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数据标准系列 | 数据元标准怎么用?

2023-08-25 18:48:00
数据作为数字经济时代的第一生产要素,有望成为政企报表及财政等收入的重要支撑,而发挥数据要素价值离不开标准治理。数据标准可以保证数据规范化和理解一致性,从而提高数据质量、降低数据风险,推动数据资源开发利用不断迈上新台阶!
元数据标准
一、什么是数据元标准?
数据元可以理解为属性或字段。通过对企业中核心数据元进行标准定义,使数据的拥有者和使用者对数据有一致的理解。数据元标准需要定义数据元的名称、业务定义、数据类型、格式、取值范围等,比如“销售金额”的数据元标准。
元数据标准
在数据管理和交互中,数据元标准的制定和应用对数据的质量、可靠性和可用性起着至关重要的作用,是企业信息化建设的基础和核心。
二、数据元标准如何落地?
1. 引用:数据模型在设计过程中引用数据元标准,达到模型规范化目的。
2. 映射:数据模型映射标准后,方便在应用时了解它的内涵与约束规则,也可执行贯标检查。
元数据标准
三、已建\待建系统、数仓,数据元标准怎么用?
数据元标准在数据管理中发挥作用的前提是要将其落地到各业务流程的输入输出数据中,这需要使企业各类数据模型严格遵循数据元标准,确保已建系统、数据仓库和待建系统中的模型能够与数据元标准进行正确的引用和映射。数据元标准在业务活动中的落地方案如下:
元数据标准
1. 已建系统
对于已建系统,考虑到改造系统的成本和难度,通常采用“映射”的方法,以便后续检查模型中数据元标准的覆盖率、映射属性的标准符合度等;在数据应用时了解内涵及约束规则等。
2.  待建系统
对于待建系统,需在模型设计时“直接引用”数据元标准,并制定相关规范约束新建模型对于数据元标准的落地行为。上线后也需持续监控其贯标执行情况,及时发现随意修改、新增属性的情况。3.  数据仓库
企业数据管理及分析应用过程中,通常会进行企业数据仓库建设,需要在新建数据仓库模型的过程中进行数据元标准的直接应用。那么哪一层的模型需要规范化引用数据元标准呢?下期见
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