企业数据标准化
数据标准化 体系化
数据标准化体系化数据标准化体系化数据是当今社会的重要资源，数据的质量、效率、安全、合规等问题已经成为全球领先企业和政府机构亟需解决的问题。
为了实现企业数据的高效利用，需要建立一套数据标准化体系，以便提高数据的可重复性、互操作性和可管理性。
本文将介绍数据标准化的概念、意义以及建立数据标准化体系的步骤和方法。
概念解释数据标准化是指在数据的收集、存储、传输等过程中，按照一定的规范进行处理，使数据具有良好的可重复性、互操作性和可管理性。
数据标准化主要包括数据类型的规范、数据命名规范、数据格式规范、数据字典规范等。
数据类型规范数据类型规范是指为数据定义一套标准的数据类型，例如整型、浮点型等，以保证在数据传输和处理过程中数据类型能够保持一致。
一致的数据类型可以大大提高数据的可重复性和互操作性，减少数据处理中的错误。
数据命名规范数据命名规范是指为数据定义一套标准的命名方式，例如使用具有描述性的名称和规范的名称缩写等。
命名规范可以帮助数据管理员和使用者更容易地识别和理解数据，减少因为名称混乱而引起的错误。
数据格式规范数据格式规范是指为数据定义一套标准的格式，例如日期格式、数字格式等。
数据格式规范可以帮助保证数据在传输和处理过程中的一致性，降低因为格式不一致而引起的错误。
数据字典规范数据字典规范是指为数据定义一套标准的数据词汇和数据描述，包括数据元素名称、数据元素类型、数据元素长度、合法值表等。
数据字典规范可以帮助用户更容易地理解和使用数据，并提供了有效的数据管理工具。
建立数据标准化体系的步骤和方法建立一个有效的数据标准化体系可以提高数据管理的效率，降低管理成本，提高数据的质量和可靠性。
下面将介绍建立数据标准化体系的步骤和方法。
1.明确数据标准化的目的明确数据标准化的目的是关键，这需要明确数据标准化的实际应用场景以及什么需要标准化。
一个金融机构想要建立一个有效的数据标准化体系，可能需要规定数据的格式、数据属性、数据元数据等，以保证数据能够在多个系统中无缝传输。
数据标准化原则-概述说明以及解释
数据标准化原则-概述说明以及解释1.引言1.1 概述数据标准化是指将数据按照一定的规范进行整理和统一的过程。
随着信息技术的快速发展和数据的广泛应用，数据标准化变得尤为重要。
在各行各业中，数据的准确性、可靠性和一致性对于决策和业务的成功至关重要。
数据标准化的概念并不新鲜，它早在计算机产业的发展初期就被提出并得到了广泛应用。
数据标准化的主要目的是确保数据在不同系统中的共享和交互时能够保持一致和规范。
正因为如此，数据标准化成为了现代信息化管理的基石。
通过数据标准化，企业能够更好地管理和利用数据资源，提高决策的科学性和准确性，促进信息的流动和共享。
数据标准化的原则主要包括数据唯一性、数据完整性、数据一致性和数据可用性等。
数据唯一性要求每个数据在整个系统中只有一份，避免数据的冗余和数据的不一致；数据完整性要求数据必须满足一定的规范和要求，确保数据的准确性和有效性；数据一致性要求在不同系统中对同一数据的定义、格式和内容保持一致；数据可用性要求数据必须能够被用户方便地获取和使用。
在本文中，将对数据标准化的定义、重要性和应用领域进行详细的探讨。
同时，也会总结数据标准化的原则，并对数据标准化的未来发展进行展望。
最后，将从个人角度对数据标准化提出一些思考和建议，以期对数据标准化的研究和实践起到一定的推动作用。
通过深入研究和应用数据标准化的原则，可以更好地推动数据管理和数据应用的发展，为企业和组织的决策和业务提供更为可靠和准确的支持。
1.2 文章结构文章结构是指文章整体的组织和安排方式，它包括引言、正文和结论三个部分。
正确的文章结构可以使读者更加清晰地理解文章的内容和逻辑。
在撰写本文时，我们将按照以下结构进行组织和安排文章的内容。
1. 引言引言是文章的开头部分，用于引入读者对数据标准化原则的背景和重要性的理解。
在引言中，我们将包括以下内容：- 概述：对数据标准化原则的基本概念进行简要介绍，引起读者对该主题的兴趣。
