2024年网易数据标准实践白皮书-网易数帆DataFun

网易数据标准实践2024版总结
数据标准在数据治理中具有基础性作用，其核心是通过规范性约束保障数据的一致性和准确性。网易通过建设数据标准体系，旨在解决企业数据资产化不足、质量提升困难及开发效率低等问题，助力数据中台落地。

数据标准的核心价值

1. 统一数据视图：通过元模型规范，对多源异构数据进行抽象提取，形成统一的数据目录，实现数据的可管、可用、可查。
2. 统一数据认知：标准化描述业务概念（如“公民身份证号码”绑定GB11643标准），消除部门间数据含义差异，提升协作效率。
3. 质量稽核体系：基于数据元的格式、类型等属性自动生成质量规则，减少人工偏差，确保数据处理流程符合规范。
4. 智能化治理基础：标准为流程自动化和阶段智能化提供支撑，例如通过字段挂载标准实现语义识别，降低人力成本。

数据标准的建立流程
网易提出从局部标准向全局标准拓展的六步方法：

• 规划：调研业务和数据需求，明确范围并分阶段推进，参考国标或行标进行对标。
• 制定：包括元数据标准、基础数据标准、技术标准（如数据类型映射、DDL模板）。数据元需包含对象类、特性、表示三要素，并与数据字典关联。
• 发布：采用草案、试用、标准、废止的生命周期管理，支持版本比对和影响评估。
• 执行：应用于数据治理各阶段及新建系统，通过标准化流程确保数据开发与使用规范。
• 检查：统计标准化率、质量评分等指标，评估执行效果。
• 维护：根据业务变化或标准修订，及时更新并沉淀行业最佳实践。

数据标准与数据中台的实践结合

1. 数据传输：利用数据类型映射关系自动建表，减少人工匹配成本。
2. 元数据管理：通过表元模型、字段元模型、指标元模型等设计，统一数据语义。
3. 模型设计：分层（如AD、DS、DWD、DWS等）和分类规划，结合数据目录实现多视角管理。
4. 数据开发：字段及字典映射逻辑自动生成SQL脚本，支持可视化ETL和自动化开发。
5. 数据质量：将数据标准与质量稽核规则绑定，实现字段级校验和通用规则体系构建。
6. 数据安全：通过数据元关联加密/脱敏规则，结合分类分级实现安全管控。

产品功能与体系
网易推出数据标准管理平台，涵盖：

• 标准文件管理：关联国标、行标及企业自定义标准，提供可信来源。
• 数据元管理：支持批量导入导出、版本比对、稽核规则绑定，贯穿数据治理全流程。
• 数据字典管理：区分原始字典（源系统值域）和标准字典（规范值域），实现字典映射。
• 词根体系：规范中英文名称转换，支持自定义词根库。
• 元模型与技术标准：定义数据结构、字段命名规则、数据源类型映射，提升开发效率。
• 流程管理：覆盖标准规划、制定、审核、发布及执行监控，确保标准落地。

实践成果与行业应用
网易数帆通过十余年技术积累，在金融、国央企、制造、医药等行业落地，服务超300家头部客户，助力数字化转型。其数据生产力平台以DataOps为核心，整合数据技术、资产、应用与运营，实现“人人用数据”的目标。产品优势包括国产化底座、私有化部署保障安全、多版本适配不同企业需求等。

综上，网易数据标准体系通过结构化设计与全流程管理，推动数据资产化、治理智能化，为数据中台提供规范基础，最终提升企业数据价值与竞争力。