1、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
2、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。
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