一句话讲数据标准

一句话模式看来还是比较受欢迎的，毕竟，谁也没心情看长篇大论。不过，没有积淀，又何来精华？能一句话讲明白的事情，往往是真明白了；反之亦然。看来，这个“一句话”的坑，还是要谨慎，哈哈。

今天准备谈谈“数据标准”。

这次要引用的，是中国信通院（CAICT）的大数据技术标准推进委员会所颁布的《数据标准管理实践白皮书》的一句话：“数据标准是数据资产管理多个活动职能的核心要素”。

怎么理解这句话？数据治理领域的各种道理、章程、制度、规范，最后落脚，首先还是在质量、安全、应用上面，在价值转换、管理管控这些活动上面。而抓手在哪里，基础在哪里？答案其实很明确，就是“数据标准”。

数据标准，就是数据治理各项活动的那个关键锚点。

但是，数据标准实施起来，又往往很难。

什么是标准，怎么进行标准分类，从什么地方开始实施，做什么基础工作，这些都需要有工作中的指南和细则，尤其是，从来没有一个理论上干净纯粹的环境是实施数据标准，以及数据标准工作似乎永远要和管理耐心和信心去赛跑。

这里谈谈个人实践中的一些探索。

首先是数据标准的分类，基础标准+指标标准。当然，从笔者的实践下来，关于枚举值代码也应该进行标准化管理，所以，在标准分类实践中，形成基础+指标+枚举代码的三类标准，按照“数据元”的思路去组织，这样会更加便利和有效。注意这里的【数据元】和【元数据】不是一回事。这一点，后面再专门聊一次，这里先抛出来。

其次是数据标准的体系，数据标准应该是以业务活动为基础的，它的目标是规范业务对象在信息系统中的统一定义和应用。那么，业务活动是数据标准管理活动的输入。这个输入是什么呢？如果按照自上而下的业务建模过程，那么这个输入应该是业务模型；但是如果缺乏这个过程，那么这个输入就比较合适是业务术语。就是说，要通过业务活动的模型化（理想模式），或者至少是术语化（底线模式），形成数据标准的业务对象，然后才是进行业务对象的数据标准化。

最后，是数据标准的落标、升标、对标。落标，就是要贯彻到信息系统的建设中去，输出是数据字典；而【升标】和【对标】，则是解决实践中最大的一个困难的变通化措施。因为，标准的贯彻，往往面临一个问题：你很难遇到一个干净、初始的系统建设环境去做标准，这种机会可能是数据治理人职业生涯都很难遇到；更加常规的环境，是一部分存量系统、一部分增量新建系统、一部分存量系统改造的混合环境。那么，数据标准工作就只能保持一个正确方向的情况下，有贯彻、有兼容、有统筹、有整合。

在实践层面，有了数据标准，那么数据标准的管理应用就有了“锚点”。比如，衍生出来的管理活动，就是质量标准管理、安全标准管理、数据共享交换和开放管理、数据需求整合等等。但是有了锚点其实是不够的，关键还是找到“驱动力”，在这个方面，应用、安全、监管，往往是数据标准的发力点。

文字就到这里，还是上脑图，更直观。

对了，“与数据同行”的傅一平，“DAAS”的蔡春久，都是这个白皮书的起草人之一，很推荐大家认真学习哦。