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数据治理之数据标准

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发表于 2020-10-28 15:00:14 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 ss2020 于 2020-10-28 15:00 编辑

       数字改变世界,现在越来越多的企业开始关注数据标准,数据已经成为企业的战略资产,甚至成为了企业的生产要素和核心竞争力。而现实中现实中企业的数据并不那么理想,由于没统一的企业级数据标准,造成“无数可用”、业务信息存在“二义性”,“数据孤岛”,“统计口径歧义”和“数出多门”等。那么,数据治理,标准先行,就需要从业务、技术、管理三方面达成一致的规范化体系,让数据应用的管理者能够洞察数据、应用、系统之间的复杂依赖关系,进而能够管好数据,同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。
      那么,我们又如何梳理数据标准呢?数据标准实施包括启动、调研、制定、发布四个阶段:
  数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义:
  1、增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性。
  2、减少数据转换,促进系统集成。
  3、促进信息资源共享。
  4、促进企业级单一数据视图的形成,支持管理信息能力的发展
  5、建立统一的数据标准。统一的数据标准有助于对数据进行统一规范的管理,消除各部门间的数据壁垒,方便数据的共享,另外数据标准同样对业务流程的规范化有帮助作用。
  6、提高数据质量。可通过数据质量管理对数据进行质量检查,找出有问题的数据,通过数据清洗,问题整改,例外排查等一系列手段提高数据质量。
  7、数据资产管理。将经过处理的高质量数据资产统一管理,提供全生命周期的管理和数据安全保障。

数据标准贯穿数据治理的整个生命周期,提供全面完整的数据标准管理流程,并持续管控各个时期所有业务系统的标准化建设,包括:标准制定、审批、修订、发布、执行、维护、停用和废弃,实现数据的完整性、有效性、规范性,为业务、技术和管理提供服务和支持。



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发表于 2020-10-29 16:12:15 | 显示全部楼层
数据标准管理:统一数据指标,消除二义性
让数据规范起来(元数据)
得到一份标准的数据(主数据)
建立一套体系来维护数据(数据治理)
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