数据标准管理平台解决方案

发布时间:2020.04.28来源:知乎浏览量:2次标签:数据治理

企业内部开展企业数据资源整合工作,实现对企业核心业务、核心资源的综合管控,是企业信息化的一个核心目标。通过体系化的数据资源管理平台的建设,可有效打通企业内部之间的数据流通渠道,解决企业管理信息化在数据层面的核心问题,形成横向集成、纵向贯通的高效、有序的信息流,发挥数据信息的基础支撑作用,满足企业对信息和数据的需求。数据资源管理平台,帮助企业解决数据集成和共享、盘活数据资产和有效规避信息孤岛等问题。

在进行数据标准化建设时,要重点考虑代价、效益和风险三个主要因素,确定代价最小、效益最好、风险最低的方案。
数据标准建设时考虑的六条基本原则如下:
1、规划在内部的统一性。即方案总体的各个部分必须与整体战略、规划相互配套和衔接。
2、规划与环境的一致性。即必须保持对现有环境的适应性。
3、规划中存在的风险性。一方面要认真考虑数据标准可能发生的偏差,另一方面要提高实施方案预见能力,制定周密应变措施。
4、规划推进时间序列性。要对数字标准化行动的具体步骤做出稳妥安排,避免个体主观随意性。
5、规划与资源的合理配套性。要掌握配套资源的合理使用。
6、规划的客观可行性。要立足于现实,具有可行性和可操作性。

怎么建立数据标准
不同类别的数据标准可能需要设置不同的信息,所以在建立标准之前呢,我们可以先建个标准集,对标准进行分类,设置其需要填写的属性,每个标准集都可以自定义属性。而且我们除了有单条新建标准的方法,即在新建标准页面设置标准属性值然后保存即可,也支持从excel文本中导入在表格中编辑好的标准到系统中,还提供了标准文档管理,你可以上传和管理任何格式文档的标准。另外还支持从元数据拾取生成数据标准,用户选择元数据及元数据下的字段信息,设置元数据属性与数据标准属性的对应关系,自动获取元数据属性信息填充到标准中,形成标准。

想做大数据治理,首先要把数据标准做好,否则匆忙建设各种数据仓库、数据集市,最后发现标准有问题,质量不高,这时候再去建数据标准就会导致投资浪费问题。我们的数据治理管理平台睿治有9大产品,从元数据、主数据、数据标准、数据质量再到数据处理、数据资产、数据交换和数据安全,可以打通数据治理的整个流程。所以了解数据标准的同时也该了解一下数据治理.
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