”数据是包含意向客户、潜在客户的,而财务管理系统中的“客户”是产生了财务往来的“客户”,两个系统的“客户数据量”统计差距很大。

    2、数据定义和使用语境
    数据定义的歧义主要表现在同名异义、同义异名的情况。

    同名异义是指名称相同但代表的含义不同,常见的是相同名称的数据在不同的语境中所代表的含义是不同的。比如“黑色”,用作描述物体属性时,它代表一种颜色,而用来形容人心时,它就代表着邪恶或伪善。

    同义异名是指含义相同但命名不同的情况,比如,同样的“姓名”有“员工姓名”和“职工姓名”两种叫法,很可能开发人员给它们定义的标识分别为“YGXM”和“ZGXM”。

    在数据标准化的过程中,不仅要定义数据元素的标准,还需要描述该数据元素使用的语境。建议企业采用集思广益的方式将模棱两可的数据定义暴露出来,以便提升企业对数据标准化,以及企业相关人员对数据语义的共同理解和认知。

    3、标准的制定和使用两层皮
    数据标准是数据一致性、完整性、准确性的保证,是数据分析、数据集成的基础。数据标准的建立需要经过审批、发布,然后是推广和使用。同时,还需要评估数据标准的落地情况,通过评估定位数据问题并进行整改,以保证制定出的数据标准被正确使用,避免标准制定和标准执行两层皮。

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