数据标准是为了规范对数据的统一理解,促进数据共享,增强跨团队协作中对数据定义与使用的一致性,降低沟通成本。数据标准通常包括组织架构、标准制度、管控流程、技术体系四个方向,应用统一的数据定义、数据分类、编码规范,以及数据字典等。数据标准可以考虑如下:
组织架构:确定元数据、主数据、交易数据涉及的管理决策、数据业主、运营、质量、消费等团队或岗位角色,以及所涉及的责权利。
标准制度:围绕源端数据制定分类、格式、编码等规范,制定日志、报警、性能指标等数据标准,这里的标准应该与技术规范区别开。
管控流程:要对数据管理的供应、变更、申请、共享、质量、运营等流程进行规范化、线上化。
技术体系:综合考虑平台架构、接口规范、应用场景等,围绕数据的“采存算管用”建立数据平台。
数据质量管理是指针对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的数据质量问题,进行识别、度量、监控、预警等管理活动,并通过改善和提高组织的管理水平提高数据质量。