【数据治理实践】第七期：多层次多途径的数据标准落地方式

我们可以从以下四个方面日常化的开展数据标准落标工作：厘清相关方职责、建立数据标准管理工具、数据标准闭环管理机制、培养人员落标意识。

1. 各司其职

厘清数据标准编制、维护、落地过程中的相关方职责，充分利用考核手段、数据治理问责与激励机制，推动数据标准管理和执行落地。

数据治理归口管理部门：负责建立企业级数据标准化规划、统筹数据标准新增、维护、停用需求、牵头建立数据标准管理工具（如数据管控系统）、组织开展数据标准相关培训。

数据标准业务责任部门：负责编制、维护与解释归属于本部门的数据标准。

系统建设/报表开发需求部门：负责在系统建设或报表开发的业务需求提出过程中，明确数据标准执行要求。

科技部门：负责应用数据标准规范系统建设与改造流程、确保数据标准被有效执行。

所有部门：在业务制度规范、业务或管理数据手工台账等中执行数据标准要求。

2. 工欲善其事必先利其器

数据标准管理工作繁杂，需要借助有力的工具支撑，——数据管控系统：首先，数据管控系统能支持数据标准的维护工作。其次，将数据管控系统对接银行OA、科管平台，把数据标准管理流程嵌入日常工作流中，加强数据标准落地流程管控。同时，利用数据管控系统的元数据管理功能，自动化进行系统落标分析，针对变更与停用数据标准，能有效分析哪些系统表字段将受到影响，通知相关人员。

3. 有“生命力”的数据标准

定期评估适用性：定期评估数据标准的适用性， 包括数据标准是否可以覆盖外部监管要求；数据标准是否可以有效满足国际、国家、行业标准及业务需求；数据标准的系统应用情况；数据标准是否有对应的业务责任部门。

科技部门参与制定：数据标准责任部门在制定数据标准时，需要科技部门辅助提供数据字典、模型、测试数据等文档，同时，也需要与科技部门沟通了解数据现状。

落地效果评价：持续收集数据标准实施落地后产生的问题并进行应对，以元数据管理为基础，核对元数据的落标映射情况，定期评估数据标准的落地效果。

4. 落标意识培养

通过多种方式加强数据标准落标各个环节中的人员培训工作，提高系统开发测试人员的数据标准落地意识，保障在信息系统建设或改造过程中数据标准有效落地。