数据标准维护:企业数据模型与应用
需积分: 31 169 浏览量
更新于2024-08-09
收藏 1.59MB PDF 举报
"数据标准的维护-简易型脱机下载器u7-s1使用说明"
本文主要探讨了数据标准的维护,这是确保企业数据管理和分析有效性的关键环节。数据标准包括企业数据模型、经营分析模板和数据魔方等,随着业务发展而不断演进,因此维护工作显得尤为重要。
数据标准维护环境的构建依赖于数据标准管理政策,该政策明确了各部门在制定和执行数据标准中的职责和权力。数据需求的定义是一个持续的过程,新业务的出现会不断产生新的数据需求,而这些需求的明确基于清晰的业务功能定义。
数据标准定义需协调多个业务部门,以确保标准能够反映各个部门对数据的理解和业务定义。跨部门的协作和强有力的领导力是实施数据标准的基石。此外,数据标准的维护是一个闭环流程,从需求收集到实际应用,并通过有效的反馈机制来持续改进。
在实际应用中,由于数据标准涉及多个部门,可能会出现歧义,此时需要有权威机构进行仲裁,以保证数据标准的可操作性。例如,CTG-MBOSS规范中的EDA(Enterprise Data Architecture)分总册详细阐述了中国电信的数据架构,涵盖了数据的生命周期、分类、组织、编码以及信息数据流交互等,同时强调了数据标准体系,包括企业数据模型(EDM)、数据魔方和经营分析模板,这些工具和模板在数据标准维护中起到重要的指导作用。
企业数据模型(EDM)是数据标准化的核心,定义了数据实体和它们之间的关系,帮助企业理解数据结构。数据魔方提供了一种多维数据分析的工具,用于快速洞察业务数据。经营分析模板则为企业提供了统一的分析框架,便于进行业务决策。
数据管控体系包括组织架构和关键功能领域的管控要求,如数据需求、生命周期、所有权、安全性和质量。这些管控流程确保数据在整个生命周期中得到妥善管理,从需求定义、数据产生、处理、存储、应用到存档,每个阶段都有相应的规范和流程来保障数据的质量和安全性。
数据标准的维护是一项系统性工作,涉及到政策制定、需求管理、跨部门协作、权威仲裁以及严格的管控流程。通过这些措施,企业可以建立一套有效、一致和可操作的数据标准体系,支持业务的发展和决策的精准性。
2017-08-06 上传
2021-04-22 上传
点击了解资源详情
2022-07-15 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
杨_明
- 粉丝: 76
- 资源: 3893
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手