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建议收藏:数据标准的概念,分类,价值及6大实施步骤解析

时间:2022-06-09来源:小亿浏览数:122

古人云,无规矩,不以成方圆,世界上的事物需要有规矩和规范,才能形成特定的样子。在社会管理方面,我们有法律和道德约束;在食品安全方向,国家有严格的安全标准规定。在企业经营管理中,我们有企业文化和制度来管理组织。

同理,在数据治理方向,企业也需要有明确的数据标准。比如政务,银行保险行业中,国家都有相应的数据监管要求,必须严格遵守相应数据标准。

除了监管要求,越来越多企业随着业务和组织发展,本身积累了大量繁杂,结构不一的数据,导致数据提取使用困难,数据理解歧义等诸多问题,背后的原因就是企业的数据标准管理不达标。

本篇文章,我们就系统带大家走近数据标准的概念,价值,分类;对企业管理和运营支持;以及最后的落地实施方法论。

01、什么是数据标准

1.数据标准的概念

首先,我们要明白什么是数据标准概念,根据中国通信院的定义:数据标准,是指保障数据的内外部使用与交换的一致性和准确性的规范性约束。

我们可以简单理解,数据标准,就是组织内部各个部门,各个数据相关人,共同使用的一个语言,达成的一个共识。

比如一个部门内部在开会,有人说方言,有人说英语,有人说普通话,大家由于语言不一致,导致沟通费时费力。而如果制定统一的标准,比如统一使用普通话,那么沟通会顺畅很多。

秦始皇统一六国之后,要求国内统一文字,货币,度量衡,本质就是制定社会的标准规范,目的是让社会能够更加高效运转。

所以,对于企业来说,数据标准,为业务运营和管理决策提供相应的保障。如果没有标准,那么企业的运营管理将会混乱不堪。

2.数据标准管理不善导致3大问题

很多组织在发展初期,因为数据量不足,导致数据标准缺乏整体规划,等组织发展壮大,发现各个部门的各个系统由不同厂商和商品搭建,导致数据共享困难,理解歧义,无法有效分析。

组织,通常因为没有制定严格的数据标准,管理不善出现以下3种问题:

(1)数据共享难以实现

由于各个系统的数据存储结构不一致,分布在多个系统的不同数据,没有统一的标准,无法关联整合和分析,影响不同系统之间的数据共享。

比如一家大型企业,老部门使用老的A系统,新部门使用新的B系统,不同系统的存储结构不同,导致数据共享困难。

(2)数据名称,标准不规范,语义不清

没有数据标准,不同系统对同一种数据,有不同的命名,业务含义,取值范围,容易造成同义不同名,同名不同义,让数据使用者产生误解的情况。

比如同一银行的不同网点,有的系统把客户叫做用户,有的把客户叫做客户,有的把客户叫做开卡客户,指的都是同一含义,但因没有数据标准,导致有不同名称,让业务数据统计分析,部门之间沟通理解费时费力。

(3)数据理解沟通成本高

数据没有统一规范和标准,对于同一数据,不同人员的理解不一致,导致沟通交流成本增加,降低企业组织内部的运转效率。

比如同一家公司的北京和武汉业务部门,北京部门把消费金额超过10万的客户设定为vip客户,武汉部门把消费超过5万的设定为vip客户。两个部门对vip客户的理解不一致,也导致总部系统管理分析用户数据混乱,无法对用户进行系统归类运营。

3.数据标准规范3大分类

在企业日常管理和业务发展中,我们一般会从业务,技术,管理维度去分析和拆解数据标准。

(1)业务标准规范

业务标准规范,一般包括业务的定义,标准的名称,标准的分类等。比如企业的CRM系统,要判断客户是否为老客户,我们要通过用户消费金额,消费频率,消费日期等维度做判断,这个维度就是数据判断标准。

对于业务人员而言,数据标准化建设,可以提升业务的规范性,提升自己的工作效率;同时,保障了数据含义的一致性,降低了沟通成本,给业务的数据分析,挖掘,信息共享提供了便利。

(2)技术标准规范

技术标准规范,是从技术角度,看待数据标准包括了数据的类型,长度,格式,编码规则等。比如企业员工要在公司系统填写客户信息,那么客户的姓名,手机号这些数据,都需要设定相应类型,长度规范,如果你把姓名输入手机号框,系统就会显示错误。

