企业数据标准管理价值总结
发布时间:2020.09.18来源:知乎浏览量:76次标签:数据治理
数据标准目标是为业务、技术和管理提供服务和支持。
业务方面:通过对实体数据的标准化定义,解决数据不一致、不完整、不准确等问题,消除数据的二义性,使得数据在企业有一个全局的定义,减少了各部门、各系统的沟通成本,提升企业业务处理的效率;标准统一的数据指标体系,让业务人员也能够轻松获取数据,并能够自助式的进行数据分析,为基于数据的业务创新提供可能。
技术方面:统一、标准的数据及数据结构是企业信息共享的基础;标准的数据模型和标准数据元为新建系统提供支撑,提升应用系统的开发实施效率;数据标准化清晰定义数据质量规则、数据的来源和去向、校验规则,提升数据质量。
管理方面:通过数据的标准化定义,明确数据的责任主体,为数据安全、数据质量提供保障;统一、标准的数据指标体系为各主题的数据分析提供支持,提升数据处理和分析效率,提供业务指标的事前提示、事中预警、事后提醒,实现数据驱动管理,让领导能够第一时间获取决策信息。
数据标准与主数据、元数据、数据质量的关系
数据治理项目的根本诉求在于提升数据质量
数据标准与主数据的关系
从范围上看,数据标准包括数据模型标准、主数据标准、参照数据标准、数据指标标准和其他数据元标准,主数据是数据标准的一个子集;从数据梳理和识别、能力成熟度评估、数据标准编制、数据管理和应用、管理体系建设、实施涉及的业务面等方面,数据标准和主数据都是基本相同的。企业在数据治理项目中,有整体建设的,包含了:元数据、主数据、数据标准等领域;也有分开建设的,例如:主数据项目单独立项,数据标准管理和数据仓库放在一起实施;企业应根据自身的实际情况和需求,明确实施范围和内容,制定适合企业发展需要的数据治理路线图。
数据标准与元数据的关系
元数据是数据标准的基础,企业在制定数据标准的时候最先需要明确的就是数据业务属性、技术属性和管理属性,而这三类属性就是我们所说的业务元数据、技术元数据和管理元数据。基于元数据的数据标准管理,为业务实体的定义、关系和业务规则到IT实现之间提供清晰、标准的语义转换,提高业务和IT之间的一致性,保障IT系统能够真实反映业务事实。并为数据标准系统与其他业务系统的集成,提供有关数据标准、数据映射关系和数据规则的描述,为业务系统的集成提供支撑。
数据标准与数据质量的关系
没有标准化就没有信息化,那就更谈不上数据质量了。通过对数据标准的统一定义,明确数据的归口部门和责任主体,为企业的数据质量和数据安全提供了一个基础的保障。通过对数据实体、数据关系以及数据处理阶段,定义统一的标准、数据映射关系和数据质量规则,使得数据的质量校验有据可依,有法可循,为企业数据质量的提升和优化提供支持。
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