- 文章结构：简要说明本文将包括哪些部分和内容，使读者对整个文章结构有一个清晰的认识。
数据标准化的意义
数据标准化的意义数据标准化是指将数据转化为一致的格式，以便于不同系统之间的交流和共享。
在当今信息化的社会中，数据标准化变得越来越重要。
它不仅能够提高数据的准确性和可靠性，还能够提高数据的可比性和可理解性，从而为企业决策提供更加有效的支持。
本文将从数据标准化的概念、意义和实施方法等方面进行探讨。
首先，数据标准化的意义体现在以下几个方面：1. 提高数据的准确性和可靠性。
数据标准化可以消除数据中的冗余信息和错误信息，使数据更加准确可靠。
这对于企业的决策和运营具有重要意义。
2. 提高数据的可比性和可理解性。
通过数据标准化，不同系统和不同部门的数据可以进行比较和分析，从而更好地支持企业的决策和管理工作。
3. 降低数据管理和维护的成本。
数据标准化可以简化数据管理和维护的工作，减少重复劳动，提高工作效率。
其次，数据标准化的实施方法主要包括以下几个步骤：1. 确定数据标准化的范围和标准。
首先需要确定数据标准化的范围，包括哪些数据需要进行标准化，然后制定相应的标准和规范。
2. 数据清洗和整合。
对数据进行清洗和整合，消除冗余信息和错误信息，使数据更加干净和统一。
3. 制定数据标准化的规则和流程。
制定数据标准化的规则和流程，明确数据标准化的具体操作步骤和责任人。
4. 实施数据标准化。
按照制定的规则和流程，对数据进行标准化操作，确保数据的一致性和准确性。
最后，需要指出的是，数据标准化是一个持续改进的过程。
随着企业的发展和变化，数据标准化的工作也需要不断地进行调整和优化，以适应新的需求和挑战。
综上所述，数据标准化对于企业的信息化建设具有重要的意义。
它可以提高数据的准确性和可靠性，提高数据的可比性和可理解性，降低数据管理和维护的成本。
因此，企业应该重视数据标准化工作，不断完善和优化数据标准化的规范和流程，以更好地支持企业的发展和决策。
数据标准化的意义
数据标准化的意义数据标准化是指将数据转化为一定的标准格式，以便于不同系统之间的数据交换和共享。
在当今信息化时代，数据标准化的意义不言而喻。
它不仅能够提高数据的质量和可靠性，还能够促进信息的共享和交流，为企业决策和管理提供有力支持。
本文将从数据标准化的意义、作用和影响等方面进行探讨。
首先，数据标准化的意义在于提高数据的质量和可靠性。
通过数据标准化，可以消除数据中的冗余信息和错误信息，减少数据的重复性和不一致性，从而提高数据的准确性和完整性。
这对于企业决策和管理具有重要意义，可以避免因数据质量问题而导致的错误决策和损失。
其次，数据标准化的意义在于促进信息的共享和交流。
在不同的系统之间，由于数据格式的不同而导致信息无法共享和交流的问题是很常见的。
而通过数据标准化，可以将数据转化为统一的标准格式，从而实现不同系统之间的数据交换和共享，为信息的流动和利用提供了基础条件。
此外，数据标准化还能够提高数据的利用价值和效率。
在数据标准化的基础上，可以更加方便地对数据进行管理、分析和挖掘，为企业提供更准确、更及时的信息支持，提高企业的竞争力和创新能力。
最后，数据标准化对于企业的信息化建设和管理具有深远的影响。
在信息系统的建设和运行过程中，数据标准化是一个基础性的工作，它关系到整个信息系统的稳定性和可靠性。
只有通过数据标准化，才能够实现信息系统之间的互联互通，为企业的信息化发展提供坚实的基础。
综上所述，数据标准化对于企业和社会的意义是不言而喻的。
它不仅能够提高数据的质量和可靠性，促进信息的共享和交流，提高数据的利用价值和效率，还能够对企业的信息化建设和管理产生深远的影响。
因此，我们应该充分重视数据标准化工作，加强对数据标准化的研究和实践，为企业和社会的可持续发展提供更加有力的支持。
报告中的数据标准化和数据清洗
报告中的数据标准化和数据清洗数据在现代社会中扮演着重要的角色，它们被广泛应用于各个领域，包括商业、科学、技术等。
