数据标准与主数据、元数据、数据质量的关系

时间:2021-7-3 作者:qvyue

数据治理项目的根本诉求在于提升数据质量

数据标准与主数据、元数据、数据质量的关系

数据标准与主数据的关系

从范围上看,数据标准包括数据模型标准、主数据标准、参照数据标准、数据指标标准和其他数据元标准,主数据是数据标准的一个子集;从数据梳理和识别、能力成熟度评估、数据标准编制、数据管理和应用、管理体系建设、实施涉及的业务面等方面,数据标准和主数据都是基本相同的。企业在数据治理项目中,有整体建设的,包含了:元数据、主数据、数据标准等领域;也有分开建设的,例如:主数据项目单独立项,数据标准管理和数据仓库放在一起实施;企业应根据自身的实际情况和需求,明确实施范围和内容,制定适合企业发展需要的数据治理路线图。

数据标准与元数据的关系

元数据是数据标准的基础,企业在制定数据标准的时候最先需要明确的就是数据业务属性、技术属性和管理属性,而这三类属性就是我们所说的业务元数据、技术元数据和管理元数据。基于元数据的数据标准管理,为业务实体的定义、关系和业务规则到IT实现之间提供清晰、标准的语义转换,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。并为数据标准系统与其他业务系统的集成,提供有关数据标准、数据映射关系和数据规则的描述,为业务系统的集成提供支撑。

数据标准与数据质量的关系

没有标准化就没有信息化,那就更谈不上数据质量了。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。通过对数据实体、数据关系以及数据处理阶段,定义统一的标准、数据映射关系和数据质量规则,使得数据的质量校验有据可依,有法可循,为企业数据质量的提升和优化提供支持。

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。

数据标准与主数据、元数据、数据质量的关系

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。

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