數據標準是數據治理體系中的核心要素之一。

一方面，統一的數據標準可以在復雜的業務場景下，幫助團隊對齊數據口徑，提升數據在分析、診斷等場景的質量與效率；另一方面，數倉團隊與分析師團隊也需要沉淀一套敏捷、可控的數據標準指標管理流程，以便后續在指標口徑的增加、修改、下線等方向更標準、高效。

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但數據標準建設并不是一個簡單的過程。在同一個企業內部，也存在對標準認知不一致的問題。以銀行業舉例，對于“客戶”的定義，客戶部認為“辦了銀行的卡的人即為客戶”，而網銀部則認為“銀行網站注冊過、或者通過銀行轉賬的人都屬于客戶”，這即是對同一個概念存在認知偏差。

另外，在實際數據開發過程中，也存在開發人員對同一個字段采用不同的命名，或者存在同義不同名的元數據字段，導致溝通成本增加，甚至最終影響數據質量。

近期，火山引擎大數據治理研發套件DataLeap上線的「數據標準」模塊瞄準這一問題，希望為數據從業提供一套數據標準的管理能力。

據介紹，該模塊已提供數據標準、標準代碼、命名詞典管理的功能，還支持對各類數據源的庫表進行掃描，并進行智能推薦對標。對于企業整體的數據標準情況，DataLeap則提供可視化的統計大盤，幫助數據團隊快速了解標準的新建情況和使用情況。

火山引擎DataLeap數據標準產品頁面

用戶僅僅只需要操作3個關鍵步驟，即可完成數據標準統一：

1. 標準建立：通過在標準域管理預先定義好字段類型配置，實現版本資產映射管理，支持批量導入，實現數據標準代碼統一、命名詞典批量導出。

2. 標準管理: 查看版本歷史，幫助用戶訂閱標準并查看變更日志記錄。

3. 標準映射：可將數據標準與多種數據源字段建議映射，可查看數據標準評估結果，或根據映射通過情況糾正。

在使用場景上，用戶基于DataLeap完成統一數據標準建設，消除數據不一致性，推動數倉規范數據建設，還可以與指標服務打通，對接數據地圖資產，進一步達到數據治理的目的。

除了數據標準管理之外，火山引擎DataLeap還提供數據集成、開發、運維、治理、資產、安全等能力，幫助用戶提升數據研發效率、降低管理成本，加速推動企業的數字化轉型，目前已經應用于泛互聯網、制造、新零售、汽車等領域。（作者：何澤）

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