然而，要使数据有效地发挥作用，需要进行数据标准化和数据清洗的工作。
本文将从六个方面展开详细论述数据标准化和数据清洗的重要性以及相关的技术和方法。
一、数据标准化1. 什么是数据标准化？数据标准化是指将不同来源、不同格式的数据转化为统一的标准格式，以便于数据的存储、管理和分析。
标准化后的数据具有一致性和可比性，能够提高数据的质量和效用。
2. 数据标准化的意义数据标准化可以消除不同数据源之间的差异，提高数据的一致性和可靠性。
标准化后的数据可以使企业更好地进行决策和分析，帮助他们了解客户需求、市场变化等。
3. 数据标准化的方法数据标准化可以通过定义数据模型、制定数据字典、使用标准数据格式等方法实现。
此外，还可以利用自动化工具和软件来辅助进行数据标准化工作。
二、数据清洗1. 什么是数据清洗？数据清洗是指对数据进行预处理和筛选，以去除其中的错误、冗余、缺失等问题，提高数据的质量和准确性。
2. 数据清洗的意义数据往往存在着各种问题，如错误、重复、缺失等，这些问题如果不进行清洗，会导致分析结果的不准确和误导。
数据清洗可以提高数据的准确性和可靠性，使分析结果更加可信。
3. 数据清洗的方法数据清洗可以通过数据验证、处理异常值、删除重复数据、填充缺失值等方法实现。
此外，还可以利用数据清洗软件和工具来辅助进行数据清洗工作。
三、数据标准化和数据清洗的关系数据标准化和数据清洗是数据处理过程中的两个关键环节，二者相辅相成。
数据标准化可以使数据更加一致和可比，而数据清洗可以提高数据的准确性和可靠性。
只有数据标准化和数据清洗工作都完成后，才能得到高质量和可信的数据。
四、数据标准化和数据清洗的挑战和解决方法数据标准化和数据清洗工作面临着一些挑战，如数据来源多样、数据量大、数据格式不一致等。
为了应对这些挑战，可以采用数据抽样、自动化工具、专业人员参与等方法来提高工作的效率和准确性。
数据标准化的几种方法
数据标准化的几种方法数据标准化是指将不同来源、不同格式、不同结构的数据进行整合和转换，使其符合统一的标准格式和规范，以便于数据的管理、分析和应用。
数据标准化可以提高数据的质量、一致性和可用性，为企业决策提供准确可靠的数据支持。
下面将介绍几种常用的数据标准化方法。
1. 数据清洗数据清洗是数据标准化的第一步，它主要是对原始数据进行去重、去噪、去错、填充缺失值等操作，以保证数据的完整性和准确性。
数据清洗可以采用软件工具或编程语言来实现，如Excel、Python等。
通过数据清洗，可以排除数据中的异常值和重复数据，提高数据的质量。
2. 数据转换数据转换是将数据从原始格式转换为目标格式的过程。
常见的数据转换包括数据格式转换、单位转换、编码转换等。
数据格式转换可以将不同格式的数据转换为统一的格式，如将日期格式转换为统一的日期格式；单位转换可以将不同单位的数据转换为统一的单位，如将英寸转换为厘米；编码转换可以将不同编码的数据转换为统一的编码，如将UTF-8编码转换为GBK编码。
3. 数据归一化数据归一化是将具有不同量纲和取值范围的数据转换为统一的标准范围，以消除数据之间的量纲差异，使得不同指标具有可比性。
常见的数据归一化方法有最小-最大归一化、Z-Score归一化、小数定标归一化等。
最小-最大归一化将数据线性映射到[0,1]的区间内，Z-Score归一化将数据转换为均值为0、标准差为1的正态分布，小数定标归一化将数据除以一个固定的基数，使得数据的绝对值小于1。
4. 数据集成数据集成是将来自不同数据源的数据进行整合和合并，形成一个统一的数据集。
数据集成可以通过数据库的联接操作、ETL工具的使用或编程语言的处理来实现。
在数据集成过程中，需要解决数据冲突、数据重复和数据一致性等问题，确保整合后的数据具有一致性和完整性。
5. 数据规范化数据规范化是通过制定和执行统一的数据规范和标准，对数据进行统一管理和控制。
数据规范化包括数据命名规范、数据字段规范、数据存储规范等。
数据标准化的意义
数据标准化的意义数据标准化是指将数据转换为一致的格式和结构，以便于不同系统之间的数据交换和共享。
