数据需求缺乏规范,造成数据对象多份存储,存储结构各异,严重影响数据共
享。
例如:某金融公司客户信息存在于财务和产品两个系统中,由于建设时期和团队不同,其中
对客户代码长度的定义不一致,财务系统中定义为4位,产品系统中定义为6位,导致同样
的数据要素在财务系统和客户系统中标准不一致,造成同一客户财务和产品信息不能很好打
通。
数据标准依据各异,造成统计口径无法匹配。
例如:某金融公司原有系统,业务类型采用业界标准包括资产收购与经营、投资、融资顾问
等;由于公司发展,开展了新的业务,因此后来的系统中采用公司新标准,出现了商业收
购、阶段性投融资等业务类型。结果新旧系统在业务类型上不一致,业务人员要人为的做关
联。
业务口径不统一,造成沟通困难,发生歧义。
例如:某业务部门,需要财务部门提供一份月报表,由于对“余额”一词有不同的理解,一
个认为是“期初余额”,而另一个认为是“期末余额”,造成统计结果大相径庭。经过多次
沟通,才达到满意效果。
数据缺乏标准造成的问题还有很多,总的来说,需要从数据对象、代码、业务指标等多方面
实现标准化,才能从根本上减少这些数据问题。那数据标准能给我们带来什么?
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