对于技术人员来说,有了数据标准规范,工作效率可以大幅度提升,降低系统的出错率,有助于提升数据质量

(3)管理标准规范

管理标准规范,是从管理角度,看待数据标准。比如数据标准的管理者是谁,如何增添,如何删减,访问标准条件等,都是一个数据规范要求。

对于管理人员来说,数据标准建设,保证了数据的完整,准确,为数据安全,经营决策都提供了支持和保障。

02、数据标准3大作用价值

我们知道了数据标准的概念和以及治理不善的3个问题,明白了它的重要性。数据标准建设管理,是数据治理中重要的一环,对于企业来说,主要有这3大作用:

1.保证数据的统一规范和完整

拥有统一的数据标准,企业内部的业务数据,管理数据,技术数据,都有一个流程和规范,保证了数据定义和使用的一致性,降低企业内部的数据沟通成本。

2.数据标准,提升数据质量

拥有了数据标准,企业内部就可以对数据进行判断,核查,删减,减少了无效数据的转换,促进了数据更好地集成,提高了企业内部整体的数据质量。

3.数据标准,为后续发展做保障

不少企业在不断发展壮大的过程中,数据量会不断增大,数据系统会增多,这个时候往往需新建系统,而之前的数据标准,可以为后续的数据标准规划做基础,大大减少系统数据标准建设的工作量,为企业后续的发展做保障。

03、数据标准管理实施6部曲

既然企业数据标准管理这么重要,对业务,技术和管理三个方面都有很大的帮助,那么企业如何把数据标准具体实施管理呢?数据标准管理落地实施,主要有6大步骤:

数据标准实施流程图

1.制定目标和界定范围

首先,第一步是组织需要制定数据标准目标,需要达到什么水平,数据标准管理要达到到什么程度,战略方向目的要明确。

接着我们需要界定数据标准的范围,根据企业自身的管理和业务发展需求制定数据标准,比如业务场景需求,管理需求,产品功能需求等,制定客户标准,产品标准等。

2.数据标准调研

第二步,组织需要对整个组织的数据标准管理情况进行调研和汇总。通过调研企业数据标准现状,弄清哪些系统的数据标准问题比较严重,哪些字段不符合标准,为后续的数据标准落地提供支撑和指导。

数据标准管理调研,通常有3个步骤;
第一步,用调研表的方式,去调研企业内部组织标准,名称规范情况,业务系统表等情况
第二步,分析收集的资料问题,与国标,行标,企业内部需求标准进行对比
第三步,制定数据标准落标策略,比如哪些标准非强制,哪些是强制的,对哪些字段,表名称需要进一步统一。

3.明确组织和流程

把数据标准目标与企业内部情况了解后,第三步,企业需要明确组织和管理流程制度,这样才能使数据标准项目推进落实。

(1)数据标准管理角色制定
数据标准管理组织,是数据标准治理项目的重要推手,不可或缺,很多企业的数据治理项目失败,就是没有相应的组织推动,最后不了了之。
数据标准管理角色,通常有数据治理管控委员会,数据标准管理岗,数据标准管理专员,IT项目组这4个。
数据治理管控委员会,是组织领导层承担的,主要目的是领导各个部门的工作,负责组织协调和推进,落实监督的作用。
数据标准管理岗,是由IT部门负责人担任,需要总体协调和管理数据标准工作,负责数据标准项目的工作开展。
数据标准管理专员,是由各个业务部门业务员担任,主要作用是对数据标准的执行,根据实际情况,提出优化新的变更需求。
IT项目组,是由企业内部的IT项目人员造成,主要负责数据标准落地执行,也是需求提出方。
企业可根据自己实际情况,灵活调整组织架构,制定出适合自身的数据标准管理部门。

(2)管理流程制度制定
确定了数据治理相关组织人员后,接下来企业需要结合自身实际业务和管理场景,制定相应的管理流程制度。

常见管理流程有:
①标准变更流程。如果数据标准发生变化,相应的变更申请,审批,通过的流程制度是什么。
②标准落地执行。标准制定后,是如何随着业务,技术,管理流程落实到具体的场景需求上。
③数据标准管理制度。平时数据标准是如何管理,什么时候检核,什么时候定期分析管理效果,如何提出完善修改建议等。

