数据标准管理工具最全介绍:背景、功能和案例都在这!

发布时间:2021.08.03来源:亿信数据治理知识库浏览量:27次标签:数据治理

一.数据标准管理应用背景

数据的准确性、可靠性、可控制性和可校验性是保证信息共享与交换的重要前提,这一目标主要依靠数据标准化来实现。为实现信息系统中数据的共享与交换,使各类应用系统真正做到数据标准管理平台解决方案无缝连接操作,统一的标准在应用中必须严格地得到遵守和执行。基于上述原因考虑,数据标准管理平台的作用就显而易见了。的主要作用是基于国家标准、公共安全行业标准、地方标准、内部标准等各类标准规范文件,形成一套符合本地特色的标准规范体系,利用标准检测和标准自动转换等一系列工作,对现有数据结构和数据精品课程代码进行标准化的过程,建成标准数据资源库。

为此亿信华辰推出了一款产品睿治睿治智能数据治理平台由亿信华辰自主研发,是一款融合数据治理十大产品模块,覆盖数据全生命周期管理的应用平台,也是目前国内功能齐全的数据治理工具,助力数据标准落地,提升数据质量,实现数据资产融合该产品建立规范的数据应用标准,消除数据的不一致性,从根本上改善和解决系统的数据质量问题,实现数据有效共享,并为后续质量检查提供依据

二.数据标准管理工具功能

1.灵活的标准定制

平台设置了标准的技术、业务、管理质量属性,使用了灵活的定义方式,手工创建、标准导入、从元数据拾取、智能识别等针对数据所定义的各种规则或约束,如数据的类别,数据的口径,数据的安全级别,数据的格式,数据取值范围,数据的类型等可帮助客户快速构建基础标准、指标标准、代码标准数据标准可以认为也是一种特定类型的元数据

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2. 全面的标准管理

可对集下标准进行增删改查导入导出操作,并可对集下标准属性进行统一定义和修改。其变更过程能被自动记录,通过变更版本控制,追踪标准历史。此外还提供了用户权限管理机制,满足于不同用户根据不同的场景进行相关的管理。就是指管理所有数据相关的标准和规范数据标准就是数据的业务或技术规则,数据标准管理工具应能够支持数据标准到数据质量规则的自动同步,通过数据质量检测工具能够核对数据是符合数据标准的定义

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3.先进的落地评估统计

将标准智能映射业务系统元数据,定时自动评估,输出评估统计结果,从不同角度了解企业系统建设情况。数据统计分析可以帮助数据管理人员能够快速、可视化发现数据问题,同时增强了企业数据标准的易用性和对外服务能力,一般需要集成开源或商业的数据统计分析工具和分析评估模型

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4.有效的标准监控

数据标准监控的一个重要目标是保证数据准确性、一致性和完整性通过多维度指标对数据进行,了解标准总数、生效数、失效数等,标准监控还可根据客户需求进行二次改造。数据质量监控工具的目的就在于通过制定一定的的数据质量规则,实现软件工具支撑下的数据合法性校验、数据质量问题监控、数据质量分析报告等功能,以实现企业数据质量改进提升。数据质量检测工具的核心是能够快速高效校验数据问题,数据问题一旦出现就及时通知管理人员给予重视和治理

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5.强大的主数据管理

可通过数据整合工具(如ETL)、数据清洗工具、作为主数据总线的操作型数据存储(ODS),或专门的主数据管理工具来实施主数据管理,目标是通过跨数据源的整合,提供企业“黄金数据” – 主数据的最佳版本,并保证这些主数据在各个信息系统间的准确性、一致性、完整性。

6. 详细的工作流管理。

数据标准管理工具作为企业开展数据管控的抓手,需要把数据管理制度办法中建立的各项工作流在信息化系统中实现,避免线下流程,这就需要工具能支持灵活便捷的角色创建和流程配置。

三.睿治数据标准管理平台应用案例

睿治数据标准管理平台应用案例--深圳招商租赁数据标准管理平台

建设内容本项目是本公司为深圳招商局进行的数据标准项目,帮助招商局建立统一的数据标准体系,有效地整合利用已经积累的业务数据信息。通过科学的手段将数据转化为能支持客户关系管理、风险管理、财务分析、运营绩效的决策支持数据,满足内部分析决策的需要。

项目价值:数据标准化、数据治理等管控策略和体系的建设是整个信息系统建设的不可缺少的环节。通过数据治理,各个应用系统之间,统一数据接口,统一数据字典,统一数据报表,统一数据生命周期。消除信息系统的数据孤岛,进而提供数据共享服务,同时通过系统建设满足了监管机构的要求

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四.总结

此外,根据企业不同的需求,数据标准管理过程中还会用到一系列的其它有用工具,如数据安全管理工具,数据操作管理工具、文档和内容管理工具等,随着企业对数据交易和数据开放的平台管理需求日趋增多,未来数据标准管理工具也将更加多样化。

 

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