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数据治理数字标准

数字化社会的体现标志是什么，笔者认为数字化社会的标志不是数字应用场景的具体化，数据治理标准报价，也不是数据应用的多样化，而是全社会对数字有一个共同的标准、共同的规范，所有的数字化活动应遵循相关的要求，比如分类分级标准、数据安全规范、数据保护条例等等。

全社会将从行业归属角度，逐步建立数据分类分级标准，其中离不开的引导，分类分级的标准将是未来数据大融合、一个数据标准的数据基石，数据治理标准服务，如何做好分类分级，凝聚社会共识，该类工作将会以咨询的方式完成规划，以公示的方式完成补充，数据治理标准，形成数据分类分级标准。

应对型数据治理缺点

批量集成和应对型数据治理方法引入的时间延迟可能导致业务部门继续操作重复、不完整且不的主数据。因此，这会降低多领域 MDM 方案实现在正确的时间向正确的人员提供正确数据这一预期业务目标的能力。在期望被设定为数据将变得干净、且及时之后，数据治理标准公司，批量集成引入的时间延迟让人感到沮丧。应对型数据治理（下游数据管理员小组负责整理、去重复、纠正和完成关键主数据）可能导致让人认为“数据治理官僚化”。

数据治理关系管理

MDM 应当成为不仅是主数据而且是主数据间的关系的记录系统。它成为了解不同系统的数据如何互相关联的中心位置。例如，多领域 MDM 系统将来自订单管理系统的销售订单和应收帐款中的关联在一起。这些关系或层次结构显示在与 MDM 系统数据直接交互的用户界面中。用户界面还可用于查看主数据间的关系并在 MDM 系统中直接编辑它们。因此，MDM 还成为关系的录入系统。

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