1.1 数据标准建设 睿治数据治理平台提供了一套完整的数据标准管理流程及办法，通过一系列的活动，统 一的数据标准制定和发布，结合制度约束、系统控制等手段，实现企业大数据平台数据的完 整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理，为后续数据质量检查、数据安全管 理等提供标准依据。 1.1.1灵活配置数据标准属性 定义不同的数据标准可能存在需要录入不同的属性，为了满足不同项目对数据标准的设 计，睿治数据治理平台提供了数据标准集管理，内置了业务属性、技术属性、管理属性、质 量属性、主数据属性、生命周期属性供用户选择使用，并支持自定义属性。 1.1.2方式丰富的数据标准录入 平台提供灵活方便的操作界面，根据用户选择合适的方式，快速创建数据标准，支持 用户手动创建数据标准，同时支持拾取元数据生成数据标准，简化数据标准创建的步骤，同 时支持修改、删除等操作。 除了手动创建外，还支持通过导入的方式进行批量创建。通过导出标准集，让用户在 线下对数据标准进行整理，将整理完成的数据标准导入到平台后，成为一条可映射、评估的 数据标准。 

1.1.3完备的数据标准审批 数据标准创建保存后，确认无误后，支持整集发起审批。审批支持通过、退回操作， 可采用邮件或任务提醒的方式通知参与审批的用户。同时支持审批列表的搜索，快速定位数 据标准。 

1.1.4先进的数据标准落地映射 数据标准被设计出来，主要目的是为了规范各业务系统的数据建设。平台支持对数据 标准设置落地映射，一条标准可根据实际业务需求进行多个映射，映射设置细化到实际业务 系统对应的元数据上，为后续的落地评估提供依据，设置好的落地映射支持修改、删除。 1.1.5智能精确的数据标准落地评估 为了方便用户检查业务系统是否按照数据标准进行建设，提供对数据标准进行落地评 估，支持多种方式评估，包括单条数据标准、标准集进行评估。同时支持通过数据标准和元 数据双向评估标准落地情况。 

1.1.6灵活有效的数据标准监控 数据标准监控对数据标准的 KPI 指标进行监控，包括已生成标准个数，失效 个数，提交个数，通过个数，退回个数等指标。另外，监控表可根据客户需求进 行二次改造。