做好数据标准管理对企业来说有什么意义?

在路上的小可爱 2024-06-17 14:39:44
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数据标准化的过程其实就是在数据整合**实现数据标准,并将各个系统产生的数据通过清洗、转换加载到整合**的数据模型中,实现数据标准化的过程。一个企业内部的数据标准化方式如此,一个行业监管机构在采集全行业数据时的数据标准化过程也是如此。所以做好数据标准管理对一个企业来说,方便了企业内部各个系统的数据进行整合,解决了各个系统间表字段命名随意、一个业务元素对应多种数据类型和长度、一个英文字段名对应多个中文名(反之亦存在中文名一对多英文名)等问题。不仅如此,企业进行好数据标准管理时,若参考了对应的行业规范,在行业进行信息统筹时则会减少极大的麻烦。针对以上问题,可以通过亿信华辰自主研发的数据治理**进行解决,**支持针对各种不同的需求打造个性化的数据标准管理办法。数据标准是数据全生命周期质量控制的机制与制度保障,贯穿数据从采集到存储、治理和分析应用的全过程,只有建立一套完备的标准体系,数据标准化之后才能更好的管控数据的质量,支撑更高层面的数据应用。做好数据标准管理可支撑企业高效快速进行数字化转型,在此过程中合理高效利用数据标准工具作为一项必不可少的环节,亿信华辰数据标准管理**在此过程中可高效辅助企业进行数据资产建设和数字化转型,主要体现在以下几个方面:在元数据管理方面,数据标准可从源头对元数据进行管理,制定数据采集标准,帮助构建规范的物理数据模型,在元数据管理方面,数据标准可以保证元数据的规范性和数据资源目录的完整性,同时对于多源异构数据的接入,数据接口规范可以保证的实时传输。数据标准也能够明确各业务的数据含义和业务规则,业务部门之间、业务和技术之间、统计指标之间统一认识与口径,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。 在数据质量管理方面,数据标准是数据质量规则建立的主要参考依据。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;通过将数据质量规则与数据标准关联,一方面可实现字段级的数据质量校验,另一方面也可以直接构建简单的较为通用的数据质量规则,确保规则的全面性和可用性,提升数据质量。 在主数据管理方面,主数据作为企业的黄金数据,对于各系统之间的共享要求很高,只有标准化的主数据的共享才是有意义的,数据标准可协助主数据筒统一标准化的建立,统一分类标准,支撑主数据的分发和共享。在数据资产管理方面,数据标准是数据资产管理的基础,是对数据资产进行准确定义的过程。对于企业而言,数据资产的共享整个在数字化时代显得尤为重要,对于一个拥有大量数据资产的企业,或者是要实现数据资产交易的企业而言,构建数据标准是一件必须要做的事情,数据标准的建设可以帮助企业消除数据的不一致性,实现企业数据资产有效共享。 20210311
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