[标准规范]企业数据标准化(精编).doc
数据标准化方法
数据标准化方法数据标准化是指将不同格式、不同来源、不同类型的数据转化为统一的格式和标准，以便于数据的比较、分析和共享。
在数据分析和数据管理的过程中，数据标准化是一个非常重要的环节。
本文将介绍数据标准化的方法和步骤。
一、数据标准化的意义数据标准化的主要目的是消除数据的异构性，提高数据的一致性和可比性。
通过数据标准化，可以使得不同数据源的数据能够进行有效的整合和分析，为后续的数据挖掘、数据分析和决策提供可靠的基础。
二、数据标准化的方法1. 数据清洗数据清洗是数据标准化的第一步，主要是对数据进行去重、去噪和填充缺失值等处理。
通过数据清洗，可以保证数据的完整性和准确性。
2. 数据转换数据转换是指将数据从一种格式转换为另一种格式，以满足数据标准化的要求。
常见的数据转换方法包括数据格式转换、单位转换、编码转换等。
3. 数据归一化数据归一化是将不同量纲的数据进行统一的处理，以消除数据之间的量纲差异。
常见的数据归一化方法有最小-最大归一化、Z-Score归一化和小数定标归一化等。
4. 数据编码数据编码是将非数值型数据转换为数值型数据的过程，以便于数据的比较和分析。
常见的数据编码方法有独热编码、标签编码和序号编码等。
5. 数据集成数据集成是将多个数据源的数据进行整合的过程，以便于进行综合分析和决策。
数据集成的方法包括数据合并、数据关联和数据连接等。
6. 数据验证数据验证是对标准化后的数据进行验证和检查，以确保数据的准确性和一致性。
数据验证的方法包括数据比对、数据逻辑检查和数据统计分析等。
三、数据标准化的步骤1. 确定数据标准化的目标和需求，明确标准化的范围和要求。
2. 进行数据清洗，包括去重、去噪和填充缺失值等处理。
3. 进行数据转换，将数据从不同格式转换为统一的格式。
4. 进行数据归一化，消除数据之间的量纲差异。
5. 进行数据编码，将非数值型数据转换为数值型数据。
6. 进行数据集成，将多个数据源的数据进行整合。
数据标准规范
数据标准规范数据标准规范是指对数据进行管理和使用时所遵循的一系列规则和标准。
它的制定可以帮助组织更好地管理和利用数据，提高数据的质量和可靠性，促进数据共享和交换，降低数据集成和应用的成本。
数据标准规范通常包括数据命名规范、数据格式规范、数据存储规范、数据交换规范等内容。
在实际应用中，遵循数据标准规范可以提高数据的一致性、准确性和可比性，有助于组织更好地理解和利用数据，从而为组织的决策和业务活动提供更好的支持。
数据标准规范的重要性不言而喻。
首先，数据标准规范有助于提高数据的质量和可靠性。
通过规范的数据命名规范和格式规范，可以减少数据输入和处理过程中的错误，避免数据冗余和不一致，保证数据的准确性和一致性。
其次，数据标准规范有助于促进数据的共享和交换。
在不同的系统和组织之间，遵循统一的数据标准规范可以降低数据集成的难度和成本，促进数据的共享和交换，实现信息资源的共享和互通。
此外，数据标准规范还有助于降低数据管理和应用的成本。
通过规范的数据存储规范和交换规范，可以降低数据管理和维护的成本，提高数据的可管理性和可维护性，为组织节约资源和成本。
在制定数据标准规范时，需要考虑以下几个方面。
首先，需要充分理解和分析组织的业务需求和数据特点。
不同的组织和业务活动对数据的要求和使用方式各不相同，因此需要根据组织的实际情况，制定适合的数据标准规范。
其次，需要遵循相关的标准和法规。
在制定数据标准规范时，需要遵循相关的行业标准和法规，确保数据标准规范的合法性和合规性。
同时，还需要考虑数据标准规范的可行性和实施难度。
制定过于复杂和严格的数据标准规范可能会增加组织的管理和成本，降低数据的灵活性和可用性，因此需要在可行性和实施难度上进行权衡和考量。
在实际应用中，制定和遵循数据标准规范需要全员参与和共同努力。
只有通过全员的共同努力和遵循，才能够真正实现数据标准规范的目标和效果。
因此，组织需要加强对数据标准规范的宣传和培训，提高全员对数据标准规范的认识和遵循意识。
企业标准化(完全版)
