数据标准管理 |《数据资产管理实践白皮书3.0》解读

发布时间:2018-12-21 09:42:37


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2018数据资产管理大会于12月13日在北京国家会议中心召开。本次大会由中国信息通信研究院和中国通信标准化协会主办,大会汇集了中国石化、建设银行、腾讯、中软国际等知名企业机构的数据治理领军人才,对政务、工业、金融等领域的数据管理问题展开深入探讨。


大数据技术标准推进委员会常务副主席魏凯在大会上发布了《数据资产管理白皮书3.0》。《数据资产管理实践白皮书》已经发布两版,3.0版在管理方法框架的基础上,扩充技术层面和应用层面的数据资产管理内容,详细展开介绍不同切入点的行业层面及企业层面的数据资产管理实施方法论。白皮书中对数据资产管理框架共划分为8个管理职能和5个保障措施。把数据标准管理作为数据资产管理的第一步管理工作,可见其重要性。

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白皮书中明确指出,数据标准是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。其核心目的是通过统一的数据标准制定和发布,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,为数据资产管理活动提供参考依据。


(一)、  数据标准是首要建设环节,管理应包括管理组织、规范性文件、标准管控


数据标准是在数据标准管理组织架构推动和指导下,遵循协商一致制定的数据标准规范,借助标准化管控流程得以实施数据标准化的整个过程。可以说,数据标准是数据管理的基础性工作,是数据管理建设中的首要环节。首先,数据标准为数据平台提供统一的数据标准定义和平台逻辑模型。其次,数据标准是数据平台进行数据治理的依据和根本。再次,数据标准是衡量数据平台数据资产运营和管理的评估依据。最后,需要通过数据标准管理的实施,实现对数据平台全网数据的统一运营管理。

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(二)、  数据标准管理内容应分为基础类数据标准和指标类数据标准


1、基础类数据标准

      基础类数据标准通过各种业务处理产生或各类渠道采集的基础性数据,在范围内必须是唯一定义的,如“统一社会信用代码”、“归属地市”等。基础类数据标准分为行业参考模型实体标准和公共代码标准。


2、指标类数据标准

      指标类数据标准是数据基础上按照一定业务规则加工汇总的数据,如宏观经济指标数据。指标类数据又可分为基础指标和计算指标。基础指标一般不含维度信息,且具有特定业务和经济含义。计算指标通常由两个以上基础指标计算出。


(三)、  数据标准制定和执行流程


数据标准的编制、审查和发布通过数据标准管理工具管理实现,其流程图示:


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1、数据标准管理组织协调者组织数据提供者和执行者参与数据标准属性的收集和整理工作,并按照协商一致的原则形成数据标准初稿。


2、数据标准初稿进行多次的讨论和丰富后,形成数据标准送审稿提交给数据标准管理决策者。


3、经过数据标准管理决策者的讨论审核后,由数据标准管理组织协调者再次进行数据标准的修改完善,并完成数据标准的发布。


数据标准执行的流程步骤如下:

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1、数据标准制定发布后,将数据标准录入到数据标准管理模块。


2、数据标准管理执行者按照发布的数据标准,制定和发布数据标准接口。


3、数据标准管理模块将标准要求提供给数据质量管理根据已录入系统的数据标准形成稽查规则,对数据标准管理执行者制定和发布的数据标准接口中的内容进行相关的标准稽核监控。


(四)、  数据标准建设中的注意事项


1、数据标准统一规划。以数据资产管理需求为导向,结合数据标准规范指导内容,构建适应数据平台的数据标准体系,并制定数据标准实施方案。


2、建立数据标准管理的支撑体系。要求包括数据标准管理组织架构、数据标准管理办法和制度流程,以及数据标准管理支撑工具。


3、注意数据平台中数据业务口径和技术口径有效协同统一问题。


4、要满足数据平台的平台化、产品化和数据资产运营的需求。


5、需支持数据平台的数据接口标准化定义。


6、满足原有数据可逐步进行数据标准规范的迁移和统一。

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