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企业级数据标准化建设案例.pdf

发布时间：2022-06-06 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：0.35M 资料格式：pdf 举报 版权申诉
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    企业级数据标准化建设案例 1.建立企业级数据标准化原则 企业数据标准化的建立是企业信息化的基础工作，提高了数据的共享性，为 XX 公司提供了 统一的信息视图、数据规范及符合所属行业标准的编码标准。建立公司数据信息资源的统一标 准化管理的原则可以包括： • 统一标准的数据定义：减少数据定义的二义性； • 统一标准的企业数据模型：该企业数据模型必须是一个全企业范围的定义库，能 适跨应用、跨业务地完整表述企业数据的统一的完整数据视图； • 统一标准的存储管理：统一规划使用存储资源，提高存储资源使用效率； • 统一标准的性能管理：根据实际业务需求，合理分配资源，确保对数据的访问性 能能够满足业务的需要； • 统一标准的数据质量管理：数据管理需要通过应用标准方法论和原则，实现对有 价值的商业信息和数据进行完整的生命周期的管理，从而支持 XX 公司的业务。 • 其它管理：提供对数据的其他统一标准化管理，包括统一编码标准； 企业级数据标准的制定是一个系统工程，涉及到多方面的原因，成功的因素主要包括如下 几点： • 高层领导参与：为了实施跨部门、跨功能的企业数据标准，驱动企业高层领导的 支持是势在必行的； • 清晰的范围界定：大规模的企业数据标准化工作往往因为人为因素和组织冲突而 宣告失败。而范围界定清晰的、分步走的、具有可测量结果的企业数据标准化实 现方案能在短期内提供业务价值； • 企业数据模型设计的稳定性：稳定性并不意味着企业数据模型的一成不变；相反， 大多数的变化应该不需要任何人去重写应用系统； • 数据小组的能力：跨业务的数据整合体现了企业数据模型的主要价值，需要有小 规模的、训练良好的、灵活的建模小组和事务专家。 2.企业级数据标准化建设 一个完整的企业级数据标准化建设体系包括企业数据标准化策略，数据标准，数据标准化 工作流程，组织架构，数据管理。数据模型是数据标准的主要实体，涵盖了数据字典、逻辑数
    据模型、元数据标准。数据规范通常包括了数据建模规范、数据编码规范、数据集成规范。 数据标准化建设体系 3.企业级数据标准化策略 通过对公司现行的数据标准化建设的现状了解和评估，结合行业标准化的策略和国内外同 类公司数据规划的经验，制定符合实际情况的企业级数据标准化的策略。企业级数据标准化策 略举例如下： ⚫ 在省公司本部设立具有权威性的企业数据标准化管理组织，专门的人员组织负责标准 化管理工作，确定人员职责； ⚫ 确立可遵循的可重复使用的统一的标准化工作流程和工作步骤； ⚫ 企业级数据标准的制定首先参考国家标准委员会制定的所属行业系统标准，其次参考 国际标准化组织关于所属行业的标准； 4.数据标准 数据标准的基本实体是数据模型和数据规范，数据模型标准提供了描述该公司 企业数据的一个完整的视图。目前，该公司还无法提供企业级的、跨业务、跨应用 的、统一的信息视图。
    数据模型是管理信息和业务需求的具体体现，数据模型的设计是一个渐进细化的过 程，同时数据模型将用于直接指导对数据源的分析。围绕数据模型，还需要多维度的对数 据模型进行业务规则定义。在定义数据模型时，对模型中所定位的管理信息，还要逐个回 答以下业务规则问题： ⚫ 描述——对该信息进行简要描述 ⚫ 准确性/质量——对该数据的质量要求的说明 ⚫ 数量——该信息的数量，通常是以单位时间的数据量表示 ⚫ 时间——对该数据产生（获得）的频率和潜在规律的描述 ⚫ 数据源——该数据的可能来源 ⚫ 使用——该数据的使用方式和使用者 ⚫ 发送——该数据发送的目的地 ⚫ 数据老化——该数据是否会老化，以及老化会导致该数据失去保存的价值，还是进行 数据维护就可以消除老化的影响。 ⚫ 维护——对维护该数据工作的简单描述 ⚫ 安全性——关于该数据保密的说明 ⚫ 完整性——该数据是否足够完整的表达了某个业务需要，以满足使用要求 ⚫ 冗余——是否和别的数据冗余，冗余的理由
