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数据标准|数据元标准落地在数据仓库哪一层?

2023-09-05 14:21:53
数据治理小剧场
月初,信息中心的报表专员小王收到了“集团领导前来视察,需要体现一下上半年的生产订单完成情况”的通知。根据生产管理部门的提供的指标需求,小王需要从MES、ERP、APS等系统中获取“生产订单计划完成时间”、“生产订单实际完成时间”等信息,来计算生产订单完工及时率指标。
报表专员小王:李部长,我正在统计"上半年计划完成的订单数量"和“上半年按期完成的订单数量”,遇到一个问题。 MES的派工单中有个“生产任务单号”、PM的项目表单中有个“工作爷号”、ERP的生产计划单中有个"生产订单号”是一回事吗 ?
生产李部长:你算是问对人了,在做MES、PM、APS打通的厂商也在问啊。它们三个其实是一回事,只是不同系统中,叫法不同啊。
报表专员小王:那咱们有必要用到的时候就把他们的名字统一一下啊,要不然总被搞混啊。
生产李部长:目前都是靠个人理解吧。不过听说信息中心这次在做企业级经营管控的时候也在梳理这些数据标准呢,上次还找我们调研了。具体怎么落地的,去问问他们吧。
报表专员小王:太好了!如果统一用到数据的时候,能够清楚的知道每张表中每个字段的含义,能省不少事啊,主要是能为统计结果的准确性负责啊!


当前越来越多的企业认识到了数据的重要性,数据仓库提供了一个统一支撑数据分析和决策的数据视图。如何设计和落地数据元标准,进行规范化数仓建设,是做数据分析类项目需要重视的问题之一。
01、标准范围怎么定:大而全VS业务导向
各业务系统的库表数量过万,字段数量近百万……需要全部都制定标准吗?全部进行数据元标准梳理需求花费大量的资源且很难落地,任何一个企业建设数据标准都不是为了建标准而建标准,而是为了服务于业务。从核心价值链出发,梳理重点业务活动所涉及的对象及属性。在实际项目中,我们通常建议:一方面,企业以支撑指标计算的业务分析应用为牵引进行相关业务域的标准化制定及落地工作。另一方面,以业务系统间的共享为导向确定数据元标准的范围。同时,数据标准工作任重而道远,需要企业持续关注,并不断扩展。
02、
数据元标准应该落地在数仓哪一层?
在项目建设的实际过程中,ODS(数据缓冲区) 的数据结构直接从业务系统同步过来,与源系统保持一致,故该层往往不强调模型设计;DW层和DM层是需要基于工具或平台重点进行模型设计与落地。尤其是作为公共模型层,DW层模型具有更多的可复用性和稳定性,因此,更需要实现标准化落地。
03、数据元标准在数仓中的落地方式
数据中台系统,可以有效地帮助企业建立统一的数据元标准,消除数据的不一致性;同时将数据元标准落地到数仓建设中去。
数据元标准
【数据元标准】
在设计DW层模型时,平台可根据选择的数据元自动回填字段名称、数据类型、业务定义等,保证该字段的规范性。
引用数据元标准
【引用数据元标准】
数仓作为统一的数据管理中心,在模型设计之初就需要引用标准来确保数据仓库建设的科学性,进而才能达到数据资产的可管、可用、可查的目标。
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