企业数据标准管理的内容

提到“标准”二字，我们第一时间能够想到的就是一系列的标准化文档，例如：产品设计标准、生产标准、质量检验标准、库房管理标准、安全环保标准、物流配送标准等，这些标准有国际标准、国家标准、行业标准、企业标准等。而我们所说的数据标准却不单单是指与数据相关的标准文件，数据标准是一个从业务、技术、管理三方面达成一致的规范化体系。

数据标准是什么？

数据标准化是指研究、制定和推广应用统一的数据分类分级、记录格式及转换、编码等技术标准的过程。——维基百科。

笔者理解：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。

企业数据标准管理的内容

1、数据模型标准，即元数据的标准化。自己从事IT行业10多年，一路走来，曾经做开发的时候一度认为数据模型没什么，只不过就是表结构、存储过程的设计，后来接触了数据集成ETL、ESB，虽然也知道ETL脚本本身也是元模型的一部分，但对其重要程度也没放在心上。

后来慢慢发现之前的想法还过于简单，如果把企业信息化比作是人体的话，数据模型就是其骨架，数据之间的关系和流向是其血管和脉络，数据是其血液，数据模型的标准化是其数据血液能够正常流动和运行的根本。数据模型标准是元数据管理的主要内容，是企业数据治理的基础。请参考《数据治理系列2：元数据管理—企业数据治理的基础》

2、主数据和参照数据标准。主数据是用来描述企业核心业务实体的数据，比如客户、供应商、员工、产品、物料等；它是具有高业务价值的、可以在企业内跨越各个业务部门被重复使用的数据，被誉为企业的“黄金数据”。参考数据是用于将其他数据进行分类或目录整编的数据，是规定数据元的域值范围。参照数据一般是有国标可以参照的，固定不变的，或者是用于企业内部数据分类的，基本固定不变的数据。个人认为主数据与参照数据的标准化是企业数据标准化的核心。请参考《主数据管理实施四部曲概论》

3、指标数据标准。指标数据是在实体数据基础之上，增加了统计维度、计算方式、分析规则等信息加工后的数据。指标数据标准是对企业业务指标所涉及的指标项的统一定义和管理。企业的财务、销售、采购、生产、质量、售后等各业务域均分布都有其相应的业务指标。这些指标不仅需要在业务系统中统计和展现还需要在数据分析系统中展现，有的指标数据需要多个从不同的业务系统中进行获取。

没有指标数据标准化，你可以想象在每次数据平台有新分析主题构建或旧的分析主题变革，都需要从所涉及的各个系统、库表中进行分析和定义，需要耗费的成本巨大。同时，目前大数据分析都提倡业务人员的自助化分析，没有指标数据标准，业务人员要从不同系统中拿到自己想要的数据进行分析几乎是不可能的。

企业数据标准工具选型

数据标准建设工作量还是比较大的，完全依靠人工不太现实，所以需要一套完善、易用的数据标准管理工具帮助我们将数据标准建设工作落地。

数据标准管理工具应包括：标准分类管理、标准增删改查、标准导入导出、标准评审、标准发布、标准版本管理、标准落地映射、标准落地评估、标准监控等功能。同时为更好的保障数据标准的落地，最好结合元数据管理工具一起使用。

亿信华辰数据标准管理平台ESDataStandard提供了一套完整的数据标准管理流程及办法，通过统一的数据标准制定和发布等一系列的活动，结合制度约束、系统控制等手段，实现企业大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理。

想做大数据治理，首先要把数据标准做好，否则匆忙建设各种数据仓库、数据集市，最后发现标准有问题，质量不高，这时候再去建数据标准就会导致投资浪费问题。