数据标准管理是数据治理的基础

什么是数据标准?

数据标准实现了对数据统一理解的定义规范。数据标准通过对业务属性、技术属性、管理属性的规范化，可统一银行在业务过程中的业务术语定义、报表口径规范、数据交互标准；同时标准还可作为数据质量控制的准则、数据模型设计以及信息系统设计的参考依据。

在实践过程中，数据标准可分为基础类数据标准以及指标类数据标准。基础数据标准是针对业务开展过程中直接产生的数据制定的标准化规范；指标数据标准是针对为满足内部分析管理需要以及外部监管需求对基础类数据加工产生的数据制定的标准化规范。

关于数据标准认识的几个误区

数据标准这个词，最早是在金融行业，特别是银行业的数据治理中开始使用的。数据标准工作一直是数据治理中的重要基础性内容。但是对于数据标准，不同的人却有不同的看法：

有人认为数据标准极其重要，只要制定好了数据标准，所有数据相关的工作依标进行，数据治理大部分目标就水到渠成了。

也有人认为数据标准几乎没什么用，做了大量的梳理，建设了一整套全面的标准，最后还不是被束之高阁，被人遗忘，几乎没有发挥任何作用。

首先亮明作者的观点：这两种看法都是不对的，至少是片面的。实际上，**数据标准工作是一项复杂的，涉及面广的，系统性的，长期性的工作。**它既不能快速地发挥作用，解决掉数据治理中的大部分问题，但肯定不是完全没有作用，如果数据标准工作的结局只是最后剩下一堆文档，那只能说明这项工作没有做好，没有落到实处。本文主要的目的，就是分析为什么会出现这种情况，以及如何应对。而首先需要做的是厘清数据标准的定义。

谁来制定基础数据标准？

统一的数据标准是必须要做的，而且是要做到能够长期有效和可落地执行的。由谁来牵头、谁来管理、谁来执行？——各个银行均有不同实践，但是实践效果来看，不同的职责分工带来的问题也是五花八门的。例如由信息技术部门牵头制定的数据标准，在业务使用时存在诸多不便：标准名称不符合业务日常使用习惯、定义内容部分缺少专业输入等等；同时业务部门通常认为数据标准属于基础性的技术工作，自己负责的业务范围有限而拒绝制定。也有一些银行业金融机构由财务部门或风险部门牵头制定，但往往也容易部门职能导向，只关注了各自领域的数据标准化需求，而全行层面的统一化标准，做不深，也做不全。

我们认为，在整体的数据治理工作中，如我们之前系列文章中所提及的组织架构方面，需要有一个归口管理部门来统筹安排数据治理工作，包括牵头数据标准的制定工作。但是，无论牵头部门是计划财务部、信息技术部门、业务部门还是独立的数据管理部门，数据标准的制定过程，都离不开业务部门与技术部门的共同探讨、共同商榷，这个时候，我们需要的是一个机制，而不是任何一个部门的“单打独斗”。

数据标准管理体系

一、统一管理流程

目前全校范围内缺乏专业化的信息标准管理流程，部门间缺乏沟通的统一渠道，导致标准变更和发布缺乏制度化要求，容易形成难以清理的问题数据。在短期规划中，首要提升快速解决业务难题的能力，降低业务操作复杂度。

因此，采用简明实用的管理流程是标准化快速见效的重要手段。可以参考如图5的信息标准化管理流程。

1.管理流程：包含信息标准的新建、修改、注销和发布等相关流程。

2.应用流程：信息标准在需求编制时的应用、冲突协调解决流程。

更智能的数据标准建设方案

数据标准建设一般都要从上述五个步骤来下手，其中任何一个步骤单拎出来看工作量都是相当庞大，像标准的落地及维护想要完全依靠人工也不太现实。对于企业而言，需要一套完善、易用且更加智能的数据标准建设方案帮助其将数据标准建设工作落地。

亿信华辰旗下的EsDataStandard数据标准管理平台，可以有效的帮助企业建立规范的数据应用标准，消除数据的不一致性，从根本上改善和解决系统的数据质量问题，实现数据有效共享，并通过智能化的管理方法，让企业轻松享受大数据带来的便利和效益。

1、内置标准一键应用

平台内置一批国标、行标，可一键应用大大提高项目交付效率。另外平台内置标准的技术、业务、管理、质量属性，结合灵活的定义方式，从手工创建、导入、拾取、智能识别等，可帮助客户快速构建基础标准、指标标准、代码标准。

2、智能追踪标准历史

平台支持标准增、删、改、查、发布、审核等各种基础操作，其变更过程能被自动记录，通过变更版本控制，追踪标准历史。另外平台还提供了灵活细致的用户权限管理机制，满足不同用户管理各自的标准的场景。

3、可视化的界面一目了然

实现数据从创建到消亡全生命周期的可视化，数据标准的建立也是完全可视的，并且实现全角色的可视化，不管是执行层还是决策层都可对数据标准的完善起到关键作用。

EsDataStandard数据标准管理平台包括：标准分类管理、标准增删改查、标准导入导出、标准评审、标准发布、标准版本管理、标准落地映射、标准落地评估、标准监控等功能。同时为更好的保障数据标准的落地，最好结合元数据管理工具一起使用。