关于数据标准认识的几个误区

发布时间:2020.11.13来源:知乎浏览量:3次标签:数据治理

数据标准这个词,最早是在金融行业,特别是银行业的数据治理中开始使用的。数据标准工作一直是数据治理中的重要基础性内容。但是对于数据标准,不同的人却有不同的看法:

有人认为数据标准极其重要,只要制定好了数据标准,所有数据相关的工作依标进行,数据治理大部分目标就水到渠成了。

也有人认为数据标准几乎没什么用,做了大量的梳理,建设了一整套全面的标准,最后还不是被束之高阁,被人遗忘,几乎没有发挥任何作用。

这两种看法都是不对的,至少是片面的。实际上数据标准工作是一项复杂的,涉及面广的,系统性的,长期性的工作。它既不能快速地发挥作用,解决掉数据治理中的大部分问题,但肯定不是完全没有作用,如果数据标准工作的结局只是最后剩下一堆文档,那只能说明这项工作没有做好,没有落到实处。本文主要的目的,就是分析为什么会出现这种情况,以及如何应对。而首先需要做的是厘清数据标准的定义。

数据标准的定义
何为数据标准,各相关组织并没有统一的,各方都认可的定义。结合各家对数据标准的阐述,从数据治理的角度出发,我尝试着给数据标准做一个定义:数据标准是对数据的表达、格式及定义的一致约定,包含数据业务属性、技术属性和管理属性的统一定义;数据标准的目的,是为了使组织内外部使用和交换的数据是一致的,准确的。
(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 免费试用
相关文章推荐
相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议