企业标准化(完全版)企业标准化(完全版)概述定义企业标准化是指将一系列规范、规定和技术要求通过文件、文档和流程来规范和指导企业运营的管理体系。
它涵盖了企业的各个方面，包括组织结构、流程、工作内容、职责分工、绩效评估等。
重要性1. 提高工作效率：标准化可以规范工作流程，减少重复劳动，提高工作效率。
2. 保证产品质量：通过制定标准，企业可以确保产品的质量一致性和稳定性，满足客户需求。
3. 提升企业竞争力：标准化可以提高企业管理水平，提升企业形象和竞争力，获得更多市场机会。
4. 降低成本：标准化可以减少资源浪费，降低企业成本，提高利润率。
实施步骤1. 确定标准化目标：明确企业标准化的目标和意义，为实施做好准备。
2. 制定标准化计划：根据目标和现状，制定详细的标准化计划，包括时间表、责任人和预期效果等。
3. 收集信息和研究：收集相关的标准化信息和技术要求，研究行业最佳实践和标准。
4. 制定标准文件：根据收集到的信息，制定相关的标准文件，包括流程图、工作指导书和规范等。
5. 培训和宣传：组织相关人员进行培训，宣传标准化的重要性和好处。
6. 实施和监控：按照制定的标准文件进行实施，建立监控机制，及时进行调整和改进。
7. 评估和改进：定期评估标准化的效果，对不符合要求的地方进行改进和优化。
管理方法和工具1. 质量管理体系：可以通过引入质量管理体系，如ISO9001等，来实施标准化管理。
2. 流程管理工具：如流程图、流程改进方法论等，可以帮助企业规范流程和提高效率。
3. 文档管理系统：可以使用文档管理系统来管理标准文档，确保其及时更新和有效性。
4. 培训和认证体系：通过培训和认证体系，可以提高员工对标准化的认识和理解。
企业标准化是提高企业管理水平和竞争力的重要手段。
通过制定标准、规范流程和工作内容，可以提高工作效率，保证产品质量，降低成本。
合理使用相关的管理方法和工具，可以更好地实施标准化管理。
企业应该重视标准化，并将其纳入企业战略的重要组成部分。
数据的标准化
数据的标准化数据的标准化是指将数据转换为一致的格式，以便于不同系统之间的交流和共享。
在数据处理和分析过程中，数据的标准化是非常重要的，它可以提高数据的质量和可靠性，使数据更易于理解和使用。
首先，数据的标准化可以消除数据的冗余和不一致性。
在现实生活中，数据可能来自不同的来源，格式各异，如果不进行标准化处理，就会出现数据冗余和不一致的情况，导致数据分析结果不准确。
通过标准化，可以将数据转换为统一的格式，避免数据冗余和不一致性，提高数据的可信度和准确性。
其次，数据的标准化可以提高数据的可比性和可分析性。
不同的数据格式和单位会导致数据不可比，难以进行有效的数据分析和比较。
通过数据的标准化，可以将数据转换为统一的格式和单位，使得不同数据之间可以进行有效的比较和分析，为决策提供可靠的数据支持。
另外，数据的标准化还可以提高数据的可视化和可视化效果。
标准化后的数据更易于理解和使用，可以更好地支持数据可视化的应用，提高数据的可视化效果，使数据更具有说服力和影响力。
最后，数据的标准化可以提高数据的共享和交流效率。
标准化后的数据更易于共享和交流，可以在不同系统之间进行无缝的数据交换和共享，提高数据的利用效率和价值。
综上所述，数据的标准化在数据处理和分析过程中起着非常重要的作用。
通过数据的标准化，可以消除数据的冗余和不一致性，提高数据的可比性和可分析性，提高数据的可视化效果，提高数据的共享和交流效率，为决策提供可靠的数据支持，推动数据驱动决策的实施。
因此，我们应该重视数据的标准化工作，不断完善数据标准化的方法和技术，提高数据质量和可信度，为数据驱动决策提供更可靠的数据支持。
企业标准化规范文件
