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从数据标准到数据库设计:解决基础数据标准落

2020-06-03 | 人围观

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  导语

  数据标准是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束,建立数据标准容易,落标难。本文通过对数据标准的定义,落标难点分析以及通过国内外标杆案例的讲解和对落标关键点剖析,系统的介绍数据标准通过模型驱动的标准落标整体方案,帮助企事业单位理解数据标准落地相关问题。

  一数据标准概述

  1.1数据标准定义

  数据是由特定的环境产生的,这些环境因素包括生产者、时间、系统等,这就造成了同一个语义的数据,会有多种不同的定义方法,给后期进行数据汇集和整合带来障碍。因此,数据处理的前奏就是数据标准化,数据标准作为一个统一的数据共识,在企业的标准化中起到重要作用。数据标准是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。数据标准一般包括下面几个,为了统一本文阅读共识,列出如下:

  1)基础数据标准,这个标准是针对数据原始定义,一般面向原系统数据或ODS层数据。包括业务语义、管理标准、逻辑数据模型标准、物理数据模型标准、元数据标准、公共代码标准、技术规范,质量要求等。

  2)指标数据标准,一般分为基础指标标准和计算指标(又称组合指标)标准。基础指标一般不含维度信息,且具有特定业务和经济含义。计算指标通常由两个以上基础指标计算得出。这个标准针对衍生型数据,一般面向集市层的报表等计算型数据。

  3)标准代码,这个具体指数据标准中的枚举值和语义,可以作为基础数据标准的一部分,数据标准维度也是大部分来源于此。

  4)主数据标准,这个特指主数据治理中的实体对象数据的唯一编码和规则,比如物料主数据编码。

  5)业务术语词典,这个指企业数据定义过程中,从业务名词到物理表和字段的标准化翻译的词根和词素。

  6)其他规范,包括数据库设计规范、元数据规范、模型规范等,具体可以在其他治理活动下定义,也是广义数据数据标准的一部分。

  一般情况下,本文所述的数据标准落标主要指:(1)基础标准落标,(3)标准代码落标,(5)命名标准落标。指标体系的落标是由于在数据后期比较容易实现,故不在重点讨论中,主数据标准编码则特定于主数据治理过程中实现,不在此赘述。

  1.2落标价值及意义

  数据标准的落标意义在于企业由此开始进行数据驱动文化,开始从源头进行数据的标准化生产,加速数据的融合与统一的效率,节省大量数据应用和处理的成本。数据标准的落标程度可以分为基本拉通型落标和全局管控型落标。

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