数据规范是数据治理体系中的外围因素之一。
一方面，对立的数据规范能够在简单的业务场景下，帮忙团队对齐数据口径，晋升数据在剖析、诊断等场景的品质与效率；另一方面，数仓团队与分析师团队也须要积淀一套麻利、可控的数据规范指标治理流程，以便后续在指标口径的减少、批改、下线等方向更规范、高效。
但数据规范建设并不是一个简略的过程。在同一个企业外部，也存在对规范认知不统一的问题。以银行业举例，对于“客户”的定义，客户部认为“办了银行的卡的人即为客户”，而网银部则认为“银行网站注册过、或者通过银行转账的人都属于客户”，这即是对同一个概念存在认知偏差。
另外，在理论数据开发过程中，也存在开发人员对同一个字段采纳不同的命名，或者存在同义不同名的元数据字段，导致沟通成本增加，甚至最终影响数据品质。
近期，火山引擎大数据治理研发套件 DataLeap 上线的「数据规范」模块瞄准这一问题，心愿为数据从业提供一套数据规范的治理能力。据介绍，该模块已提供数据规范、规范代码、命名词典治理的性能，还反对对各类数据源的库表进行扫描，并进行智能举荐对标。对于企业整体的数据规范状况，DataLeap 则提供可视化的统计大盘，帮忙数据团队疾速理解规范的新建状况和应用状况。
火山引擎 DataLeap 数据规范产品页面
用户仅仅只须要操作 3 个关键步骤，即可实现数据规范对立：
- 规范建设：通过在规范域治理事后定义好字段类型配置，实现版本资产映射治理，反对批量导入，实现数据规范代码对立、命名词典批量导出。
- 规范治理：查看版本历史，帮忙用户订阅规范并查看变更日志记录。
- 规范映射：可将数据规范与多种数据源字段倡议映射，可查看数据规范评估后果，或依据映射通过状况纠正。
在应用场景上，用户基于 DataLeap 实现对立数据规范建设，打消数据不一致性，推动数仓标准数据建设，还能够与指标服务买通，对接数据地图资产，进一步达到数据治理的目标。
除了数据规范治理之外，火山引擎 DataLeap 还提供数据集成、开发、运维、治理、资产、平安等能力，帮忙用户晋升数据研发效率、升高治理老本，减速推动企业的数字化转型，目前曾经利用于泛互联网、制作、新批发、汽车等畛域。
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