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数据标准的意义:如何驱动企业数据化

|亿信华辰大数据知识库2022-03-03

数据标准的意义:如何驱动企业数据化

标准对我们的生活有很大的影响,如度量的标准、安全的标准等。如果标准不对或没有遵循标准,则容易引起混乱。同样对于企业来说,数据的标准化以及标准化过程中的治理也尤为重要。

标准对我们的生活有很大的影响,如度量的标准、安全的标准等。如果标准不对或没有遵循标准,则容易引起混乱。同样对于企业来说,数据的标准化以及标准化过程中的治理也尤为重要。

一、数据标准化处理的意义
数据标准是一整套数据规范。数据标准化是通过一整套的管控流程、技术工具和数据规范来确保企业的各种重要信息,包括客户、产品、资产、组织等在全企业内外的使用和交换都是准确的、一致的。数据标准从企业级角度进行业务信息的定义,有以下业务价值:
1、通过规范数据源,消除数出多门,提升数据的一致性。
2、通过理清指标数据的统计维度、计算公式、规范数据统计、统计口径。
3、通过统一信息项的技术属性,包括数据类型、长度和精度等,为实现跨系统的数据流动和共享提供支持。
4、通过定义信息项业务含义和业务规则,达成信息理解的共识,消除业务信息的二义性。
5、通过梳理业务信息项,促进业务信息数据化。
二、数据标准化的过程是什么
1、标准规划
从实际情况出发,结合业界经验,收集新系统需求标准、现行标准、行业通行标准以及国家标准等,定义数据标准体系框架和分类,梳理出数据标准建设的整体范围,并制定数据标准的实施计划。
2、标准编制
根据数据标准体系框架和分类,先确定各分类数据标准模板,然后由相关人员依据相关行标、国标、技术业务需求等调研结果,进行数据标准的编制,形成数据标准初稿。
3、标准评审发布
标准编制完成后,为保证数据标准的完整、规范,在充分征求专家意见以及各相关部门人员意见后,还需要对数据标准进行评审,修订和完善。完善后的数据标准经过领导审批通过后,即可发布到全企业,形成正式的数据标准。
4、标准落地执行
实际工作中可能会存在历史系统无法改造的情况,所以首先确定数据标准落地策略和落地范围,并制定相应的落地方案,然后推动数据标准落地方案的执行,对标准落地情况进行跟踪并评估成效。
5、标准维护增强
数据标准后续可能会随着业务的国标行标的变化、发展变化以及监管要求的变化需要不断更新和完善。在数据标准维护阶段,需要对标准变更建立相应的管理流程,并做好标准版本管理。

三、处理数据标准化的工具

睿治数据标准管理平台,建立规范的数据应用标准,消除数据的不一致性,从根本上改善和解决系统的数据质量问题,实现数据有效共享,并为后续质量检查提供依据。

1、全面的标准管理

平台支持标准增、删、改、查、发布、审核等各种基础操作,其变更过程能被自动记录,通过变更版本控制,追踪标准历史。另外平台还提供了灵活细致的用户权限管理机制,满足不同用户管理各自的标准的场景。

2、灵活的标准制定

平台内置标准的技术、业务、管理、质量属性,结合灵活的定义方式,从手工创建、导入、拾取、智能识别等,可帮助客户快速构建基础标准、指标标准、代码标准,同时内置的一批国标、行标,可大大提高项目交付效率。

3、有效的标准监控

多维度指标分析标准,了解标准总数、生效数、失效数等,标准监控还可根据客户需求进行二次改造。

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