研报总结
数据标准概述
数据标准是保障数据内外部使用和交换一致性与准确性的规范性约束，通过规范要求、流程制度、技术工具共同组成的体系，完成标准的规划、制定、发布、执行、检查、维护等行为。数据标准不仅包括基础数据本身的规范性约束，还扩展到整个数据中台层面的标准，以及治理各阶段的规范性约束。
数据标准价值
数据标准能够解决数据资产化不足、数据质量难以提升、数据开发效率低等问题，其核心价值包括：
- 建立统一的数据视图：通过元模型规范和多维度数据目录，实现数据的统一认知和检索。
- 建立统一的数据认知：利用标准完成对多源异构数据的标准化描述，统一数据含义。
- 建立质量稽核体系：自动生成质量稽核规则，确保数据质量。
- 面向未来的数据治理：通过流程自动化和阶段智能化，提升数据治理效率。
数据标准建立步骤
数据标准的建立分为六个步骤：
- 数据标准规划：调研和分析企业业务和数据，明确数据标准范围。
- 数据标准制定：包括元数据标准、基础数据标准和技术标准制定。
- 数据标准发布：遵循草案、试用、标准、废止的生命周期管理。
- 数据标准执行：在数据治理过程和新建系统中应用标准。
- 数据标准检查：通过引用统计、标准化率统计、质量评分等指标评估执行效果。
- 数据标准维护：修订和沉淀标准，形成行业最佳实践。
数据标准产品介绍
数据标准管理产品功能模块包括：
- 标准概览：统计标准资产、标准化情况和标准流程。
- 数据标准文件管理：管理标准文件，建立与结构化标准的联系。
- 数据项标准管理：包括数据元管理、数据字典管理和词根管理。
- 元数据标准管理：包括命名及编码规则管理、表名设计、资源目录管理。
- 技术标准管理：包括数据类型映射关系管理和DDL模板管理。
- 标准流程管理：包括标准拾取、审核管理、标准发布和标准配置。
数据标准和数据中台结合实践
数据标准在数据中台中的应用场景包括：
- 数据传输：利用数据类型映射关系快速建表。
- 元数据：配置表、字段、指标、标签的元模型。
- 模型设计：通过分层规划和分类规划，设计表结构和数据项标准。
- 数据开发：根据数据元信息自动生成SQL。
- 数据质量：关联稽核规则，实现字段级数据质量校验。
- 数据安全：定义字段级加密或脱敏规则。
总结
数据标准是数据中台的基石，通过规范要求、流程制度和技术工具，实现数据的标准化管理和应用，提升数据治理效率，释放数据价值。网易数帆大数据提供全方位的数据标准管理产品，助力企业实现数据资源化、数据资产化，满足多种业务场景需求。