    其中数据规范包括： ⚫ 数据建模规范 ⚫ 数据编码规范 ⚫ 数据交换规范 ⚫ 数据 ETL 规范 ⚫ 数据集成规范 5.数据标准化工作流程 数据标准化工作的主要包括以下流程：标准需求管理、标准开发、标准实施和标准维 护。这个管理流程是循环渐进优化完善的一个过程。 标准需求管理 建立企业级数据标准化的前提是要指定专门的人员组织、基础设施和制订总体数据标准的 管理规范流程，采用统一的数据架构描述标准和相关技术标准。专门的人员组织，在做需求管 理的时候，需要完成如下内容： • 从 XX 公司各个数据所有者或使用部门收集整理标准化需求包括数据模型和数据 规范； • 去除重复表意的不一致的数据标准需求； • 遵循标准化需求管理规范，利用适当应用手段管理标准需求； 标准开发 数据标准化开发步骤充分参考以下步骤： • 依据标准需求，参考国际及国家标准化组织的电力行业数据参考模型，数据标准 维护专门人员通过分析现有业务系统(如营销系统)的数据和业务实际，将分析结 果分类细化，形成总体数据模型标准的初始状态； 标准需求管理标准开发标准实施标准维护标准的制订标准的运作
    • 依据标准需求，收集现有系统的数据定义标准和数据编码标准，初始建立统一的 数据定义标准和数据编码标准； • 清晰定义每个数据元素的名称、内容、类别及用途、源系统等属性； • 描述支持对应业务系统的实体关系图，即该业务系统数据的逻辑模型； • 描述支持对应业务系统数据库定义、数据管理和数据分布等特性，即建立该业务 系统数据的物理模型和数据管理、存储、安全、分布、维护和灾备要求； • 描述和现有数据模型包含的业务系统的数据关联及实现； 标准实施 • 数据标准化实施主要是在新建应用系统中，新建应用系统应该遵循 XX 公司统一的 数据标准，服从数据标准化组织对数据标准的管理； • 新的应用系统的建立要遵循编码规范、数据接口规范、数据建模规范、数据交换 规范等； • 在旧的应用系统的数据不符合所建立的数据标准的情况下，分别考虑适当的数据 接口过渡管理方案； 标准维护 • 未来新建系统在定义企业数据模型时，在清晰分析自身系统的数据模型的基础上， 参考已定义的总体数据模型，找出可以利用已有公用的部分并明确数据同步/使用 方式； • 将自身特有的业务数据模型根据分类加入到相应的分类中，以构成包含此新建系 统的完整的 XX 公司总体数据模型，最终，建立能反映 XX 公司全局的企业数据模 型； 6.企业级数据标准化管理组织架构 数据标准化管理是整个数据管理的重要组成部分，数据管理是一个长期过程，数据管理的 成功与否取决于公司是否能够长期和持续地执行管理流程，因此建立数据管理的组织架构势在 必行，它能够帮助公司高层管理通过制定合适的人员或组织进行授权，确保其能够有效的负责 和执行他们有关的任务和要求。通常企业会有不同的数据管理构架，一种常用的方法是把相应 的活动和职责根据不同的层面进行分割。以下是对不同层面的数据管理的关键职责的定义示例： 层面 战略层 批准/修改数据管理原则 确保企业的资金投入 关键职责
    识别机遇和出现的问题 理解成本和收益 定义优先权 监控质量改进过程 战术层 执行战略定义的优先权 确保流程与基础设施的可获得和可用性 重点协调战术性任务 确定如何利用已经执行的项目或开始单独的项目 管理和汇报机遇与问题 分析成本 监控，跟踪与报告质量改进过程 执行层 实施由战术层定义的项目 在数据标准和数据质量重要性方面，对开发者与最终用户等进行培训 审查（通过取样与监控）数据质量，确保内、外部数据能够符合标准 参与系统相关项目，确保标准（数据模型，元数据等）在系统开发和改进 中的一致应用 下述的是数据管理组织构架的一个案例。在这里我们仅仅是介绍数据管理组织构架如何能 够合理地引入决策层的参与，而 XX 公司的数据管理构架需要在项目实施过程中根据其业务和管 理特点进行分析设计。 企业数据管理组织架构示例：
    对于许多企业来讲企业级数据管理的概念很新，数据管理体系尚未完全建立起来，其中数 据管理构架中执行层的结构和职责方面的问题尤其突出。其中最普遍的问题就是：“在这个构 架之中，实际的工作是如何被完成的？”。 下面我们以数据管理执行层的构架与职责为例，进一步详述组织结构。下图是一个数据管 理团队的常用功能性组织结构与主要职责举例： 数据管理团队组织结构示例－执行层
    这里所介绍的数据管理团队对应于数据管理构架的执行层，数据管理团队负责人应该作为 数据理事会中的成员。 通过建立上述数据管理团队，我们把重点集中在如何为企业的数据管理创造环境。在整个 数据管理构架中通过建立这样一个团队，公司所有合适的资源都可以充分发挥其在数据管理中 的作用。
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