6.3数据治理6.3.1 元数据

数据治理是开展数据价值化活动的基础，

6.3.2 数据标准化

数据标准化的主要内容包括元数据标准化、数据元标准化、数据模式标准化和数据分类与编码标准化

数据标准化阶段的具体过程包括确定数据需求、制定数据标准、批准数据标准和实施数据标准

6.3.3 数据质量

衡量数据质量的指标体系包括完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性、及时性等。

数据质量描述:数据质量可以通过数据质量元素来描述

数据质量元素分为数据质量定量元素和数据质量非定量元素

数据质量评价方法分为：直接评价法和间接评价法

数据产品的质量控制分为：前期控制和后期控制

6.3.4 数据模型数据模型描述

概念模型

不依赖于具体的计算机系统也不对应某个具体的DBMS，它是概念级别的模型

逻辑模型

逻辑模型是在概念模型的基础上确定模型的数据结构， 目前主要的数据结构有层次模型、网状模型、关系模型、面向对象模型和对象关系模型。其中，关系模型成为目前最重要的一种逻辑数据模型

物理模型

物理数据模型是在逻辑数据模型的基础上，考虑各种具体的技术实现因素，进行数据库体系结构设计，真正实现数据在数据库中的存放。

6.3.5 数据建模

数据建模的过程包括: 数据需求分析、概念模型设计、逻辑模型设计和物理模型设计等

数据建模的过程描述

数据需求分析

分析用户对数据的需要和要求。数据需求分析是数据建模的起点

概念模型设计

需求分析得到的结果抽象为概念模型的过程，任务是确定实体和数据及其关联

逻辑模型设计

转换为关系模型结构中的关系模式

物理模型设计

对具体的DBMS进行物理模型设计，使数据模型走向数据存储应用环节

6.4 数据仓库和数据资产6.4.1 数据仓库

数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、包含汇总和明细的、稳定的历史数据集合。

数据仓库通常由数据源、数据的存储与管理、OLAP服务器、前端工具等组件构成。

数据仓库组件描述

数据源

数据源是数据仓库系统的基础

数据的存储与管理

整个数据仓库系统的核心

OLAP服务器

以便进行多角度、多层次的分析，并发现趋势

可以分为:ROLAP(关系数据的关系在线分析处理)、MOLAP(多维在线分析处理)和HOLAP(混合在线分析处理)

前端工具

前端工具主要包括各种报表工具、查询工具、数据分析工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库或数据集市的应用开发工具。其中数据分析工具主要针对OLAP服务器，报表工具、数据挖掘工具主要针对数据仓库

6.4.2 主题库

主题库建设可采用多层级体系结构，即数据源层、构件层、主题库层

层名称描述

数据源层

存放各种管理表和数据的各类数据表

构件层

构件层包括基础构件和组合构件

主题库层

按业务需求通过构建组合，形成具有统一访问接口的主题库

6.4.3 数据资产管理

数据是一种重要的生产要素，把数据转化成可流通的数据要素，重点包含数据资源化、数据资产化两个环节

数字资源化： 通过将原始数据转变为数据资源,以数据治理为工作重点

数据资产化： 通过将数据资源转变为数据资产

数据资产流通是指通过数据共享、数据开放或数据交易等流通模式

数据价值评估是数据资产管理的关键环节，是数据资产化的价值基线