24 6 月
数据治理
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概念型业务术语

在元数据管理中确实存在概念型业务术语，这类术语不直接关联具体字段，但承载重要业务语义。以下是针对这类术语的专业处理方案： 1. 概念型术语的分类与处理 术语类型特点示例存储方案字段关联型直接对应技术字段"付款周期"→payment_cycle字段在主元模型存...
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24 6 月
数据治理
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业务术语原子化拆分

业务术语原子化拆分，确保每个最小粒度的业务术语对应唯一字段。以下是针对"合同变更"的深度拆解方案： 1. 业务术语原子化拆分原则 原则说明示例单一字段对应每个术语仅对应一个技术字段"变更类型"术语只对应change_type字段业务不可再分术语达到最小业务语...
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23 6 月
数据治理
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业务过程与术语分层表

业务过程关键活动非关键活动核心术语扩展术语异常术语1. 企业公海管理- 企业信息分类（待分配/已领取/待领取）- 按区域分配企业- 公海数据定期清洗- 企业信息补录- 企业公海- 待分配企业- 已领取企业- 区域划分规则- 企业信息完整度评分- 公海刷新周期- 重复企业...
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23 6 月
数据治理
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业务过程-关键活动-业务术语关系

步骤1：分解业务过程 → 识别关键活动 → 关联业务术语 先纵向梳理（流程维度） 将整体业务流程拆解为多个业务过程（如“企业信息管理”“客户洽谈”等）。 针对每个业务过程，列出其关键活动（即“必须完成的具体动作”）。 再横向关联（数据维度） ...
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19 6 月
数据治理
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数据治理文档评估与优化建议

您提供的三份文档(《数据质量管理》、《元数据管理》、《数据治理规则管理》)已经构建了一个较为完整的数据治理框架，内容覆盖了元数据、规则管理和质量管理的核心要素。以下是我的评估和优化建议： 文档优点 体系完整：三份文档形成了清晰的逻辑链条，从元数据基础到规则...
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19 6 月
数据治理, 精选文章
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数据质量管理方案

一、概述 数据质量管理是以元数据为基础、规则引擎为核心、闭环优化为目标的持续治理过程，通过自动化的校验->分析->修复->预防机制，确保数据在完整性、准确性、一致性等方面满足业务需求，具体包含： 1、治理基础： 依赖技术/业务/管理...
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13 6 月
数据治理, 精选文章
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数据治理规则管理方案

一、概述 元数据管理和数据质量规则管理是数据治理中紧密衔接的两个核心环节。元数据管理提供了数据的“描述信息”（如业务含义、技术属性），而数据治理规则管理则基于这些信息，指定具体的校验逻辑，确保数据符合预期标准。 示例： 元数据管理的输出： 业务...
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13 6 月
数据治理
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字典表与元数据管理

字典表（数据字典/码表）应该纳入元数据管理，并且是数据治理的关键组成部分。 1. 为什么字典表需要元数据管理？ 字典表（如性别编码表、国家地区码表、订单状态表等）存储了业务枚举值和标准编码，其数据质量直接影响业务系统的准确性。元数据管理可以帮助： (1...
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12 6 月
数据治理
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元数据管理与数据质量规则的关系

元数据管理和数据质量规则管理是数据治理中紧密衔接的两个核心环节。元数据管理提供了数据的“描述信息”（如业务含义、技术属性），而数据质量规则管理则基于这些信息，制定具体的校验逻辑，确保数据符合预期标准。 1. 元数据管理与数据质量规则的关系 1.1 输入与输出...
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12 6 月
数据治理, 精选文章
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元数据管理方案

一、概念 1、元数据（Metadata） 定义：“描述数据的数据”，例如：数据库表的字段名称、数据类型、业务含义，数据表的生成规则、负责人、更新频率。 2、元模型（Meta-Model） 定义：描述元数据属性及关系的模型，即“元数据的结构定义”。...
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