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數據標準是數據治理體系中的核心要素之一。
一方面,統一的數據標準可以在復雜的業務場景下,幫助團隊對齊數據口徑,提升數據在分析、診斷等場景的質量與效率;另一方面,數倉團隊與分析師團隊也需要沉淀一套敏捷、可控的數據標準指標管理流程,以便后續在指標口徑的增加、修改、下線等方向更標準、高效。
但數據標準建設并不是一個簡單的過程。在同一個企業內部,也存在對標準認知不一致的問題。以銀行業舉例,對于“客戶”的定義,客戶部認為“辦了銀行的卡的人即為客戶”,而網銀部則認為“銀行網站注冊過、或者通過銀行轉賬的人都屬于客戶”,這即是對同一個概念存在認知偏差。
另外,在實際數據開發過程中,也存在開發人員對同一個字段采用不同的命名,或者存在同義不同名的元數據字段,導致溝通成本增加,甚至最終影響數據質量。
近期,火山引擎大數據治理研發套件DataLeap上線的「數據標準」模塊瞄準這一問題,希望為數據從業提供一套數據標準的管理能力。
據介紹,該模塊已提供數據標準、標準代碼、命名詞典管理的功能,還支持對各類數據源的庫表進行掃描,并進行智能推薦對標。對于企業整體的數據標準情況,DataLeap則提供可視化的統計大盤,幫助數據團隊快速了解標準的新建情況和使用情況。
在使用場景上,用戶基于DataLeap完成統一數據標準建設,消除數據不一致性,推動數倉規范數據建設,還可以與指標服務打通,對接數據地圖資產,進一步達到數據治理的目的。
除了數據標準管理之外,火山引擎DataLeap還提供數據集成、開發、運維、治理、資產、安全等能力,幫助用戶提升數據研發效率、降低管理成本,加速推動企業的數字化轉型,目前已經應用于泛互聯網、制造、新零售、汽車等領域。(作者:何澤)