政务数据共享交换平台和数据中台建设方案（数据标准部分）

数据管理规范体系

数据管理规范体系

• 建立数据治理与管理组织
• 建立数据治理流程和管理机制
• 建立数据标准、规范和制度
• 建立数据共享交换、评价反馈机制

数据标准的定义与管理

数据标准管理规范

• 数据标准管理内容：数据标准的制定与发布、执行、变更、复审以及数据标准管理工具的建设和维护。
• 标准制定原则：以业务发展为导向，基于实际业务情况制定数据标准，并随业务发展适时推进制定和修订。
• 数据标准定义：包括业务属性（标准中文名称、英文名称、别名、业务含义、来源、制定依据）、技术属性（数据类型、格式、值域、代码编码规则）和管理属性（标准编号、主题、大类、子类、三级分类、相关标准、关系、代码编号、权威系统、责任部门）。

数据标准管理流程

• 流程概述：涵盖标准需求、制定与发布、复审、变更、执行等环节。

数据资产中心

总体架构

• 目标：通过提供统一数据标准规范、数据质量检测、元数据管理能力，将数据资产化，再利用标签管理手段实现统一运营与价值沉淀，最终实现数据资产业务化。

数据标准管理

• 整体架构：将数据按标准进行清洗和处理，形成初步数据资产；在线定义、审批标准，基于标准完成建模、定义处理规则、配置处理任务，系统自动完成标准化处理。
• 核心功能：
  • 数据标准模型管理：定义数据标准元素，支持自由扩展。
  • 代码标准映射：建立业务代码与标准代码的转换关系。
  • 数据标准审批：按类型分发审批，支持查阅和操作。
  • 标准化清洗：兼容多种数据库，支持自定义函数。
  • 数据标准概览：可视化图标形式展示标准定义、使用、增长分析。

数据质量管理

• 整体架构：构建面向全局数据资源的在线配置检核规则、周期执行检核任务，覆盖数据质量管理业务流程。
• 核心功能：
  • 检核规则：定义检核函数，支持脚本模式和自定义上传。
  • 检核配置：可视化配置字段规则、表规则或自定义语句。
  • 检核任务管理：掌握问题处理情况，支持流转和处理。

标签管理

• 整体架构：对数据进行业务语义化，围绕核心主体通过在线配置加工标签体系，沉淀标签资产，构建服务体系。
• 核心功能：
  • 映射打标签：批量指定表字段与标签映射。
  • 标签组合打标签：基于已有标签组合运行并限定条件。
  • SQL打标签：基于标准SQL语法操作原料数据集。
  • 决策树打标签：拖拉标签决策树创建标签。
  • 标签概览：全局标签总览、检索、个人空间管理。

数据资产管理

• 整体架构：构建规范资源目录、数据地图及数据资产服务，实现数据资产统一管理，合理评估、规范和治理数据资产。
• 核心功能：
  • 资源空间规划：在线规划数据架构、划分项目空间。
  • 在线建模：提供可视化数据建模模板，遵从数据标准。
  • 资产目录：分门别类展示数据资源，支持标签检索。
  • 数据智搜：多维度智能化检索服务。
  • 数据资产详情：图表结合展示数据表信息。
  • 重要性评估：从六个维度评估数据资产价值。

数据标准发布与试运行

• 数据标准体系建设：逐步完善数据标准体系。

数据标准相关问题

问题1：数据治理、数据管理规范体系、数据标准体系、数据标准分别是什么？

• 数据治理：涵盖数据标准、安全、元数据、质量、架构等管理域，包括技术平台功能和配套制度体系。
• 数据管理规范体系：即数据管理制度体系，包括管理办法、规程、规范等，规范日常管理流程。
• 数据标准体系：包括《数据标准管理规范》和具体《数据标准》。
• 数据标准：将具备标准化条件的数据元、代码、指标制定统一规范，形成数据标准文件。

问题2：四者之间的关系及覆盖内容

• 范围逐渐变小：数据治理 > 数据管理规范体系 > 数据标准体系 > 数据标准。
• 数据治理：涵盖数据标准、安全、元数据、质量、架构等管理域及配套制度。
• 数据管理规范体系：规范日常管理流程，包括各部门职责、管理内容、流程等。
• 数据标准体系：包括数据标准管理规范和具体数据标准。
• 数据标准：具体的数据元、代码、指标标准化文件。