谈谈数据制度与数据标准的关系

数据制度与标准：数据治理的完美搭档

对于追求从数据中实现业务价值最大化的公司，实施健全的数据治理策略是至关重要的。这种策略需要数据制度和数据标准之间的紧密集成，尽管它们在表面上看似截然不同。数据制度负责概述如何以合法和道德的方式处理数据，而数据标准则提供执行这些制度所需的具体技术细节。

数据制度：有远见的领导者

数据制度作为组织数据资产的宣言，确立了业务目标、遵守法律和满足客户期望的总体原则和指南。制度包括数据所有权、数据访问、数据使用、数据保护和违规响应等关键元素，它们为组织提供了数据管理的战略方向和道德指南。

数据标准：注重细节的执行者

数据标准为制度提供了落地策略，确保了跨系统的一致性和互操作性。它们定义了数据格式、元数据、命名约定、参考数据和数据质量等规则，为数据制度愿景的实现提供了具体的操作方法。

弥合鸿沟：制度和标准的协同工作

虽然数据制度和标准在角色上有所不同，但它们在数据治理中的共同努力是不容忽视的。制度提供了战略方向，而标准则使这些方向具体化。例如，制度可能要求客户信息的高度安全性，标准则提供了具体的加密和访问控制机制。同时，制度具有适应需求变化的灵活性，而标准则保持操作的稳定性。通过培训、审查和评估，确保制度和标准的一致性。

整合制度和标准的关键要点

• 制度提供了数据管理的总体愿景和原则。
• 标准确保了这些愿景通过一致的技术实施而实现。
• 持续的教育、意识和审查对于保持制度和标准的一致性至关重要。

持续的成功因素

为了保持制度和标准的一致性，并跟上内部和外部的变化，组织应实施强有力的培训计划、定期审查和利用评估及审计。

不同行业的数据制度和标准示例

银行、卫生保健和零售行业都有其特定的数据制度和标准。例如，在银行行业中，数据制度可能会要求客户财务数据高度保密，而数据标准则具体规定了账号和交易日期的格式。卫生保健行业中，数据制度强调患者健康记录的私密性，数据标准则规定了诊断代码和药物的术语标准。零售行业的数据制度可能允许在获得同意后使用客户数据进行营销，而数据标准则定义了产品ID和价格的格式。

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文章来源：

数据驱动智能

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