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《企业数据标准建设与落地管控》
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企业数据标准建设与落地管控
📚 共计 30 章节
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第1章
数据标准概述
什么是数据标准、数据标准的重要性、数据标准分类(基础标准、指标标准、标签标准)。
基础
分类
第2章
数据标准体系框架
国家标准、行业标准、企业标准的关系,DAMA、DCMM等框架解读。
体系
框架
第3章
数据标准组织与角色
数据治理委员会、数据标准管理岗、数据Owner、数据管家(Steward)的职责。
组织
角色
第4章
数据标准制定流程
需求调研、标准草案编写、评审、发布、宣贯、维护的全生命周期。
流程
生命周期
第5章
数据标准命名规范
表命名规范、字段命名规范、代码值域命名规范,中英文对照规则。
命名
规范
第6章
数据标准类型定义
基础数据标准(主数据)、指标数据标准(KPI)、标签数据标准(画像)。
类型
主数据
第7章
数据标准元模型设计
标准属性定义(标准编号、名称、定义、数据类型、长度、枚举值等)。
元模型
属性
第8章
数据标准与数据模型的关系
如何将标准映射到逻辑模型和物理模型,标准驱动建模。
映射
建模
第9章
数据标准落标策略
落标原则(先立后破、增量优先)、落标范围(核心资产先行)。
策略
落标
第10章
数据标准落标评估
落标率计算、落标质量评估、未落标原因分析。
评估
质量
第11章
数据标准映射技术
字段级映射、值域映射、函数转换映射,映射脚本编写。
映射
脚本
第12章
数据标准与数据质量
标准如何驱动质量规则(完整性、准确性、一致性、及时性)。
质量
规则
第13章
数据标准与主数据管理
标准在主数据清洗、合并、分发中的核心作用。
主数据
MDM
第14章
数据标准与数据安全
标准中的敏感数据分类分级,脱敏规则与标准结合。
安全
分级
第15章
数据标准工具选型
商业工具(Informatica、Collibra)与开源工具(Apache Atlas、Amundsen)对比。
工具
选型
第16章
数据标准平台功能
标准库管理、版本管理、影响分析、合规检查、流程审批。
平台
功能
第17章
数据标准版本管理
版本号规则、变更流程、历史版本追溯、灰度发布策略。
版本
变更
第18章
数据标准宣贯与培训
如何让业务人员理解标准、培训材料制作、考试认证机制。
宣贯
培训
第19章
数据标准考核机制
纳入数据治理考核、与绩效挂钩、定期通报落标情况。
考核
绩效
第20章
数据标准与数据中台
标准在数据中台建设中的位置,OneData方法论中的标准实践。
中台
OneData
第21章
数据标准与数据湖/仓
标准在数据入湖、建仓过程中的前置条件与检查点。
数据湖
数仓
第22章
数据标准与数据交换
标准在数据接口、API、数据交换格式(JSON/XML)中的应用。
交换
API
第23章
数据标准与数据资产目录
标准如何支撑数据资产盘点、资产编目、资产检索。
资产目录
编目
第24章
数据标准与数据血缘
标准字段的血缘追踪,标准变更对下游的影响分析。
血缘
影响分析
第25章
数据标准与数据服务
标准化的数据服务接口设计,服务契约与标准对齐。
服务
契约
第26章
数据标准与数据合规
GDPR、个人信息保护法下的标准合规要求,数据分类分级标准。
合规
GDPR
第27章
数据标准与AI/ML
标准在特征工程、模型训练数据准备中的作用,特征标准化。
AI
ML
第28章
数据标准落地案例(金融)
银行/保险行业数据标准落地实践,监管报送标准。
金融
案例
第29章
数据标准落地案例(制造/零售)
制造业BOM标准、零售业商品标准、客户标准。
制造
零售
第30章
数据标准持续运营
标准维护机制、定期复审、标准废止流程、标准文化构建。
运营
文化
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