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【数据标准】数据标准化-现状分析及评估

news 来源：原创 2025/4/20 4:08:15

导读：企业开展数据标准化工作，首先要进行现状分析和评估，摸清现实情况和需求，为下一步的工作提供依据。该环节形成《现状调研报告》和《数据需求分析报告》。

1、业务访谈、问卷调研、资料收集等方式：

了解企业发展战略
管控模式
业务价值链
业务流程（业务：场景、核心角色、主次和业务痛点。流程：活动、流程、数据、角色、痛点）
数据化建设情况
企业对数据治理的期望

2、对标行业优秀实践：痛点与不足 + 分析数据需求

数据标准化组织
制度规范
主数据管理
数据指标
数据资产目录
元数据
数据质量管理
数据应用

3、现状问题调研清单

数据标准：标准制定、标准执行
数据质量：唯一性、准确性、合理性、完整性、及时性
元数据：现状问题、政策制定、执行、管控工具
主数据：同步机制、主数据策略与系统
数据集成共享：数据整合、历史存储

4、数据资源盘点

摸清家底、了解数据架构、关键数据分布、应用、流向等
形成全局数据资源地图、盘活数据资源、实现企业数据资源可识别、查找、理解。
识别数据资源孤岛问题，归纳梳理核心领域数据资源，支撑大数据平台
推动数据治理体系的重点任务，微数据分析实现数据变现奠定基础

难点类型	应对策略
数据孤岛	元数据自动发现 + 数据源注册制度
元数据质量	自动化解析 + 人工审核
动态数据	CDC实时捕获 + 区分静态/动态数据
合规风险	敏感数据扫描 + 分类分级
协同障碍	治理委员会 + 数据字典
非结构化数据	NLP/OCR解析 + 标签体系
成本限制	优先级聚焦 + 开源工具
血缘管理	血缘分析工具 + 开发规范

对比维度	数据资源目录	数据资产目录
定义	组织内所有数据资源的清单，强调数据的存在性和可发现性。	将数据视为资产，记录其价值属性和管理属性，强调数据的可用性和可控性。
核心目的	回答“我们有哪些数据？在哪里？”	回答“哪些数据有价值？如何安全合规使用？”
包含内容	- 数据源位置（系统/库/表） - 数据格式（结构化/非结构化） - 基础元数据（字段名、类型）	- 数据价值评估（成本/收益） - 数据分类分级（敏感级别） - 数据权属（责任人/部门） - 访问权限策略
管理重点	技术侧：数据存储、元数据完整性	业务侧：数据治理、合规性、价值变现
使用场景	- 数据工程师查找原始数据源 - 开发人员对接API	- 数据资产交易（如数据API定价） - 合规审计（如GDPR数据使用记录）
涉及角色	IT部门主导（如DBA、数据架构师）	业务部门与数据治理委员会共同管理（如CFO、法务、数据Owner）
工具示例	- Apache Atlas（元数据管理） - AWS Glue Data Catalog	- Collibra（数据治理平台） - Alation（资产目录）
更新频率	实时/自动化（随数据源变化）	周期性人工审核（如季度评估资产价值）
输出形式	技术文档（如数据库Schema、接口文档）	资产清单（如数据资产台账）、合规报告

5、DCMM（数据管理能力成熟度评估模型）

等级	核心特征	关键过程域	管理重点	典型场景
1. 初始级	数据管理零散、无规范，依赖个人经验。	- 无明确流程 - 临时性数据操作	- 无统一管理要求 - 数据质量不可控	部门间数据格式混乱，如销售用Excel记录客户，财务用纸质表格。
2. 受管理级	建立基础制度，部分流程规范化。	- 数据标准制定 - 元数据管理 - 数据质量基础控制	- 局部流程制度化 - 初步数据质量监控	企业统一客户编码规则，但未覆盖供应商数据。
3. 稳健级	全生命周期管理，跨部门协作。	- 数据架构设计 - 数据安全分级 - 数据治理组织建立	- 端到端流程贯通 - 数据质量持续改进	建立企业级数据仓库，定义客户、订单等主数据标准，定期发布数据质量报告。
4. 量化管理级	数据价值量化，基于指标优化。	- 数据价值评估 - 数据成本核算 - 数据资产运营	- 数据KPI体系（如数据质量达标率） - ROI驱动决策	通过数据中台统计“数据服务调用次数”评估价值，优化高成本低效用数据存储。
5. 优化级	数据驱动创新，形成行业标杆。	- 数据创新应用（AI/BI） - 行业标准参与 - 自动化智能决策	- 数据与业务深度融合 - 动态优化与前瞻性治理	基于用户行为数据实时调整营销策略，参与制定国家/行业数据标准（如金融、医疗）。

DCMM（数据管理能力成熟度评估模型） 的 9个核心评估维度 的详细表格说明，基于国家标准《GB/T 36073-2018》整理：

评估维度	定义与关键内容	典型评估问题	关键活动示例
1. 数据战略	制定数据管理的顶层目标与规划，确保与企业战略对齐。	- 是否明确数据管理的愿景与目标？ - 数据战略是否获得高层支持？	- 制定数据战略规划文档 - 设立数据管理预算与KPI
2. 数据治理	建立组织架构、制度与流程，保障数据管理有效执行。	- 是否有数据治理委员会？ - 是否定义数据权责（如数据Owner）？	- 成立数据治理组织 - 发布数据管理政策与流程手册
3. 数据架构	设计数据模型、存储与集成架构，支撑数据高效流转。	- 是否建立企业级数据模型？ - 数据架构是否支持业务需求？	- 设计逻辑与物理数据模型 - 规划数据湖/数据仓库架构
4. 数据应用	通过数据分析、服务化等手段释放数据价值。	- 是否提供数据API服务？ - 是否基于数据优化业务决策？	- 开发BI报表与可视化看板 - 构建数据服务（如推荐引擎）
5. 数据安全	确保数据的机密性、完整性与可用性，满足合规要求。	- 是否对敏感数据加密？ - 是否建立数据访问审批流程？	- 部署数据脱敏工具 - 制定数据安全事件应急预案
6. 数据质量	定义数据质量标准，监控并提升数据可信度。	- 是否制定数据质量规则？ - 是否定期生成质量报告？	- 自动化数据质量检测（如空值率） - 数据质量根因分析与修复
7. 数据标准	统一数据定义、编码规则与口径，消除歧义。	- 是否发布企业数据字典？ - 是否强制标准落地？	- 制定核心字段标准（如客户ID格式） - 审核系统设计是否符合标准

图表说明：

顶层驱动：
1. 数据战略（核心）驱动 数据治理（组织保障）和 数据应用（价值出口）。
2. 数据技术能力（基础）支撑 数据架构（设计）和 数据生存周期（全流程管理）。
治理支撑体系：数据治理通过标准化（数据标准）、质量控制（数据质量）和安全保障（数据安全）形成管理闭环。
过程联动：
1. 数据标准 → 数据质量 → 数据安全 → 数据生存周期，形成递进式过程管理链。
2. 数据生存周期的优化反哺 数据质量提升（如清理过期数据减少干扰）。
价值实现：
1. 数据架构为 数据应用提供技术底座（如数仓模型支持BI分析）。
2. 数据应用最终实现 数据价值闭环（如通过用户画像提升GMV）。