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如何答对数据标准化的难题

时间:2021-08-05  来源:未知   作者:admin

先把新闻编制、数据中央建益,后面发现标准有题目、质量不高,再来建数据标准,但实际上这时候已经是在做一些亡羊补牢的事情,客户的投入一定有一片面是被铺张失踪的。但这往往不可避免。

要解决数据标准化的难题,必要从以下几个方面着手:

第一,制订可落地的实走方案。实走方案要偏重于可落地性,不克落地的方案最后只能被废舍。一个可落地的方案要有构造架议和人员分工,每幼我负责什么,如何考核,怎么监管,都必须纳入实走方案中。

第二,切确意识数据标准建设的现在,即是同一构造内的数据口径,请示新闻编制建设,挑高数据质量,更可信地处理和交换数据,而不是搪塞上级和监管机构的检查。如许能够避免数据标准制订出来,搪塞完监测后就被置之度外的情况发生。后者隐微只是一个短期的一时策略,难以产生永远的正面影响。

第三,切确意识询问公司在数据资产管理做事前期的作用。询问公司的定位答该是实在评估构造的数据管理程度,订定能够落地的方案,而不该一味地探求询问输出物的技术含量。尽量约请走业经验雄厚、郑重的询问公司协助做数据资产管理前期的询问做事。

第四,足够意识到数据标准化的难度。要取得管理决策层的声援,升迁构造管理程度,做益永远推进的做事准备,竖立首数据标准化的做事制度和流程,遇到题目经过正式的流程和疏导机制逐渐解决。

第五,实际落地中,竖立首科学可走的数据标准落地形态。在实践中,往往必要考虑如何把数据标准落地到已有的编制和大数据平台中。数据标准的落地清淡有如下3栽形态。

源编制改造:对源编制的改造是数据标准落地最直接的手段,有助于限制异日数据的质量,但做事量与难度都较高,实际中往往不会选择这栽手段。例如,“客户编号”这个字段涉及众个编制,周围广,主要程度高,影响大,一旦修改该字段,有关的编制都必要修改。但是也不是十足不可走,能够借编制改造、重新上线的机会,对有关源编制的片面数据进走对标落地。 数据中央落地:按照数据标准请求建设数据中央(数据仓库或者数据中台),源编制数据与数据中央做益映射,保证传输到数据中央的数据为标准化后的数据。这栽手段的可走性较高,是绝大无数构造的选择。 数据接口标准化:对已有的编制间的数据传输接口进走改造,让数据在编制间进走传输的时候,通盘按照数据标准。这也是一栽可走的手段,但行使得并不众。由于对接口的改造是一个相等复杂的做事,会涉及编制底层代码的重构,而且能够给接口调用方带来不可预知的风险。

上面商议了数据标准落地的3栽形态。在数据标准落地的过程中,还必要做益如下这几件事。

事先确定益落地的周围:哪些数据标准必要落地,涉及哪些IT编制,都是必要事先考虑益的。 事先做益不同分析:现有的数据和数据标准之间,原形存在哪些不同,这些不同有众大,做益不同性分析。 事先做益影响性分析:倘若这些数据标准落地了,会对哪些有关下游系 统产生什么样的影响,这些影响是否可控。元数据管理中的影响性分析能够帮 助用户确定影响的周围。 详细实走落地方案:按照实走方案,进走数据标准落地实走。 过后评估:过后必要跟踪、评估数据落地的成绩如何,哪些事做对了、做益了,能够借鉴和推广,哪些地方做得不及,如何改进。

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