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數據標準在數據資產管理中的意義

時間：2019-12-19來源：知乎瀏覽數：1632次

隨著大數據的持續升溫，數據資產管理近年來成為政府和企業領導層特別關注的領域。在談數據的價值之前，必須先說清楚所談論的數據資產都有那些，都是什么，也就是要先梳理企業數據的定義。數據資產管理領域中有兩樣的事情都與數據定義相關：數據標準和數據模型。這兩項工作一個負責給數據下定義，另一個負責描述描繪數據關系。這兩件事情在一個企業中會被高度重視并完成，動力源于大數據時代“數據整合”的需求。

數據標準化的過程其實就是在數據整合平臺實現數據標準，并將各個系統產生的數據通過清洗、轉換加載到整合平臺的數據模型中，實現數據標準化的過程。一個企業內部的數據標準化方式如此，一個行業監管機構在采集全行業數據時的數據標準化過程也是如此，例如，銀監會在向全國銀行機構采集明細數據的EAST接口事實上就是銀行業基礎數據標準，保監會在向全國保險機構采集保單明細數據的接口事實上就是保險行業基礎數據標準。數據資產管理的第一步要厘清企業擁有哪些數據，需要整合數據，而構建數據整合平臺則必須要建立一套數據標準和數據模型，實現數據的標準化。

建立數據標準該從哪里著手？
我們都知道，建設一個業務系統實際上是將企業或者行業的運作機制IT化和系統化的過程，需要從梳理業務流程和管理流程開始。類似的，建設數據標準就是將數據的表達和使用統一和系統化的過程，首先就要梳理數據產生和應用的全部范圍。對于一個企業來講，這往往意味著數據標準的建立需要從盤點企業內部全部生產系統中的數據開始；

那么對于擴大的場景，例如建設某個行業的數據標準或者是某項政府數據標準又該如何開展工作呢？這里介紹一套數據標準管理平臺-ESDataStandard建立規范的數據應用標準，消除數據的不一致性，從根本上改善和解決系統的數據質量問題，實現數據有效共享，并為后續質量檢查提供依據。