数据标准化的意义在于提高数据的质量、可靠性和一致性，从而为企业决策提供有力支持，促进信息化管理，提高工作效率，降低成本，增强竞争力。
首先，数据标准化有利于提高数据质量。
数据标准化可以消除数据中的重复、冗余和不一致性，减少数据错误和失实情况的发生，从而提高数据的准确性和可信度。
只有数据质量高，企业才能做出准确的决策，避免因数据错误而导致的损失。
其次，数据标准化有利于提高数据可靠性。
通过数据标准化，可以确保不同系统之间的数据交换和共享的准确性和稳定性，避免因数据格式和结构不一致而导致的数据丢失或损坏，保障数据的完整性和可靠性。
再次，数据标准化有利于提高数据一致性。
不同部门和系统中的数据可能存在格式和结构的差异，数据标准化可以统一数据的格式和结构，使其保持一致性，从而避免因数据不一致而导致的信息冲突和混乱，保证数据的统一性和一致性。
此外，数据标准化有利于促进信息化管理。
随着企业规模的扩大和业务的复杂化，数据量不断增加，数据标准化可以使数据管理更加规范和高效，为企业提供更加精确和及时的信息支持，有利于企业的信息化管理和决策。
最后，数据标准化有利于降低成本，提高工作效率，增强竞争力。
通过数据标准化，可以减少数据处理的复杂性和重复性，降低数据管理和维护的成本，提高数据处理的效率和精度，从而提升企业的竞争力。
综上所述，数据标准化对于企业来说意义重大。
它不仅可以提高数据的质量、可靠性和一致性，促进信息化管理，降低成本，提高工作效率，还可以增强企业的竞争力，为企业的可持续发展提供有力支持。
因此，企业应该重视数据标准化工作，加强数据管理，推动数据标准化的实施，实现数据的规范化、标准化和统一化，为企业的发展提供坚实的数据基础。
业务流程化、数据标准化和信息化介绍
在当今社会，随着信息技术的快速发展和企业管理的日益复杂，业务流程化、数据标准化和信息化已经成为企业管理中至关重要的环节。
本文将就这三个概念展开较为全面的评估，帮助读者更深入地理解它们的重要性和应用价值。
一、业务流程化1.1 业务流程化的含义业务流程化是指将企业的各项业务活动划分为一系列相互关联的流程和环节，通过明确的流程规范和标准化的操作方式，来提高工作效率和降低管理风险。
在传统的管理模式中，企业往往采用分工明确的组织架构，但缺乏对业务流程的规范和优化，导致工作效率低下，信息传递不畅和决策失误等问题。
1.2 业务流程化的重要性业务流程化有助于提高企业的运营效率和管理水平，减少重复劳动和资源浪费。
通过业务流程化，企业能够更加有效地分工合作、优化资源配置，并且加强内部控制和风险防范。
尤其是在信息化时代，业务流程化能够有效整合信息系统，提高信息处理的速度和准确性，以应对市场的快速变化和激烈竞争。
1.3 个人观点我认为业务流程化是企业管理中的基础，它不仅可以帮助企业提高运营效率，还可以增强企业的竞争力和可持续发展能力。
作为企业的文章写手，我在撰写文章的过程中也深刻地感受到了业务流程化所带来的好处，比如清晰的思路、明确的任务分工和高效的团队协作等。
二、数据标准化2.1 数据标准化的含义数据标准化是指按照一定的标准和规范对数据进行整理和管理，以确保数据的准确性、一致性和可比性。
在企业管理中，数据标准化是指对企业各类数据进行分类、命名、存储和维护，以便更好地支持业务决策和信息交流。
2.2 数据标准化的重要性在企业信息化的背景下，大量的数据需要进行采集、处理和分析。
如果数据缺乏标准化，就难以形成一致的数据视图和信息结构，导致数据的质量难以保障，从而影响到企业的管理和决策效果。
通过数据标准化，企业能够确保数据的完整性和一致性，提高数据的可信度和可用性，有利于企业更好地把握市场动态和客户需求，推动企业的持续发展。
2.3 个人观点作为一名文章写手，我深知数据标准化对于撰写高质量的文章有着重要的意义。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
1.1 企业级数据标准化
