东哥笔记 2020-04-29
在进行数据标准化建设时,要重点考虑代价、效益和风险三个主要因素,确定代价最小、效益最好、风险最低的方案。
数据标准建设时考虑的六条基本原则如下:
1、规划在内部的统一性。即方案总体的各个部分必须与整体战略、规划相互配套和衔接。
2、规划与环境的一致性。即必须保持对现有环境的适应性。
3、规划中存在的风险性。一方面要认真考虑数据标准可能发生的偏差,另一方面要提高实施方案预见能力,制定周密应变措施。
4、规划推进时间序列性。要对数字标准化行动的具体步骤做出稳妥安排,避免个体主观随意性。
5、规划与资源的合理配套性。要掌握配套资源的合理使用。
6、规划的客观可行性。要立足于现实,具有可行性和可操作性。
怎么建立数据标准
不同类别的数据标准可能需要设置不同的信息,所以在建立标准之前呢,我们可以先建个标准集,对标准进行分类,设置其需要填写的属性,每个标准集都可以自定义属性。而且我们除了有单条新建标准的方法,即在新建标准页面设置标准属性值然后保存即可,也支持从excel文本中导入在表格中编辑好的标准到系统中,还提供了标准文档管理,你可以上传和管理任何格式文档的标准。另外还支持从元数据拾取生成数据标准,用户选择元数据及元数据下的字段信息,设置元数据属性与数据标准属性的对应关系,自动获取元数据属性信息填充到标准中,形成标准。
中琛魔方大数据管理平台表示想做大数据治理,首先要把数据标准做好,否则匆忙建设各种数据仓库、数据集市,最后发现标准有问题,质量不高,这时候再去建数据标准就会导致投资浪费问题。