3w视角看大数据标准：what，why，how

伴随着大数据时代的到来，企业不断追求自身发展和创造数据价值，相继进行大数据平台的建设，在建设过程中难免会出现信息孤岛、数据定义不一致和数据的质量问题，数据标准建设就作为其中一个必不可少的环节，我们应该如何看待和进行大数据建设，首先需要从以下几个方面了解数据标准。

What——什么是数据标准

数据标准，顾名思义就是数据的标准，对分散在各系统中的数据提供一套统一的数据命名、数据定义、数据类型、赋值规则等的定义基准，让各业务人员和技术人员对于数据的理解是一致的，对业务系统的建设是规范统一的。

要了解数据标准，首先需要从以下几个方面出发：一是数据信息应用的合法合规；二是跨系统信息的集成和共享；三是数据服务的支撑和应用。如何全面的去看待这三个方面，以银行为例，业务数据的共享与交换为出发点和落脚点，整合机构内部各平台系统数据，支撑银行日常业务办理和银监会的监管报送管理，要实现这一目标，必须以标准化的信息归集为基础，实现金融数据共享，有效、合理的进行大数据技术与流程机制的创新应用。

数据标准既来自于国标和行标，也来自于技术和业务，标准和业务之间相互促进，相较于就业务谈业务的应用来说，将业务有机融入大数据标准架构，如数据、技术与信息化平台的功能等隶属于大数据产品或平台的标准内涵，可以进一步完善企业大数据标准建设。

Why——为什要进行数据标准建设

数据标准是数据全生命周期质量控制的机制与制度保障，贯穿了数据从采集到存储、治理和分析应用的全过程，只有需要建立一套完备的标准体系，数据标准化之后才能更好的管控数据的质量，支撑更高层面的数据应用。

1、消除数据的不一致性

在技术方面，数据标准可从源头对元数据进行管理，制定数据采集标准，帮助构建规范的物理数据模型，保证元数据的规范性和数据资源目录的完整性，同时对于多源异构数据的接入，数据接口规范可以保证的实时传输。在业务方面，数据标准能够明确各业务的数据含义，是的业务部门之间、业务和技术之间、统计指标之间统一认识与口径。

2、打破数据孤岛，实现数据共享

企业信息化建设一定是要走到集成阶段的，“信息孤岛”的问题必须要解决，也就是要尽量让数据变成标准的，标准数据在消除“信息孤岛”中起着决定性的作用，数据标准建设可以帮助企业从根本上消除数据孤岛，实现共享整合。对于一个拥有大量数据资产的企业，或者是要实现数据资产交易的企业而言，构建数据标准是一件必须要做的事情。

3、规范数据管理，提升数据质量

数据标准是数据质量规则建立的主要参考依据，通过将数据质量规则与数据标准关联，一方面可时间字段级的数据质量校验，另一方面也可以直接构建简单的较为通用的数据质量规则，确保规则的全面性和可用性，提升数据质量。

How——怎样进行数据标准建设

数据标准工作主要包括制定、执行、维护三个过程。其中制定过程包括规划、调研和设计，执行过程包括映射和执行。

在标准规划阶段，从实际情况出发，结合业界经验和参照行业最佳实践，确定数据标准范围，构建数据标准分类框架，制定实施计划；

在标准调研阶段，收集国家标准、现行标准、新系统需求标准、行业通行标准、现有的数据业务含义、数据标准分类、数据元定义以及数据项属性等，以及进行归纳整理；

在标准设计阶段，进行具体数据标准的编写定义工作，通过权威部门（数据标准管理部门）的评审，达成一致后发布数据标准，形成数标版本；

在实施映射阶段，将确认的数据标准与业务系统（新建系统或原有系统）进行映射，以得知标准与现状的关系，确定哪些系统需要强制落标和建议落标；

在标准执行阶段，针对实施映射阶段发现的问题进行修正，跟踪监督落地执行情况，综合评价数据标准落地实施成效，逐步提高数据质量，逐步使全部数据符合数据标准；当然随着时间的推移，数据标准也可能有变化和更新。数据标准管理部门需要及时进行数据标准更新和完善，使数据标准保持最新最优。

结语：只有充分理解数据标准以及建设数据标准的价值之后，结合企业自身发展情况建设符合企业内部的数据标准，避免数据先污染后治理，不断推动和完善企业的大数据平台建设，发挥数据的最大价值。当然，建设数标也少不了工具的支持，亿信华辰数据标准管理平台ESDataStandard你值得拥有，帮助建立规范的数据应用标准，消除数据的不一致性。