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如何應對數據標準化的難題

時間：2019-12-20來源：知乎瀏覽數：1151次

應對數據標準化這些難題，最經濟、最理想的模式當然是：做大數據建設，首先做標準，再做大數據平臺，數據倉庫等。但一般的不大可能有這樣的認識，很多時候大家都是先建設再治理。先把信息系統、數據中心建好，然后標準有問題，質量不高，再建數據標準，但實際上這時候已經是回過頭來做一些亡羊補牢的事情，客戶的投資肯定有一部分是浪費。

正因為其太過理想化，所以這種模式幾乎是見不到的。在實踐中，我們往往還是需要更多地考慮如何把數據標準落地到已有的系統和大數據平臺中。

數據標準落地有三種形式：
1、源系統改造：對源系統的改造是數據標準落地最直接的方式，有助于控制未來數據的質量，但工作量與難度都較高，現實中往往不會選擇這種方式，例如有客戶編號這個字段，涉及多個系統，范圍廣、重要程度高、影響大，一旦修改該字段，會涉及到相關的系統都需要修改。但是也不是完全不可行，可以借系統改造，重新上線的機會，對相關源系統的數據進行部分的對標落地。

2、數據中心落地：根據數據標準要求建設數據中心（或數據倉庫），源系統數據與數據中心做好映射，保證傳輸到數據中心的數據為標準化后的數據。這種方式的可行性較高，是絕大多數組織的選擇。

3、數據接口標準化：對已有的系統間的數據傳輸接口進行改造，讓數據在系統間進行傳輸的時候，全部遵循數據標準。這也是一種可行的方法。

在數據標準落地的過程中，需要做好這幾件事：
事先確定好落地的范圍：哪些數據標準需要落地，涉及到哪些IT系統，都是需要事先考慮好的。

事先做好差異分析：現有的數據和數據標準之間，究竟存在哪些差異，這些差異有多大，做好差異性分析。

事先做好影響性分析：如果這些數據標準落地了，會對哪些相關的游戲廳產生什么樣的影響，這些影響是否可控。元數據管理中的影響性分析可以幫助用戶確定影響的范圍。

制定落地的執行方案：執行方案要側重于可落地性。不能落地的方案，最終只能被廢棄。一個可落地的方案，要有組織架構和人員分工，每個人負責什么，如何考核，怎么監管，都是必須納入執行方案中的內容。

具體的執行落地方案：根據執行方案，進行數據標準落地執行。

事后評估：事后需要跟蹤、評估數據落地的效果如何，做對了哪些事，哪些做得不足，如何改進。

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