从规模上看，数据规范包含数据模型规范、主数据规范、参照数据规范、数据目标规范和其他数据元规范，主数据是数据规范的一个子集；从数据整理和辨认、才能成熟度评价、数据规范编制、数据办理和运用、办理体系建造、施行触及的事务面等方面，数据规范和主数据都是根本相同的。企业在数据办理项目中，有全体建造的，包含了：元数据、主数据、数据规范等范畴；也有分隔建造的，例如：主数据项目独自立项，数据规范办理和数据仓库放在一同施行；企业应根据本身的实际情况和需求，明晰施行规模和内容，拟定合适企业发展需求的数据办理路线图。

　　元数据是数据规范的根底，企业在拟定数据规范的时分最早需求明晰的便是数据事务特点、技能特点和办理特点，而这三类特点便是咱们所说的事务元数据、技能元数据和办理元数据。根据元数据的数据规范办理，为事务实体的界说、联系和事务规矩到IT完成之间供给明晰、规范的语义转化，进步事务和IT之间的一致性，保证IT体系可以实在反映事务实际。并为数据规范体系与其他事务体系的集成，供给有关数据规范、数据映射联系和数据规矩的描绘，为事务体系的集成供给支撑。

　　没有规范化就没有信息化，那就更谈不上数据质量了。经过对数据规范的一致界说，明晰数据的归口部分和职责主体，为企业的数据质量和数据安全供给了一个根底的保证。经过对数据实体、数据联系以及数据处理阶段，界说一致的规范、数据映射联系和数据质量规矩，使得数据的质量校验有据可依，有法可循，为企业数据质量的提高和优化供给支撑。

　　数据规范建造作业量仍是比较大的，彻底依托人工不太实际，所以需求一套完善、易用的数据规范办理工具协助咱们将数据规范建造作业落地。

　　数据规范办理工具应包含：规范分类办理、规范增修改查、规范导入导出、规范评定、规范发布、规范版别办理、规范落地映射、规范落地评价、规范监控等功能。一同为更好的保证数据规范的落地，最好结合元数据办理工具一同运用。

　　亿信华辰数据规范办理渠道ESDataStandard供给了一套完好的数据规范办理流程及方法，经过一致的数据规范拟定和发布等一系列的活动，结合准则束缚、体系控制等手法，完成企业大数据渠道数据的完好性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性办理。

　　想做大数据办理，首要要把数据规范做好，不然匆忙建造各种数据仓库、数据集市，最终发现规范有问题，质量不高，这时分再去建数据规范就会导致出资糟蹋问题。

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