从2020年12月10日更新
为业务和技术用户一样,参考数据影响日常操作。为了优化数据使用和可用性,组织需要知道参考数据是什么,它不是什么(即主数据),为什么它是重要的,以及如何有效地管理技术。
在他的书中参考数据管理在企业数据库,世界知名的数据管理思想领袖马尔科姆•奇泽姆,将参考数据定义为“任何数据仅用于分类的其他数据发现数据库中,或仅仅是为了相关的数据库中的数据信息超出了企业的边界。”
参考数据有意义。它建立了容许值,促进一致性,和地图内部数据和外部数据和/或标准。尽管它代表数据总量的一小部分,引用数据代表了25%到50%的表在数据库中并影响报告的准确性和数据治理。
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参考数据的例子
许多参考数据资产维护ISO等标准机构或行业协会。一些例子是:
- 国家代码
- 计量单位
- 货币
- 金融层次结构
- 产品和价格
- 交易代码
- 美国邮政总局的邮政编码
参考数据特征数据和相关数据信息在内部和外部数据库中。可以简单地指定,所有的客户电话号码必须十位数在客户关系管理(CRM)工具。这些定义集很少变化和数据用户一直在查找表中使用它们,下拉列表或预先填写表单。
然而,并非所有的代码集所以切割和干燥。类似的国家代码,再看似简单,但即使是国际标准化组织(ISO)定义了国家代码以不同的方式在ISO - 3166:
参考数据也可以随着时间而改变,所以组织需要不断更新和管理数据维护质量。例如,国家代码改变平均每年3 - 5次,和货币代码变化的平均每年5 - 10倍。
组织使用,自定义和扩展现有行业众多本体随着时间,以满足不断变化的需求;结果,他们需要保持一致性与原标准来防止外部语义漂移。任何矛盾都可以影响决策和诊断,并承担责任。为了避免这些矛盾,减少不良的参考数据管理的后果,企业需要利用强大的治理实践和政策。
参考数据和主数据是什么?
一个常见的误解是,引用数据和主数据是相同的,但他们是两种不同类型的数据。
参考数据是数据用于定义和分类的其他数据。主数据是业务实体的数据,比如客户和产品。主数据提供了所需的上下文的业务事务。
虽然参考数据和主数据管理为商业活动提供上下文,他们的使用和实现可以帮助定义他们之间的分歧。首先,领域和主题专家牧师,集中管理和发布参考下游系统。经常引用数据驱动控制逻辑。它之前分类数据分组数据消费者分析它们,有时统一内部和外部数据,其他时间分类成桶进行分析。
在简洁的意义上,引用数据集的值或引用系统分类方案,应用,数据存储,流程,和报告,以及事务和主记录。
另一方面,主数据描述的人,地方和事情参与组织的业务。组织使用主数据申请质量规则,管理自己的事务结构数据和企业结构数据来创建一个单一的黄金记录。
参考数据为什么重要?
参考影响每一个组织的一部分,因为它有助于提供上下文数据。它会影响数据质量反过来,数据可用性。有效的参考数据管理是组织目标实现所必需的数据情报。
参考数据用例
组织使用参考数据来解决大量的用例。例如:
- 约定的指标和层次结构——整个组织共同理解帮助建立共同的标准和层次结构,可以很容易地用于高效的操作
- 明确数据控件——管理参考数据访问控制帮助建立所有权和问责制。它走一段很长的路在改善的数据治理的信任是至关重要的数据
- 相信数据质量——使用一致的参考数据可以帮助建立一个可信的跨组织的数据视图
- 从数据更快的见解——简化和自动化参考数据无缝管理规定所有利益相关者。高质量的参考数据,业务用户可以快速的见解来自数据,驱动他们的商业决策
参考数据管理不善的后果
偏差的数据和参考数据手册管理带来了许多挑战和现实后果,如:
- 治理不足——组织通常有几十个甚至几百个保存数据的应用程序所使用的不同的人,不同的团队。分散的数据和应用程序导致整个组织失调和很难形式化信息、标准和流程。因为大多数组织通常手工处理数据治理活动,这导致缓慢且容易出错的变化。管理和跨企业的分散和不一致的参考数据。
- 不准确的报告和分析——代码值不一致导致不准确和可信的报告和分析。例如,业务分析人员检查数据,并为关键决策提出建议使用基于区域报告,业务单位或地区,所有这些代表参考数据。如果每个源使用不同的代码值集,手动干预成为必要的,以确保数据聚合和业务分析的准确性。
- 低效的操作——为了得到的数据,数据管理员需要监视和刷新参考数据一致。然而,手册参考数据管理是缓慢的,容易出错,而不是可伸缩。随着组织的发展,这种管理变得更重和更复杂,放大操作和金融影响。
如何组织管理参考数据?
一个参考数据管理工具是一种机制,它定义了业务流程参考数据,帮助数据管家填充和管理它。这样的一个工具
- 自动化工作流来创建新的代码和代码集
- 提供用户代码和代码的数据集
- 地图数据
- 比较来自组织的不同部分的数据
需要参考数据管理功能
为了有效地管理参考数据,组织需要一套功能。一个有效的参考数据管理解决方案必须管理整个企业的复杂关系。组织必须投资一个参考数据管理和数据治理解决方案与本地附加的血统,管理和工作流功能特性来解决数据不一致:
- 数据治理——数据治理和参考数据管理齐头并进。数据治理与本地参考数据管理工具允许一个完整的审计跟踪和全面了解过程,所有权和管理角色,和一个共同理解的参考数据
- 数据沿袭——能力参考来自不同数据源的数据映射到共享代码集和链接到相关的业务和技术环境条件
- 工作流——明确定义和自动化过程促进协作和解决数据不一致
- 管理——系统管理任务,角色和职责,以促进管理生态系统演变的数据
- 策略管理——一个工具用于创建、审核和更新数据的政策,以确保采用和保持合规
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