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数据标准落地的三种形式介绍

应对数据标准化这些难题,最经济、最理想的模式当然是:做大数据建设,首先做标准,再做大数据平台,数据仓库等。但一般的不大可能有这样的认识,很多时候大家都是先建设再治理。先把信息系统、数据中心建好,然后标准有问题,质量不高,再建数据标准,但实际上这时候已经是回过头来做一些亡羊补牢的事情,客户的投资肯定有一部分是浪费。


数据标准


数据标准落地有三种形式:

1、源系统改造:对源系统的改造是数据标准落地最直接的方式,有助于控制未来数据的质量,但工作量与难度都较高,现实中往往不会选择这种方式,例如有客户编号这个字段,涉及多个系统,范围广、重要程度高、影响大,一旦修改该字段,会涉及到相关的系统都需要修改。但是也不是完全不可行,可以借系统改造,重新上线的机会,对相关源系统的数据进行部分的对标落地。

2、数据中心落地:根据数据标准要求建设数据中心(或数据仓库),源系统数据与数据中心做好映射,保证传输到数据中心的数据为标准化后的数据。这种方式的可行性较高,是绝大多数组织的选择。

3、数据接口标准化:对已有的系统间的数据传输接口进行改造,让数据在系统间进行传输的时候,全部遵循数据标准。这也是一种可行的方法。

(图片来源网络,仅参考)

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