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數據標準在數據治理中的意義

時間：2020-04-28來源：知乎瀏覽數：7222次

一個擁有大量數據的企業，要發揮其數據的價值必須整合和加工現有或新建的各種信息系統或者業務應用中的數據，并通過將經過處理的數據嵌入到業務流程中，實現智慧化生產，智慧化管理。數據資產管理就是在上述從數據產生到數據整合、加工、使用的端到端價值實現過程中，管理各個環節的數據定義、格式、值域范圍、業務規則、加工邏輯，安全權限以及數據之間的加工依賴關系等一系列事項。數據資產管理的目的是讓數據的使用者能夠清楚地認識數據和數據關系，進而能夠用好數據；讓數據應用的管理者能夠洞察數據、應用、系統之間的復雜依賴關系，進而能夠管好數據。

數據標準是為了規范系統建設時對業務的統一理解，增強業務部門、技術部門對數據的定義與使用的一致性。新系統建設應遵照（自主開發）或盡可能與數據標準貼近（如外購軟件包）；對于現有系統，應貫徹統一的業務定義，通過數據轉換來滿足統一的技術要求，與數據標準接軌。

數據標準適用于業務數據描述、信息管理及應用系統開發，可以作為經營管理中所涉及數據的規范化定義和統一解釋，也可作為信息管理的基礎，同時也是作為應用系統開發時進行數據定義的依據。
數據標準對系統集成和信息資源共享具有重要意義：
1、增強業務部門和技術部門對數據定義和使用的一致性。
2、減少數據轉換，促進系統集成。
3、促進信息資源共享。
4、促進企業級單一數據視圖的形成，支持管理信息能力的發展
5、建立統一的數據標準。目前存在各業務部門標準不統一，部門之間數據標準矛盾或者相互混淆的情況，導致部門間數據交換，數據共享比較困難。建立統一的數據標準有助于對數據進行統一規范的管理，消除各部門間的數據壁壘，方便數據的共享，另外數據標準同樣對業務流程的規范化有幫助作用。
6、提高數據質量。電力數據的采集和傳輸受到采集傳感器的精度、穩定性，通訊設備和環境因素的影響較大，導致存在大量的空值和垃圾數據?？赏ㄟ^數據質量管理對電力數據進行質量檢查，找出有問題的數據，通過數據清洗，問題整改，例外排查等一系列手段提高數據質量；另外還可以通過出具數據質檢報告，數據質量績效考核來督促各業務部門重視數據質量從而加強人員和業務的管理來提高數據質量。
7、數據資產管理。將經過處理的高質量數據資產統一管理，提供全生命周期的管理和數據安全保障。并可將數據資產進行分類和編目，方便數據的展示和數據共享，同時也為數據分析和數據挖掘（電力需求預測、電力系統優化等）打好基礎。

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