蒲公渶

2023-01-13

在數據標準管理過程中經常會遇到各種問題和挑戰，例如：在制定數據標準的過程中，各業務部門都從自己的業務角度出發，從而難以形成統一的數據標準的定義。再如，不同語境下的數據定義存在歧義，數據標準的制定與使用脫節等，造成數據標準在實際業務中用不起來。

1、數據語義不清晰
當獨立使用一個系統時，相關業務術語、相關聯語義可能是一致的，但如果需要在兩個或多個環境之間比較，含義上的細微差別就會被放大。例如：CRM系統中的“客戶”數據是包含意向客戶、潛在客戶的，而財務管理系統中的“客戶”是產生了財務往來的“客戶”，兩個系統的“客戶數據量”統計差距很大。

2、數據定義和使用語境
數據定義的歧義主要表現在同名異義、同義異名的情況。

同名異義是指名稱相同但代表的含義不同，常見的是相同名稱的數據在不同的語境中所代表的含義是不同的。比如“黑色”，用作描述物體屬性時，它代表一種顏色，而用來形容人心時，它就代表著邪惡或偽善。

同義異名是指含義相同但命名不同的情況，比如，同樣的“姓名”有“員工姓名”和“職工姓名”兩種叫法，很可能開發人員給它們定義的標識分別為“YGXM”和“ZGXM”。

在數據標準化的過程中，不僅要定義數據元素的標準，還需要描述該數據元素使用的語境。建議企業采用集思廣益的方式將模棱兩可的數據定義暴露出來，以便提升企業對數據標準化，以及企業相關人員對數據語義的共同理解和認知。

3、標準的制定和使用兩層皮
數據標準是數據一致性、完整性、準確性的保證，是數據分析、數據集成的基礎。數據標準的建立需要經過審批、發布，然后是推廣和使用。同時，還需要評估數據標準的落地情況，通過評估定位數據問題并進行整改，以保證制定出的數據標準被正確使用，避免標準制定和標準執行兩層皮。