1.1.1 建立企业级数据标准化原则
企业数据标准化的建立是企业信息化的基础工作，提高了数据的共享性，为广东电网公司提供了统一的信息视图、数据规范及符合电力行业标准的编码标准。
建立广东电网公司数据信息资源的统一标准化管理的原则可以包括：
•统一标准的数据定义：减少数据定义的二义性；
•统一标准的企业数据模型：该企业数据模型必须是一个全企业范围的定义库，能适跨应用、跨业务地完整表述企业数据的统一的完整数据视图；
•统一标准的存储管理：统一规划使用存储资源，提高存储资源使用效率；
•统一标准的性能管理：根据实际业务需求，合理分配资源，确保对数据的访问性能能够满足业务的需要；
•统一标准的数据质量管理：数据管理需要通过应用标准方法论和原则，实现对有价值的商业信息和数据进行完整的生命周期的管理，从而支持广东电网公司的业
务。
•其它管理：提供对数据的其他统一标准化管理，包括统一编码标准；
企业级数据标准的制定是一个系统工程，涉及到多方面的原因，成功的因素主要包括如下几点：
•高层领导参与：为了实施跨部门、跨功能的企业数据标准，驱动企业高层领导的支持是势在必行的；
•清晰的范围界定：大规模的企业数据标准化工作往往因为人为因素和组织冲突而宣告失败。
而范围界定清晰的、分步走的、具有可测量结果的企业数据标准化实
现方案能在短期内提供业务价值；
•企业数据模型设计的稳定性：稳定性并不意味着企业数据模型的一成不变；相反，大多数的变化应该不需要任何人去重写应用系统；
•数据小组的能力：跨业务的数据整合体现了企业数据模型的主要价值，需要有小规模的、训练良好的、灵活的建模小组和事务专家。
1.1.2 企业级数据标准化建设
一个完整的企业级数据标准化建设体系包括企业数据标准化策略，数据标准，数据标准化工作流程，组织架构，数据管理。
数据模型是数据标准的主要实体，涵盖了数据字典、逻辑数据模型、元数据标准。
数据规范通常包括了数据建模规范、数据编码规范、数据集成规范。
数据标准化建设体系
1.1.
2.1 企业级数据标准化策略
通过对广东电网公司现行的数据标准化建设的现状了解和评估，结合中国电力行业标准化的策略和毕博在国内外电网公司数据规划的经验，制定符合广东电网公司实际情况的企业级数据标准化的策略。
企业级数据标准化策略举例如下：
●在省公司本部设立具有权威性的企业数据标准化管理组织，专门的人员组织负责标准
化管理工作，确定人员职责；
●确立可遵循的可重复使用的统一的标准化工作流程和工作步骤；
●企业级数据标准的制定首先参考国家标准委员会制定的电力行业系统标准，其次参考
国际标准化组织IEC61970，IEC61968等关于电力行业的标准；
1.1.
2.2 数据标准
数据标准的基本实体是数据模型和数据规范，数据模型标准提供了描述广东电网公司企业数据的一个完整的视图。
目前，广东电网公司还无法提供企业级的、跨业务、跨应用的、统一的信息视图。
数据模型是管理信息和业务需求的具体体现，数据模型的设计是一个渐进细化的过程，同时数据模型将用于直接指导对数据源的分析。
围绕数据模型，还需要多维度的对数据模型进行业务规则定义。
在定义数据模型时，对模型中所定位的管理信息，还要逐个回答以下业务规则问题：
●描述——对该信息进行简要描述
●准确性/质量——对该数据的质量要求的说明
●数量——该信息的数量，通常是以单位时间的数据量表示
●时间——对该数据产生（获得）的频率和潜在规律的描述
●数据源——该数据的可能来源
●使用——该数据的使用方式和使用者
●发送——该数据发送的目的地
●数据老化——该数据是否会老化，以及老化会导致该数据失去保存的价值，还是进行
数据维护就可以消除老化的影响。
●维护——对维护该数据工作的简单描述
●安全性——关于该数据保密的说明
●完整性——该数据是否足够完整的表达了某个业务需要，以满足使用要求
●冗余——是否和别的数据冗余，冗余的理由
其中数据规范包括：
●数据建模规范
●数据编码规范
●数据交换规范
●数据ETL规范
●数据集成规范
1.1.
