概述

什么是数据标准

标准概念

数据标准（Data Standard）是指保障数据定义和使用的一致性、准确性和完整性的规范性约束。 对于企业而言，通俗来讲，数据标准就是对数据(字段)的命名、数据类型、长度、业务含义、计算口径、归属部门等，定义一套统一的规范，保证各业务系统对数据的统一理解、对数据定义和使用的一致性。

标准组成

业务属性：包括标准名称、业务含义等信息。其中标准名称可以借助词根，进行更规范的维护。 技术属性：包括数据类型、枚举范围等信息。其中枚举范围可以引用码表，进行更规范的维护。

怎么维护数据标准

• 单个添加：当企业已经在平台维护了历史存量的数据标准，对于新增的数据标准，可通过单个添加的方式维护至平台。适用于补充数据标准。
• 线下导入：在没有平台工具之前，企业已在线下维护了大量的数据标准，那么就可以根据平台的模版文件，将线下的数据标准批量导入至平台。
• 行业模版引用：平台内置部分行业数据标准，用户可一键引用至自己的标准体系中。
• 数据库拾取：企业基于开发共识已落地的数据(字段)，可能存在一定的标准化程度。平台可配置拾取规则，将足够标准的字段信息转化为数据标准。

怎么使用数据标准

• 后置应用：
  • 将数据标准和数据库中已落地的字段信息进行映射匹配，发现匹配或者接近匹配的字段。通过绑定标准信息，让字段元数据更加标准。
  • 同时可根据标准信息自动创建相关质量规则，校验字段数据的标准性（后续打通「数据质量」后支持）。
• 前置应用：数据标准将应用于数据建模过程当中，让数据模型在落地时就是标准的，避免后期的映射、二次维护修改等操作（已支持）。