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美林數據技術股份有限公司（簡稱：美林數據，NEEQ：831546）是國內知名的數據治理和數據分析服務提供商。

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數據標準系列 | 數據元標準怎么用？

2023-08-25 18:48:00 次
數據作為數字經濟時代的第一生產要素，有望成為政企報表及財政等收入的重要支撐，而發揮數據要素價值離不開標準治理。數據標準可以保證數據規范化和理解一致性，從而提高數據質量、降低數據風險，推動數據資源開發利用不斷邁上新臺階！
元數據標準
一、什么是數據元標準？
數據元可以理解為屬性或字段。通過對企業中核心數據元進行標準定義，使數據的擁有者和使用者對數據有一致的理解。數據元標準需要定義數據元的名稱、業務定義、數據類型、格式、取值范圍等，比如“銷售金額”的數據元標準。
元數據標準
在數據管理和交互中，數據元標準的制定和應用對數據的質量、可靠性和可用性起著至關重要的作用，是企業信息化建設的基礎和核心。
二、數據元標準如何落地？
1. 引用：數據模型在設計過程中引用數據元標準，達到模型規范化目的。
2. 映射：數據模型映射標準后，方便在應用時了解它的內涵與約束規則，也可執行貫標檢查。
元數據標準
三、已建\待建系統、數倉，數據元標準怎么用？
數據元標準在數據管理中發揮作用的前提是要將其落地到各業務流程的輸入輸出數據中，這需要使企業各類數據模型嚴格遵循數據元標準，確保已建系統、數據倉庫和待建系統中的模型能夠與數據元標準進行正確的引用和映射。數據元標準在業務活動中的落地方案如下：
元數據標準
1. 已建系統
對于已建系統，考慮到改造系統的成本和難度，通常采用“映射”的方法，以便后續檢查模型中數據元標準的覆蓋率、映射屬性的標準符合度等；在數據應用時了解內涵及約束規則等。
2.  待建系統
對于待建系統，需在模型設計時“直接引用”數據元標準，并制定相關規范約束新建模型對于數據元標準的落地行為。上線后也需持續監控其貫標執行情況，及時發現隨意修改、新增屬性的情況。3.  數據倉庫
企業數據管理及分析應用過程中，通常會進行企業數據倉庫建設，需要在新建數據倉庫模型的過程中進行數據元標準的直接應用。那么哪一層的模型需要規范化引用數據元標準呢？下期見
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