做好数据标准管理对企业来说有什么意义？

2025-03-04 07:02:09

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回答1：

数据标准化的过程其实就是在数据整合平台实现数据标准，并将各个系统产生的数据通过清洗、转换加载到整合平台的数据模型中，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平台进行解决，平台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平台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。

回答2：

一个故事告诉你
小菜是刚入职的实习生，外向的他没来多久就和前辈们熟络了，这天他配置好电脑后就没什么事了，看到旁边的前辈在改数据标准管理系统的bug，小菜心想，数据，我知道是什么意思，标准，我也大概能明白，但是整合到一起，数据标准是个什么鬼，难道是数据的标准？给数据一个定义？

一、什么是数据标准？
小菜：“哥啊，这个数据标准是什么啊？”
前辈：“数据标准就是数据的标准呗，就是给数据一个统一的定义，让各系统的使用人员对同一指标的理解是一样的。”
二、为什么数据标准很重要？
小菜听到和自己心里想的差不多，不屑的说：“定义就定义呗，有那么重要吗？”
前辈：“因为啊......”，前辈看到小菜满脸的不屑，“那你说说，你觉得针对一个银行来说，它的客户是什么？”
小菜：“啊，客户不就是办了他们银行的卡的人么。”
前辈：“那我也可以认为是在他们的银行网站注册过、或者通过这个银行转账的人都是客户呀。”
小菜瞬间明白了，原来如果数据没有一个标准，那么人与人之间的理解就不一样，有时为了确定自己的理解是否有误就会询问另外的人，这个人如果也不清楚又会再找其他人来确定，无疑增加了沟通成本，而且有时候技术人员为了偷个懒连问都不问，自行理解，那可能与需求有所偏差，导致项目的结果与业务需求相差甚远，那就麻烦了。
前辈看到小菜恍然大悟的表情，哈哈大笑：“这下你知道这个数据标准的重要性了吧！在现在这个大数据时代啊，数据应用项目特别多，但是真正取得预期效果的呢，少之又少，其中一个重要原因就是数据质量问题导致许多预期需求实现不了，多数是缺乏标准造成的。因为在项目开发时，应用系统之间需要上传下达、信息共享、集成整合、协同工作。没有数据标准，那不乱成一团了嘛”。
三、亿信华辰数据标准平台的功能
小菜狂点头：“是的是的，知道了。”接着又疑惑了：“那就成文规定一下，让使用人员都清楚明白不就行了，还非得搞个平台？”
前辈：“成文规定一下？大数据诶，数据那么多，找都不好找，我们这个平台啊，提供搜索，能快速找到标准。而且，你认为标准定了就定了，你就能保证他不会更改？你就能保证它一直有用?你就能保证别人都是按着这个标准来的？”
小菜脸一红，挠挠头：“哇，我确实没想到那么多，原来有这么多的用处啊，哥，你再多讲讲呗！”
前辈看到这小子这么好学：“为了保证数据的正确性，我们还提供审批流程，建立好的标准要先经过发布，然后经过审批，标准确定时候主要是让标准落地工作，也就是需要被参与数据治理的各个平台所使用，为了评估各系统是否按照数据标准进行实施的，我们还有落地评估功能，先将已定义好的标准与元数据那边进行映射，再通过评估找到问题数据，进行整改，以保证制定出的数据标准被正确使用，发挥它的作用。当然，数据标准也不是一成不变的，比如在企业在拓展新业务的时候，需要增加相应的标准进去，对于没有价值的标准，也要及时废弃。就需要对数据标准进行改造，让标准满足现有业务。我们亿信数据标准对每个标准版本修改做了版本管理，便于持续维护改进，方便问题查找。为了直观的查看标准的变化情况，还提供了数据标准监控模块，以图表的形式，直观的展现三个月内标准各方面的变化情况，实时监控。”
小菜忍不住挥动双手：“原来数据标准不仅仅是一套共同使用和重复使用的规范，而是通过一套由管理规范、管控流程、技术工具共同组成的体系系逐步实现信息标准化的过程啊。”
四、怎么建立数据标准
小菜：“说了这么多，那怎么建标准呢？是不是就是填写每条标准的信息项，这一条条的添加多麻烦啊，而且如果我之前有标准的文件，我难道要一个个的输进去吗”
前辈：“当然不是啦，我们有单条新建标准的方法，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。”
前辈看了看表：“你感兴趣的话去看看深圳招商局租赁BI平台吧，他们就是将各领域数据管理的要求融入到系统研发当中，严格按照数据标准进行，结合数据质量管理、元数据管理串联整个软件生命周期，同时在这个过程中，不断的验证和修订数据标准，推进了数据标准的持续更新，保持了数据标准的生命力，使得数据标准一直能够适应新业务的发展需要。你慢慢看吧，小伙子，我先去吃午饭啦。”

回答3：

鬼子西化较早，二战后又义无反顾地投入了西方阵营，掌握主流话语权的发达资本主义国家在意识形态上把日本当自己人。也恰恰是因为意识形态的原因，同为东亚黄种人的中国人却常常被带着有色眼镜看待。
再就是日本人总体上的确比较讲规矩，与陌生人接触非常讲礼貌，在公共场合不会像中国人韩国人那样大声喧哗吵吵闹闹。
日本的国家整体富裕程度很高，从上世纪六七十年代到现在几十年的日本制造口碑也不错。黄种人里面诺贝尔奖获得最多的国家，科技实力强。
以上都是客观描述，觉得日本在国际形象挺好的

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