企业标准化规范文件The importance of enterprise standardization cannot be overstated in today's competitive business landscape. Standardization refers to the establishment and implementation of uniform rules, procedures, and criteria across an organization, aimed at enhancing operational efficiency, ensuring product quality, and promoting organizational growth.在当今竞争激烈的商业环境中，企业标准化的重要性不言而喻。
标准化是指在组织内部建立和实施统一的规则、程序和标准，旨在提高运营效率、确保产品质量和促进组织成长。
The standardization of enterprise practices encompasses various areas such as management systems, quality control, product design, and manufacturing processes. By introducing standardized procedures, companies can streamline their operations, reduce waste, and minimize errors. This, in turn, leads to cost savings, improved productivity, and a stronger competitive position in the market.企业实践的标准化涵盖了管理体系、质量控制、产品设计和制造过程等多个方面。
数据标准化报告
数据标准化报告1. 引言数据标准化是现代企业中重要的数据管理措施之一。
通过对各种数据的统一格式、命名规则和数据内容的规范化处理，可以提高企业数据的质量、可信度和可操作性。
本报告旨在分析数据标准化的意义和目标，并提供一些实施数据标准化的方法和建议。
2. 数据标准化的意义和目标数据标准化的意义在于将企业内部和外部的各类数据进行统一处理，使其具有一致的格式和规范。
这样做的好处有以下几个方面：2.1 提高数据质量通过标准化处理，可以避免数据的错误和混乱，减少数据输入和输出过程中的错误率。
标准化的数据可以降低数据操作的复杂度，防止重复录入和重复使用数据，从而提高数据的质量和准确性。
2.2 加强数据比较和分析标准化的数据有利于企业内外部的横向和纵向数据比较和分析。
相同类型的数据可以进行对比和协调，不同来源的数据也可以进行整合和分析，为企业决策提供更全面和准确的依据。
2.3 降低数据融合和迁移成本在企业的不同系统和应用之间进行数据融合和迁移时，如果数据没有经过标准化处理，可能会导致数据不一致和无法兼容的问题。
标准化的数据可以降低数据融合和迁移的成本，提高数据的可移植性和可交互性。
3. 数据标准化的方法和建议在实施数据标准化的过程中，需要考虑以下几个方面的问题，并采取相应的方法和建议：3.1 制定标准化规范企业需要根据自身的业务和数据要求，制定适用于企业的数据标准化规范。
规范应包括数据格式、命名规则、数据内容等方面的要求，并在企业内部进行宣传和培训，确保各个部门和岗位的人员都能够遵循规范进行数据处理。
3.2 引入数据管理系统为了更好地实施数据标准化，企业可以选择引入数据管理系统。
该系统可以提供数据质量检测、数据清洗、数据集成等功能，帮助企业全面管理和控制数据的质量和流动。
3.3 建立数据管理团队企业可以建立专门的数据管理团队，负责制定和实施数据标准化策略、规范和流程，及时解决数据标准化过程中的问题和难题。
团队成员应具备数据管理和技术背景，能够有效地推动数据标准化工作的开展。
【实用文档】基础数据标准.doc
16.1基础数据标准16.1.1范围基础数据标准化是的信息化重要工作之一，建立集中、规范统一的基础数据标准，是保证企业信息化系统正常运行的前提条件。
此外，统一编码也是企业的一项重要的基础管理工作，对企业管理标准化具有促进作用。
通过建立标准化制度，使各业务部门能够协同工作，能够消除重复性劳动，大幅度提高工作效率。
