目录
2.数据标准管理
3.数据标准梳理
4.数据标准管理组织
5.数据标准设计流程
6.数据标准管理价值
1.概念
数据标准是一套由管理制度、管控流程、技术工具共同组成的体系，是通过这套体系的推广，应用统一的数据定义、数据分类、记录格式和转换、编码等实现数据的标准化。
2.数据标准管理
数据模型标准，即元数据的标准化。 主数据和参照数据标准。 指标数据标准。3.数据标准梳理
企业数据标准项目的实施，要根据业界经验和企业实际情况确定实施范围，并根据优先级和难易度制定计划。需要从企业业务域、业务活动、对象实体、实体关系等方面层层递进，逐步展开。 首先，对企业业务域进行定义，并对每个业务域中的业务活动进行梳理，同时需要收集各类业务单据、用户视图，以及每个单据和用户视图的数据对象。 其次，针对数据对象的进行分析，明确每个数据实体所包含的数据项，同时，梳理并确定出该业务域中所涉及的数据指标和指标项。分析并定义每个数据实体或指标的数据项标准，包括：数据项的名称、编码、类型、长度、业务含义、数据来源、质量规则、安全级别、域值范围、管理部门等。 第三，梳理和明确所有数据实体、数据指标的关联关系，并对数据之间的关系进行标准化定义。 第四，通过以上梳理、分析和定义，确定出主数据标准管理的范围。 数据标准梳理和建设的方法并不难掌握，关键是建设过程中需要收集并整理大量的业务规范、制度章程、法律法规、监管规定、国家标准，并将这些规定具象到数据标准定义的信息项中。4.数据标准管理组织
数据标准管理是企业数据治理的一部分，数据标准管理是一个涉及范围广、业务复杂、数据繁杂的工程。数据标准管理的实施绝非是一个部门的事情，不能在企业的单一部门得到解决，需要从整个组织考虑，建立专业的数据治理组织体系，制定企业数据战略和实施路线图，明确各阶段数据标准工作的目标和内容，并监督考核数据标准的贯彻与执行。 数据标准管理组织或数据治理组织从职能划分上可以分为三层，如下图所示：•数据标准管理委员会，即数据治理的决策层，主要负责制定企业数据战略、把控数据治理的总体策略，审查数据标准的贯彻执行情况。 •数据标准管理办公室，是数据治理的经营管理层，主要负责企业数据标准的制定、审查数据质量，贯彻数据标准落地。 •数据标准执行层或业务操作层，主要负责数据标准的贯彻执行，并为数据标准的编制和优化提供数据和意见。5.数据标准设计流程
数据标准的设计从需求发起到落地执行，一般需要经过标准编制、标准审查、标准发布、标准贯彻四个阶段：•数据标准编制：数据标准管理办公室根据数据需求开展数据标准的编制工作，确定数据数据项，数据标准管理执行组根据所需数据项提供数据属性信息，例如：数据项的名称、编码、类型、长度、业务含义、数据来源、质量规则、安全级别、域值范围等。数据标准管理办公室参照国际、国家或行业标准对这些数据项进行标准化定义并提交审核。注：如没有参考标准，则数据标准管理办公室可根据企业情况制定相应的企业级数据标准。 •数据标准审查：数据标准管理委员会对数据标准初稿进行审查，判断数据标准是否符合企业的应用和管理需求，是否符合企业数据战略要求。如数据标准审查不通过，则有数据标准管理办公室进行修订，直到满足企业数据标准的发布要求。 •数据标准发布：数据标准审查通过后，由数据标准管理办公室面向全公司进行数据标准的发布。该过程数据标准管理执行组需要配合进行数据标准发布对现有应用系统、数据模型的影响评估，并做好相应的应对策略。 •数据标准贯彻：把已定义的数据标准与业务系统、应用和服务进行映射，标明标准和现状的关系以及可能影响到的应用。该过程中，对于企业新建的系统应当直接应用定义好的数据标准，对于旧系统应对一般建议建了相应的数据映射关系，进行数据转换，逐步进行数据标准的落地。 企业进行数据标准化时，除了对数据本身标准化规则构建外，相当大一部分需要考虑标准化流程的管理。而在管理过程中必然会涉及到新旧系统、不同部门、不同业务的冲突，这些冲突如果解决不好将会直接导致标准化的失败。所以，数据标准落地过程要充分做好影响评估和各干系方的沟通。6.数据标准管理价值
•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。如果觉得《数据治理【数据标准管理】》对你有帮助，请点赞、收藏，并留下你的观点哦！
