浅谈6个数据标准环节&主数据5步法

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在企业开展数据治理时其中绕不开的话题就包括数据标准和主数据的实施。要进行数据治理就说明已经遇到了数据方面的问题，其中通常包括各系统间数据属性定义不明确，计量单位不清晰，管理不标准等问题，那么就需要我们优先开展数据标准的工作，梳理好的数据标准可能会成为后续数据治理工作一项重要参照。主数据是企业核心数据的抽象，做好主数据能够让企业核心数据更好的管理，更好的复用，从而达到降本增效的目的。

目录：

一、数据标准和主数据的关系是怎样的

二、如何进行数据标准实施

三、数据标准实施过程中的难点

四、主数据集中管理和分散管理适用场景

五、主数据实施过程有哪几个步骤

一.数据标准和主数据的关系

在说数据标准和主数据什么关系之前，需要与大家一起看一下什么是数据标准、什么是主数据，然后再去看两者之间有什么关系。

数据标准：数据标准为了使企业内外部使用和交换的数据是一致和准确的，经协商一致制定并由相关主管机构批准，共同使用和重复使用的一种规范性文件。

数据标准化是通过一整套的数据规范、管控流程和技术工具来确保的各种重要信息，例如产品、客户、机构、账户等在全组织内外的使用和交换都是一致、准确的过程。

主数据：主数据是指系统间需要共享、相对固定、变化缓慢、被重复使用的企业核心数据。如人员基本信息、客户基本信息、合同基本信息等。

那么为什么要做主数据呢？主数据是从业务系统、业务数据中抽象出来的符合主数据特征的一类数据，之所以这么做是为统一、融合、提质，从而达到从企业管理角度降本增效的目的。

经过从核心业务数据抽取清洗转换以及在模型驱动思想指导下，通过日志及调用关系的记录监管，最终通过订阅分发输出高质量主数据为生产经营、财务系统、项目关系系统等使用方服务。

数据标准和主数据的关系就好比积木和模型。

如果把数据标准比喻成积木，那么主数据就是用这些积木搭建出的漂亮的模型。数据标准范围包括主数据标准也包括业务数据标准，主数据的模型所用积木来源于数据标准，但数据标准不局限于服务主数据，也可以为业务上数据建模提供依据。

二.如何进行数据标准实施

数据标准实施过程包括数据标准规划、数据标准现状调研、标准设计、标准的实施映射、标准执行以及在使用过程中维护增强等过程。包括：数据标准的范围有哪些，数据标准目前状况是怎样的，数据标准如何进行设计，数据标准实施映射应该如何去做，数据标准执行应该如何开展，如何对数据标准进行维护并完善等。

 

1、数据标准规划需要考虑业务计划、应用范围、数据中体、服务对象、优先策略等。在开展数据标准规划时可以采用引进业界实施经验，根据业务的优先顺序和实施难易程度，规划标准的框架体系以及实施路径的方式开展实施工作。

 

2、数据标准现状调研需要考虑现有定义、使用习惯、问题梳理、现状分析、参考文档等。可以通过调查问卷、安排现场访谈、收集文档资料等手段，针对不同的业务系统选用合适的调研方式，对现有定义、使用习惯、数据分布、数据流向、业务规则、服务部门等开展相关调研工作。

 

3、数据标准设计是对数据标准的主题、信息大类、信息小类、信息项、数据类型、数据长度、数据定义、数据规则等进行规划设计。在方法论指导下，完成数据标准设计和定义工作，包括数据业务描述定义(业务属性)、类型长度定义（技术属性）、其他标准信息定义。

 

4、数据标准实施映射要明确需要映射内容的系统范围、应用领域、数据库表、数据字典、数据字段等。将已定义的数据标准与业务系统、业务应用进行映射，表明标准和现状的关系以及可能影响到的应用。

 

5、数据标准执行要充分考虑业务需求和实施难易程度上确定执行原则，最大程度上结合目标和现状，针对不同类型系统制定相应策略，并设定合理阶段性目标。执行建议可从业务流程、业务系统、管理应用及数据平台等各方面提出数据标准执行的建议。

 

6、数据标准维护增强是需要进行标准发布、管理机制、工作流程、配置工具等方面。结合数据管理需求和机制，组建组织机构，培训、培养管理员，负责相应工作，建立配套规章制度，利用管理工具维护更新标准并监控其执行情况。

三.数据标准实施过程中的难点

数据标准这实施过程中遇到的难点相对会比较多，比如需要各业务部门、业务厂商积极配合，但是这无疑是对业务部门和业务厂商额外增加工作量，所以有时推进的时候会多少有些难度。再比如需要对业务特别精通的高精专人员参与能够从业务角度主导数据标准制定，要以专家的身份对要制定的数据标准进行指导，具备权威性。再比如数据标准制定出来后，如何让数据标准更好，更大的发挥作用也是在实施过程中需要思考的问题。

四.主数据集中管理和分散管理适用场景

主数据集中管理和分散管理分别适用于哪些应用场景呢，下面来给大家做一下讲解。

主数据集中管理的方式适用于没有业务系统或没有数据库存储主数据信息的主数据，也适用于多个业务系统公用的主数据如性别、境内外、国家代码等。需要集中维护的主数据，主数据的源头就会是主数据管理系统。

 

需要分散维护的主数据的特点为有成熟的业务系统、业务库存储主数据相关信息，各主数据源头系统通过ETL或接口方式将主数据所需信息传输到主数据管理系统中，由主数据统一解决各系统间的冲突，从而达到主数据由源头系统分散管理的目的。

五.主数据实施过程有哪几个步骤

主数据实施过程包括主数据分析、主数据建模、主数据清洗、主数据应用、主数据归档五部分组成。

1、主数据分析包括：识别主数据、明确主数据的需求、确定主数据范围、确定主数据的源头及数据抽取交互方式。

2、主数据建模包括：主数据模型规划、主数据模型设计、主数据模型发布等。

3、主数据清洗包括：对源头方抽取到的主数据进行同步清洗转换的过程。

4、主数据应用包括：各使用方根据自身的需求对主数据发起使用申请、由主数据管理员主导组织审批、然后经由主数据管理系统分发服务等过程。

5、主数据归档包括：对主数据的模型、主数据的数据等进行版本控制、版本追溯的过程。

通过对主数据全生命周期的管理最终达到对主数据获取、管理、应用、归档的目的。

数据标准和主数据建设的最终目的均是更好的服务于企业信息化建设、数字化转型，因此实用、好用永远是第一目标。

精选提问：

问题1：客户企业处于什么样的阶段，适合或者应该做这类项目？

有两种情况相对都比较合适做这类项目 1. 客户企业处于信息化建设阶段相对比较合适做类似项目。在这个阶段制定的数据标准才能给更大化被使用，主数据的落地价值也会更大；2.客户企业信息化相对成熟，数据标准的问题已经相对明显，客户对这块的需求比较迫切，可以引导客户进行此类项目的开展。

问题2：如何识别主数据？

主数据一定是从核心业务数据中抽象出来的一类数据，符合主数据特征的数据我们可以识别为主数据，即核心业务数据、变化缓慢或变化周期长、有共享需求、有被重复利用的价值的数据。

关于作者：老练，普元数据领域资深顾问，长期深入一线参与过多个不同行业重点数据类项目，在智慧城市数据共享交换、企业数据中台建设等方面均有丰富实战经验。并对数据标准、主数据及数据治理等方面有自己独特认知和见解。

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