2.3 数据标准化工作流程
数据标准化工作的主要包括以下流程：标准需求管理、标准开发、标准实施和标准维护。
这个管理流程是循环渐进优化完善的一个过程。
标准需求管理
建立企业级数据标准化的前提是要指定专门的人员组织、基础设施和制订总体数据标准的管理规范流程，采用统一的数据架构描述标准和相关技术标准。
专门的人员组织，在做需求管理的时候，需要完成如下内容：
•从广东电网公司各个数据所有者或使用部门收集整理标准化需求包括数据模型和数据规范；
•去除重复表意的不一致的数据标准需求；
•遵循标准化需求管理规范，利用适当应用手段管理标准需求；
标准开发
数据标准化开发步骤充分参考以下步骤：
•依据标准需求，参考国际及国家标准化组织的电力行业数据参考模型，数据标准维护专门人员通过分析现有业务系统(如营销系统)的数据和业务实际，将分析结
果分类细化，形成总体数据模型标准的初始状态；
•依据标准需求，收集现有系统的数据定义标准和数据编码标准，初始建立统一的数据定义标准和数据编码标准；
•清晰定义每个数据元素的名称、内容、类别及用途、源系统等属性；
•描述支持对应业务系统的实体关系图，即该业务系统数据的逻辑模型；
•描述支持对应业务系统数据库定义、数据管理和数据分布等特性，即建立该业务系统数据的物理模型和数据管理、存储、安全、分布、维护和灾备要求；
•描述和现有数据模型包含的业务系统的数据关联及实现；
标准实施
•数据标准化实施主要是在新建应用系统中，新建应用系统应该遵循广东电网公司统一的数据标准，服从数据标准化组织对数据标准的管理；
•新的应用系统的建立要遵循编码规范、数据接口规范、数据建模规范、数据交换规范等；
•在旧的应用系统的数据不符合所建立的数据标准的情况下，分别考虑适当的数据接口过渡管理方案；
标准维护
•未来新建系统在定义企业数据模型时，在清晰分析自身系统的数据模型的基础上，参考已定义的总体数据模型，找出可以利用已有公用的部分并明确数据同步
/使用方式；
•将自身特有的业务数据模型根据分类加入到相应的分类中，以构成包含此新建系统的完整的广东电网公司总体数据模型，最终，建立能反映广东电网公司全局的
企业数据模型；
1.1.
2.4 企业级数据标准化管理组织架构
数据标准化管理是整个数据管理的重要组成部分，数据管理是一个长期过程，数据管理的成功与否取决于广东电网公司是否能够长期和持续地执行管理流程，因此建立数据管理的组织架构势在必行，它能够帮助广东电网公司高层管理通过制定合适的人员或组织进行授权，确保
其能够有效的负责和执行他们有关的任务和要求。
通常企业会有不同的数据管理构架，一种常用的方法是把相应的活动和职责根据不同的层面进行分割。
以下是对不同层面的数据管理的关键职责的定义示例：
下述的是数据管理组织构架的一个案例。
在这里我们仅仅是介绍数据管理组织构架如何能够合理地引入决策层的参与，而广东电网公司的数据管理构架需要在项目实施过程中根据其业务和管理特点进行分析设计。
企业数据管理组织架构示例：
对于许多企业来讲企业级数据管理的概念很新，数据管理体系尚未完全建立起来，其中数据管理构架中执行层的结构和职责方面的问题尤其突出。
其中最普遍的问题就是：“在这个构架之中，实际的工作是如何被完成的？”。
下面我们以数据管理执行层的构架与职责为例，进一步详述组织结构。
下图是一个数据管理团队的常用功能性组织结构与主要职责举例：
数据管理团队组织结构示例－执行层
这里所介绍的数据管理团队对应于数据管理构架的执行层，数据管理团队负责人应该作为数据理事会中的成员。
通过建立上述数据管理团队，我们把重点集中在如何为企业的数据管理创造环境。
在整个数据管理构架中通过建立这样一个团队，广东电网公司所有合适的资源都可以充分发挥其在数据管理中的作用。
在广东电网公司战略和决策层的指导和参与下，合理地设定与管理资源和优先级，由执行层执行和实现广东电网公司高层的战略目标。