数据标准的建立、流程和管理实践

发布网友发布时间：2024-10-01 16:23

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热心网友时间：2024-12-10 06:36

数据标准的建立、流程和管理实践是企业提升数据质量和协作效率的关键。首先，数据标准定义为一套规范性约束，它确保数据内外部使用的一致性和准确性，从基础数据的格式、类型到整个数据中台的治理流程，都需要标准的指导。在实际操作中，将非结构化的标准文件转化为实际应用的行动，如数据中台建设，需要通过一系列体系化的管理手段，包括规划、制定、发布、执行和维护等，以实现数据的标准化和知识的沉淀。

数据标准的价值在于解决数据集成和质量控制中的问题，比如通过统一的元模型，建立通用的数据视图，消除数据理解和开发的误解；通过质量稽核体系，自动执行数据质量规则，确保数据一致性；以及支持未来的数据治理，通过流程自动化和阶段智能化提升效率。建立数据标准是一个系统工程，包括从现有的国家标准和行业标准出发，逐步构建企业内部的标准体系，遵循规划、制定、发布、执行和检查的步骤，并利用工具如数据标准管理平台来辅助标准化过程。

实施数据标准的关键是制定合理的流程，例如，从数据标准规划开始，收集现行标准、统一局部标准，发现并制定新的标准，然后是元数据标准的制定，包括元模型、命名规则、数据目录规范等，以及基础数据标准如词根和数据元的定义。技术标准，如数据类型映射和开发模板，也需要纳入标准体系。在数据标准发布、执行和检查过程中，工具的使用能够简化流程，提升效率。

数据标准管理产品作为工具，如数据标准管理平台，提供了关键功能模块，如数据元和字典管理、元数据规则、分类管理、技术标准管理等，以支持标准的制定、维护和执行。结合数据中台的实践，数据标准的应用贯穿数据传输、元数据设计、模型构建、开发过程和数据质量、安全控制等各个环节，形成数据治理的全面支持。