数据标准是数据治理体系中的核心要素之一。
一方面，统一的数据标准可以在复杂的业务场景下，帮助团队对齐数据口径，提升数据在分析、诊断等场景的质量与效率；另一方面，数仓团队与分析师团队也需要沉淀一套敏捷、可控的数据标准指标管理流程，以便后续在指标口径的增加、修改、下线等方向更标准、高效。
(相关资料图)
但数据标准建设并不是一个简单的过程。在同一个企业内部，也存在对标准认知不一致的问题。以银行业举例，对于“客户”的定义，客户部认为“办了银行的卡的人即为客户”，而网银部则认为“银行网站注册过、或者通过银行转账的人都属于客户”，这即是对同一个概念存在认知偏差。
另外，在实际数据开发过程中，也存在开发人员对同一个字段采用不同的命名，或者存在同义不同名的元数据字段，导致沟通成本增加，甚至最终影响数据质量。
近期，火山引擎大数据治理研发套件DataLeap上线的「数据标准」模块瞄准这一问题，希望为数据从业提供一套数据标准的管理能力。
据介绍，该模块已提供数据标准、标准代码、命名词典管理的功能，还支持对各类数据源的库表进行扫描，并进行智能推荐对标。对于企业整体的数据标准情况，DataLeap则提供可视化的统计大盘，帮助数据团队快速了解标准的新建情况和使用情况。
火山引擎DataLeap数据标准产品页面
用户仅仅只需要操作3个关键步骤，即可完成数据标准统一：
1. 标准建立：通过在标准域管理预先定义好字段类型配置，实现版本资产映射管理，支持批量导入，实现数据标准代码统一、命名词典批量导出。
2. 标准管理: 查看版本历史，帮助用户订阅标准并查看变更日志记录。
3. 标准映射：可将数据标准与多种数据源字段建议映射，可查看数据标准评估结果，或根据映射通过情况纠正。
在使用场景上，用户基于DataLeap完成统一数据标准建设，消除数据不一致性，推动数仓规范数据建设，还可以与指标服务打通，对接数据地图资产，进一步达到数据治理的目的。
除了数据标准管理之外，火山引擎DataLeap还提供数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等能力，帮助用户提升数据研发效率、降低管理成本，加速推动企业的数字化转型，目前已经应用于泛互联网、制造、新零售、汽车等领域。（作者：何泽）
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