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我们在前几期的文章中给大家简单介绍了数据标准的一些基础知识等内容,而本文我们就继续来学习一下,数据标准分类与好处都有哪些。
一、数据标准分类
一般可从三个维度去对数据标准进行分类:数据结构、数据内容来源、技术业务。
1.从数据结构角度进行的数据标准分类
结构化数据标准是针对结构化数据制定的标准,通常包括:信息项分类、类型、长度、定义、值域等。
非结构化数据标准是针对非结构化数据制定的标准,通常包括:文件名称、格式、分辨率等。
2.从数据内容来源进行的数据标准分类
基础类数据标准是指业务系统直接产生的明细数据和相关代码数据,保障业务活动相关数据的一致性和准确性。
派生类数据标准是指基础类数据根据管理运营的需求加工计算而派生出来的数据,例如:统计指标、实体标签等。
3.从技术业务角度进行的数据标准分类
业务数据标准是指为实现业务沟通而制定的标准,通常包括:业务定义和管理部门,业务主题等。
技术数据标准是指从信息技术的角度对数据标准的统一规范和定义,通常包括:数据类型、字段长度、精度、数据格式等。
二、建立数据标准有哪些好处?
上述问题,任何一个的出现都会让人头痛不已,但是通过数据标准的建设,却可以有效消除数据跨系统的非一致性,从根源上解决数据定义和使用的不一致问题,为企业数据建设带来诸多好处:
数据标准的统一制定与管理,可保证数据定义和使用的一致性,促进企业级单一数据视图的形成,促进信息资源共享。
通过评估已有系统标准建设情况,可及时发现现有系统标准问题,支撑系统改造,减少数据转换,促进系统集成,提高数据质量。
数据标准可作为新建系统参考依据,为企业系统建设整体规划打好基础,减少系统建设工作量,保障新建系统完全符合标准。
同时,数据标准建设也为企业各类人员提供了强有力的支撑:
对业务人员而言,数据标准建设可提升业务规范性,保障人员对数据业务含义理解一致,支撑业务数据分析、挖掘及信息共享。
对技术人员而言,有数据标准作为支撑,可提升系统实施工作效率,保障系统建设符合规范,同时降低出错率,提升数据质量。
对管理人员而言,数据标准建设可提供更加完整、准确的数据,更好的支撑经营决策、精细化管理。
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