网易数据标准实践2024版
1. 数据标准的重要性
在现实生活中，标准无处不在。例如，食品需要符合国家标准才能食用，汽车排放需要达标才能上路，电脑接口需要满足统一标准才能与外设对接。同样，在数据领域，数据标准同样至关重要。数据标准帮助企业解决资产化不足、数据质量难以提升、数据开发效率低等问题。
2. 数据标准的建立
网易基于对数据标准的理解，提出了数据标准的建设和管理流程。主要包括：
- 数据标准规划：调研和分析企业业务和数据，明确标准范围。
- 数据标准制定：制定元数据标准、基础数据标准和技术标准。
- 数据标准发布：发布标准文档，确保其正式生效。
- 数据标准执行：确保标准在实际项目中得到应用。
- 数据标准检查：评估标准执行情况和效果。
- 数据标准维护：持续优化和更新标准，适应业务变化。
3. 数据标准的产品介绍
网易开发了一款数据标准管理产品，涵盖以下几个模块：
- 标准概览：统计标准资产、标准化情况和标准流程。
- 数据标准文件管理：管理标准文件，确保来源可信。
- 数据项标准管理：支持数据元的录入、管理和版本对比。
- 数据字典管理：管理原始字典和标准字典。
- 词根管理：定义英文名称、简称和中文名称的映射关系。
- 数据元分类管理：提供数据元分类目录和方案。
4. 数据标准和数据中台的结合实践
数据标准与数据中台紧密结合，主要体现在：
- 数据传输：确保数据传输的一致性和高效性。
- 元数据：设计表元模型、字段元模型、指标元模型和标签元模型。
- 模型设计：定义数据模型、数据指标和维度度量。
- 数据开发：定义数据处理依据和字段及字典映射逻辑。
- 数据质量：建立质量稽核规则。
- 数据安全：进行数据分级分类。
5. 数据标准的价值
数据标准带来了多项价值：
- 建立统一的数据视图：通过通用的元模型规范，支持多源异构数据的统一管理。
- 建立统一的数据认知：统一数据命名和描述，促进不同角色之间的理解和协作。
- 建立质量稽核体系：自动生成质量稽核规则，提高数据质量管理水平。
- 面向未来的数据治理：通过流程自动化和阶段智能化，提升数据治理效率。
6. 结论
通过数据标准的建设和管理，企业可以更好地整合和利用数据资源，提升数据质量和开发效率，实现数据资产化。数据标准的应用场景广泛，未来还有更多可能性等待挖掘。
以上总结涵盖了报告的主要内容和关键数据，条理清晰，易于阅读和理解。
