数据治理:数据标准管理概述

本文探讨了数据标准在数据治理中的重要性,分析了数据标准制定与落地的困难,包括标准不切实际、依赖咨询公司、缺乏落地规划等问题,并提出了源系统改造、数据中心落地、数据接口标准化等落地策略,强调了事先规划、影响分析和执行方案的重要性。

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简介

数据标准这个词,最早是在金融行业,特别是银行业的数据治理中开始使用的。数据标准工作一直是数据治理中的重要基础性内容。但是对于数据标准,不同的人却有不同的看法:

有人认为数据标准极其重要,只要制定好了数据标准,所有数据相关的工作依标进行,数据治理大部分目标就水到渠成了。

也有人认为数据标准几乎没什么用,做了大量的梳理,建设了一整套全面的标准,最后还不是被束之高阁,被人遗忘,几乎没有发挥任何作用。

首先亮明作者的观点:这两种看法都是不对的,至少是片面的。实际上,数据标准工作是一项复杂的,涉及面广的,系统性的,长期性的工作。它既不能快速地发挥作用,解决掉数据治理中的大部分问题,但肯定不是完全没有作用,如果数据标准工作的结局只是最后剩下一堆文档,那只能说明这项工作没有做好,没有落到实处。本文主要的目的,就是分析为什么会出现这种情况,以及如何应对。而首先需要做的是厘清数据标准的定义。

01 What? 什么是数据标准?

何为数据标准,各相关组织并没有统一的,各方都认可的定义。结合各家对数据标准的阐述,从数据治理的角度出发,我尝

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