4.数据标准编制与发布

治理目标,企业内部调研,组织架构和流程制度搭建好后,第四步,就是企业需要根据实际情况,制定自己的数据标准,并且发布使用到具体的管理,业务场景中。

数据标准编制,通常有4个步骤:

(1)制作数据标准管理文档
第一步,收集国标,行标要求,并且结合企业自身管理和业务要求,形成自己独特的数据标准管理文档。

(2)制定初版数据标准
企业业务和管理需求与IT数据管理岗协调沟通,制定出初版的数据标准管理文档。

(3)数据标准审核
数据管理专员,逐条与数据标准管理部门讨论,是否符合数据标准,是否能落标,是否符合业务发展等,从多个角度对标审核,最终得到定版标准。

(4)定版数据标准发布
标准制定好后,我们需要向数据治理委员会汇报定版标准,内部发布,收集反馈,以及后续对数据标准进行维护和更新。

5.数据标准宣贯

数据标准定版后,企业需要向内部组织一场数据标准的宣贯会。宣贯会主要有3个目的:
①阐述数据标准的意义和价值,提升企业内部人员对数据标准管理的重视程度
②数据标准管理方法的宣贯,研读管理方法,为后续数据标准提供制度依据
③数据标准的落标培训,提高使用人员的熟练度,让数据标准可以更好更快实行,发挥价值

6.数据标准平台落地运营

宣贯会结束后,最后一步就是数据标准在数据标准平台进行落地,主要分为4个步骤:

(1)数据标准录入
第一步,企业需要把已经制定好的数据标准,直接录入到相应的数据标准平台系统。

(2)数据标准评估
系统用新的数据标准,应用于之前陈旧的数据中,测试数据效果是否明显。通过管理,技术,业务的维度查看效果,进行适当修改后,满足大部分要求后,投入使用到实际场景中。

(3)数据标准效果跟踪
企业需要定期评估,持续跟踪数据标准管理的落地情况,它是否提高了企业运营管理效率,为业务辅助做提升。

(4)数据标准管理日常运营提升
最后就是数据标准管理的日常运营提升。数据使用人员通过不断深入接触到新的场景和需求,数据标准需要新增,修改,删减,变更等,不断完善,达到更加适应企业管理经营的目的。

04、数据标准治理平台

我们已经知道了数据标准在企业数据治理的重要性,它是企业管理经营顺畅的必修课,而想要实现良好的数据标准,企业需要一个功能丰富强大的数据治理平台

睿治数据治理平台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,为后续数据质量检查、 数据安全管理等提供标准依据。

睿治平台的数据标准管理功能,有4大特点:

1.配置灵活的数据标准属性

企业有业务,技术,管理不同的需求场景,可能存在需要录入不同属性的数据标准。

为了满足不同项目对数据标准的设计,睿治数据治理平台提供了数据标准集管理,内置了业务属性、技术属性、管理属性、质量属性、主数据属性、生命周期属性等供用户选择使用,并支持自定义属性,全方位满足用户需求。

新建标准集

2.完备的数据标准审批

当企业有新的数据标准需求,可以新建数据标准保存,并发起审批。

审批支持通过、退回操作, 可采用邮件或任务提醒的方式通知参与审批的用户。同时睿治还支持审批列表的搜索,快速定位数据标准,操作数据一览无遗。

数据标准发布审批

3.智能精确的数据标准落地评估

数据标准制定后,企业管理者想查看执行效果怎么办?

睿治平台提供对数据标准进行落地评估工,并支持多种方式评估,包括单条数据标准、标准集进行评估,同时支持通过数据标准和元数据双向评估标准落地情况,每个数据标准效果反馈轻松了解。

数据标准落地评估结果

4.灵活有效的数据标准监控

数据标准的变更,使用,删减情况,会影响整个组织的运营管理,如此重要所以企业需要对数据标准进行监控。

睿治的数据标准监控功能可以对数据标准的 KPI 指标进行监控,包括已生成标准个数,失效个数, 提交个数,通过个数,退回个数等指标。另外,监控表可根据客户需求进行二次改造,让管理者实时了解数据标准的使用,变更,删减情况。

数据标准监控
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