基础数据标准化的意义：1、统一基础数据，便于计算机系统管理手工管理状态之下，对基础数据处理存在很大的随意性，不便于计算机系统管理，只有对基础数据统一之后，才能充分体现计算管理所带来的效率。
2、保证基础数据的正确性使用统一的基础数据编码，可以有效防止一物多码、一物多名、物名错乱等现象的发生。
3、集团范围内基础数据趋于统一、实现数据上报、汇总功能。
集团范围内使用统一基础数据，使业务数据上报、汇总成为可能，以实现集团管理。
16.1.2数据准备策略根据项目实施工作的整体要求，根据各项静态基础数据的特点，以及数据准备工作量和难度，分别采用如下准备策略：1、简单基础数据由项目顾问组制定编码规范，安排业务培训，下发Excel格式的编码模板，由企业各项目人员自行准备，此类基础数据比较简单，企业人员按示例数据整理即可，并能采用简单方法导入系统(导入方法在“导入实现方式”章节详细说明)。
项目顾问组检查编码规范执行情况，并提供必要的工作指导。
2、复杂基础数据由项目顾问组制定编码规范，安排业务培训，下发Excel格式的编码模板，与简单基础数据相比，数据结构要复杂得多，并且存在一些关联关系，对数据准备要求也比较高，占全部工作量50%以上，因此，需要采用专门的处理方法，其导入方法也比较特别。
因此，复杂数据单独作为一类，企业需要配备更多的人员进行处理。
以业务编码为例，除了物资管理部门外，技术部门也需要参与基础数据准备，以保证编码质量。
项目顾问组重点进行指导检查，并根据实际需要提供更多的支持。
3、固定基础数据本次实施的目标就是为了使集团范围内业务流程趋同，为集团业务汇总创造有利条件，因此，对于此类编码由项目顾问组提出建议方案，企业一般不再需要调整，以固定编码的方法主导实施，使业务流程趋于一致化(配合业务流程规范)。
数据标准化方法
数据标准化方法数据标准化是指将不同来源、格式、结构的数据转化为统一的格式和标准，以便于数据的整合、分析和应用。
数据标准化方法是指通过一系列的步骤和技术手段，对数据进行清洗、转换和整合，使其符合预定的标准和要求。
下面将介绍数据标准化的一般步骤和常用方法。
一、数据标准化的步骤1. 数据清洗：数据清洗是指对原始数据进行筛选、去重、纠错等处理，以确保数据的质量和准确性。
常用的数据清洗方法包括去除重复数据、填补缺失值、处理异常值等。
2. 数据转换：数据转换是指将数据从一种格式、结构或表达方式转换为另一种格式、结构或表达方式。
常用的数据转换方法包括数据格式转换、数据类型转换、数据单位转换等。
3. 数据整合：数据整合是指将来自不同数据源或不同系统的数据进行合并和整合，形成一个统一的数据集。
常用的数据整合方法包括数据合并、数据拼接、数据关联等。
4. 数据标准化：数据标准化是指对数据进行规范化和统一化处理，使其符合特定的标准和要求。
常用的数据标准化方法包括数据编码、数据命名、数据格式化等。
二、数据标准化的常用方法1. 数据编码：数据编码是指将数据按照一定的规则和标准进行编码，以便于数据的识别和分类。
常用的数据编码方法包括国际标准编码（如ISO编码、UNSPSC编码）、行业标准编码（如行业分类标准编码）等。
2. 数据命名：数据命名是指对数据的名称、字段、属性等进行规范和统一的命名方式。
常用的数据命名方法包括驼峰命名法、下划线命名法、全大写命名法等。
3. 数据格式化：数据格式化是指对数据的格式进行规范和统一，以便于数据的存储、传输和分析。
常用的数据格式化方法包括日期格式化、数字格式化、文本格式化等。
4. 数据校验：数据校验是指对数据进行验证和检查，以确保数据的完整性和准确性。
常用的数据校验方法包括数据格式校验、数据逻辑校验、数据范围校验等。
5. 数据映射：数据映射是指将不同数据源或不同系统的数据进行映射和转换，以建立数据之间的关联和对应关系。
数据标准化方法
数据标准化方法引言概述：在当今信息时代，数据的重要性日益凸显。
然而，不同数据源的格式和结构差异较大，给数据的整合和分析带来了很大的困难。
为了解决这个问题，数据标准化方法应运而生。
本文将介绍数据标准化的概念和意义，并详细阐述四种常用的数据标准化方法。
