如何做好数据标准管理？|代码|元数据

在万物互联的当下，数字经济生态基本覆盖了社会生产的方方面面，数据不再只是单纯的经营活动副产品，还成为了开发新型商业模式的基础资产和创造未来发展机遇的战略资源。想要高效低成本地运营一个项目、部门、公司，乃至城市，数据化思维都是重要的一环。

标准体系建立过程的三大策略

为了应对第二种场景中的诸多难题，商业银行在数据标准领域可以从三个角度出发，帮助业务部门、技术部门理解数据标准，认识数据标准价值，推进数据标准实施，从而实现数据标准的流程化管理。

（一）按业务领域推进数据治理

聚焦各个业务领域的数据治理需求，在有需求、有资源、有驱动力的前提下，按需组织推进标准化工作。只有业务部门的深入参与才能做好标准的治理，只有针对业务自身需求进行的治理，才能得到业务部门的认可和支持。

（二）按系统推进标准落标

建立了数据标准体系后，按系统推动数据标准落地应用，在需求流程中实施数据标准的强管控。通过联合技术开发部门使用标准化的数据字典进行建模，实现数据字典标准化管理及应用，进而规范数据标准。对于新建系统与重构系统，应采用落标策略；而对于存量系统，可采用升标策略，此前的文章已关于此内容进行了详细说明，故不再赘述。

（三）按问题推进源头改造

针对数据治理过程中发现的重点、重要的数据质量问题，例如监管数据质量问题、数据多口径问题、数据低时效问题等，通过改造系统，落实数据标准，从源头消除数据不规范等问题，进而达到提升数据质量的目的。

数据标准体系的三个维度

有了推进策略，具体如何建设数据标准体系，需要将业务部门、数据管理部门、开发实施部门之间的工作在数据标准的内容层面衔接起来，兼顾各部门的职责，发挥各部门的特点，既同心合力，又分工落实。从实战出发，数据标准的内容体系可以分为三个维度，分别是业务术语、数据标准、数据字典，由各个部门来分头处理。

（一）业务术语

业务术语是面向业务部门的，用于明确业务部门在经营管理活动中使用的业务定义、业务规则和统计口径。通过梳理业务术语，实现业务人员对业务概念的统一理解，从而在编写业务需求时避免概念混淆，减少数据冗余。

（二）数据标准

数据标准是数据管理部门基于业务术语进行的标准化规范。相较于业务术语来说，建立标准索引、设置业务主题归类、对照进行数据安全分类分级，设置必要的质量规范定义，使得数据项从基本的业务概念层面升级到标准化和规范化定义层面。

（三）数据字典

数据字典是面向技术开发部门的，是数据标准的开发实施参照与依据。数据字典规范了表、字段的命名规则，在开发实施过程中，开发部门应该遵循数据字典，推进数据标准的落地应用。

如何做好数据标准管理？

1.包含哪些内容？

在数据管理部门进行针对各种数据项的标准化过程中，结合实际工作情况，一般可以将标准规范分为两类，一种是基础数据标准，一种是指标数据标准，以两类细分规范来进行更进一步的管理，为后续的各种数据管理工作提供便利。

（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。

基础数据标准和指标数标准根据各自业务主题进行细分，应尽可能涵盖企业的主要业务，并且覆盖企业生产系统中产生的所有业务数据。以银行为例，如图所示：

2.数据标准的梳理

众所周知，建设一个业务系统实际上是将企业或者行业的运作机制IT化和系统化的过程，需要从梳理业务流程和管理流程开始。类似的，建设数据标准就是将数据的表达和使用，统一和系统化的过程。而在这个过程中，首先就要梳理数据产生和应用的全部范围。对企业来说，这意味着数据标准的建立需要从盘点企业内部全部生产系统中的数据开始。

数据标准涉及到的实体对象存在很多，为了方便建设和记忆，往往采用的是顶层设计的梳理方法：

（1）首先构建数据标准的主题域，厘清数据主题域之间的逻辑关系；

（2）再逐级分解，定义各个主题域下的重要实体和实体间关系；

（3）最后定义每个实体中的标准信息项，包括业务含义、质量规则、安全级别、值域范围、代码集等内容。

数据标准的建设并不难掌握，关键是建设过程中需要收集并整理大量的业务规范、制定章程、法律法规、监管规定、国家标准，并将这些规定具象到数据标准定义的信息项中。对于一个从未做过数据标准的实施团队而言，这将意味着巨大的工作量。

数据标准建设方案

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