睿治数据治理管理平台白皮书-数据标准.docx

睿治数据治理管理平台白皮书-数据标准.docx

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1.1数据标准建设

睿治数据治理平台提供了一套完整的数据标准管理流程及办法，通过一系列的活动，统一的数据标准制定和发布，结合制度约束、系统控制等手段，实现企业大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理，为后续数据质量检查、数据安全管理等提供标准依据。

1.1.1灵活配置数据标准属性

定义不同的数据标准可能存在需要录入不同的属性，为了满足不同项目对数据标准的设计，睿治数据治理平台提供了数据标准集管理，内置了业务属性、技术属性、管理属性、质量属性、主数据属性、生命周期属性供用户选择使用，并支持自定义属性。

1.1.2方式丰富的数据标准录入

平台提供灵活方便的操作界面，根据用户选择合适的方式，快速创建数据标准，支持用户手动创建数据标准，同时支持拾取元数据生成数据标准，简化数据标准创建的步骤，同时支持修改、删除等操作。

除了手动创建外，还支持通过导入的方式进行批量创建。

通过导出标准集，让用户在线下对数据标准进行整理，将整理完成的数据标准导入到平台后，成为一条可映射、评估的数据标准。

1.1.3完备的数据标准审批

数据标准创建保存后，确认无误后，支持整集发起审批。

审批支持通过、退回操作，可采用邮件或任务提醒的方式通知参与审批的用户。

同时支持审批列表的搜索，快速定位数据标准。

1.1.4先进的数据标准落地映射

数据标准被设计出来，主要目的是为了规范各业务系统的数据建设。

平台支持对数据标准设置落地映射，一条标准可根据实际业务需求进行多个映射，映射设置细化到实际业务系统对应的元数据上，为后续的落地评估提供依据，设置好的落地映射支持修改、删除。

1.1.5智能精确的数据标准落地评估

为了方便用户检查业务系统是否按照数据标准进行建设，提供对数据标准进行落地评估，支持多种方式评估，包括单条数据标准、标准集进行评估。

同时支持通过数据标准和元数据双向评估标准落地情况。

1.1.6灵活有效的数据标准监控

数据标准监控对数据标准的KPI指标进行监控，包括已生成标准个数，失效个数，提交个数，通过个数，退回个数等指标。

另外，监控表可根据客户需求进行二次改造。