一、字段标准化1.1 字段名称标准化字段名称的标准化是指对不同数据源中的字段进行统一的命名规则。
例如，将"客户姓名"、"姓名"、"名字"等不同的字段统一命名为"customer_name"。
这样做可以方便数据的整合和统计分析。
1.2 字段类型标准化字段类型的标准化是指对不同数据源中的字段类型进行统一的规范。
例如，将"性别"字段的类型统一为"varchar(1)"，将"年龄"字段的类型统一为"int"。
通过字段类型的标准化，可以确保数据的一致性和准确性。
1.3 字段值标准化字段值的标准化是指对不同数据源中的字段值进行统一的规范化处理。
例如，将"男"、"男性"、"M"等不同的性别表示方式统一为"1"，将"女"、"女性"、"F"等不同的性别表示方式统一为"0"。
通过字段值的标准化，可以消除数据中的冗余和错误，提高数据的可比性和可用性。
二、数据格式标准化2.1 日期格式标准化日期格式的标准化是指将不同数据源中的日期表示方式统一为同一种格式。
例如，将"2021-01-01"、"01/01/2021"、"2021年1月1日"等不同的日期格式统一为"YYYY-MM-DD"。
数据标准规范
数据标准规范
数据标准是指一种应用于方便数据交换的一种标准规范，它规定的数据的存储、维护
和传输标准，使其能够更好地用于某种系统或场合。
一般来说，数据标准包括数据模型、数据元素、数据字段，以及数据传输协议。
为了
便于数据交换，它必须具有非常精确的定义和规定，同时还要求制定者必须严格确定每个
信息元素或数据字段的结构，以及每个数据字段的内容和格式。
数据标准的定义范围很广，包括系统之间数据共享的存储格式和通信协议的规定、逻
辑表的结构定义，乃至于用户自定义的数据库表定义规则等。
数据标准制定者必须根据相
关实际情况，确定建立数据标准时应该所遵循的若干规则和标准，使其能够满足特定的目
的和发挥最佳作用。
数据标准的种类较多，包括计算机应用系统的数据字典标准、通讯协议的特定标准、
网络资源共享的索引标准、公共服务接口的实现标准等。
比如体现于实现网络应用的数据
传输的各类协议，比如HTTP（HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议）、FTP （File Transfer Protocol，文件传输协议）、SMTP（Simple Mail Transfer Protocol，简单邮件传输协议）、POP3（Post Office Protocol，邮局协议）等都是普遍存在且无处
不在的数据标准。
随着信息技术的发展，协议标准也在不断地更新和发展，新的应用标准不断出现，为
我们提供了更加完美的应用场景和实现方式。
为了达到更高的效率和更完美的数据交换，
使用合适的数据标准来指导数据表的设计，完善数据传输的技术，从而保证信息的安全性
和便捷性，变得越来越重要。
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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
需求管理
标准开发标准实施标准维护
标准的制订标准的运作
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：
层面 关键职责
战略层
批准/修改数据管理原则
确保企业的资金投入
识别机遇和出现的问题
理解成本和收益
定义优先权
监控质量改进过程
战术层 执行战略定义的优先权
确保流程与基础设施的可获得和可用性
重点协调战术性任务
确定如何利用已经执行的项目或开始单独的项目
管理和汇报机遇与问题
分析成本
监控，跟踪与报告质量改进过程
执行层 实施由战术层定义的项目
在数据标准和数据质量重要性方面，对开发者与最终用户等进行培训
审查（通过取样与监控）数据质量，确保内、外部数据能够符合标准
参与系统相关项目，确保标准（数据模型，元数据等）在系统开发和改进
中的一致应用
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。