企业级数据标准化建设案例.pdf

企业级数据标准化建设是企业信息化进程中的核心组成部分，它确保了企业内部数据的一致性、完整性和可用性，从而为企业提供了高质量的数据支持和决策依据。以下详细阐述企业级数据标准化建设的几个关键方面。 1. 建立企业级数据标准化原则 企业数据标准化原则是确保数据标准化工作顺利开展的基础。具体原则包括： - 统一标准的数据定义，即确保企业内数据的含义和用法一致，减少数据定义的二义性。 - 统一标准的企业数据模型，即构建一个全企业范围内的定义库，跨应用、跨业务地提供一个统一的完整数据视图。 - 统一标准的存储管理，即规划统一使用存储资源，提高存储效率。 - 统一标准的性能管理，即根据业务需求合理分配资源，保证数据访问性能。 - 统一标准的数据质量管理，即应用标准方法论管理数据的生命周期，支持企业业务。 2. 企业级数据标准化建设体系 企业级数据标准化建设体系涵盖以下组成部分： - 数据标准化策略：明确建设目标、范围和方法，包括设立权威的管理组织和确定人员职责。 - 数据标准：涵盖数据模型和数据规范，包括数据字典、逻辑数据模型和元数据标准。 - 数据标准化工作流程：包括标准需求管理、标准开发、标准实施和标准维护四个阶段。 - 组织架构：明确组织内各角色和职责，确保数据标准化工作的顺利进行。 - 数据管理：建立数据标准的具体操作和维护机制。 3. 企业级数据标准化策略 企业级数据标准化策略应该基于对企业现状的深入了解和评估，结合行业标准和国际经验制定。策略应确保： - 高层领导的参与和推动。 - 明确的工作范围和目标。 - 数据模型设计的稳定性。 - 数据小组的专业能力和灵活性。 4. 数据标准 数据标准作为建设体系的核心，包括： - 数据模型标准：描述企业数据的完整视图，包括管理信息和业务需求的具体体现。 - 数据规范：包括数据建模规范、数据编码规范、数据集成规范等，以指导数据的使用和管理。 5. 数据标准化工作流程 数据标准化工作流程包含以下环节： - 标准需求管理：收集和整理标准化需求，去除不一致的要求，采用适当手段管理需求。 - 标准开发：参考国际和国家行业标准，分析现有系统数据，形成数据模型标准。 - 标准实施：通过技术和管理措施，确保数据标准的应用。 - 标准维护：持续优化数据标准，确保其与业务和技术的变化同步。 企业级数据标准化建设涉及从数据定义、模型、存储、性能、质量管理到策略制定、工作流程、组织架构、数据管理等多方面的系统工作。它要求企业高层领导的重视、清晰的规划和合理的组织架构，同时需要有专业能力的团队来进行持续的优化和完善。通过这些措施，企业可以建立起一个高效、一致的数据标准体系，为企业的长远发展打下坚实的基础。