[发明专利]一种提高数据标准落标率的全生命周期管控方法

说明书

本发明公开了一种提高数据标准落标率的全生命周期管控方法，属于数据治理领域，解决数据标准执行不理想和数据标准工作量化问题。本发明在项目经理岗和测试经理岗两个节点之间增加数据标准岗，用于事中审核项目涉及的元数据变更是否符合数据标准。本发明用于实现提高数据标准落标率的全生命周期管控。

技术领域

一种提高数据标准落标率的全生命周期管控方法，用于实现提高数据标准落标率的全生命周期管控，属于数据治理领域。

背景技术

每家银行都有自己的数据标准，比如，对于性别男和女，每个系统定义可能会存在不一样的情况，有的用0和1标准表示，有的用F和M标准表示，有的用A和B标准表示，如果我行对于性别男和女的标准是A和B时，而用A和B标准表示性别的系统越多，代表落标率越高。

根据《银行业金融机构数据治理指引》，各家银行基本都开展了数据治理相关工作，并且将数据标准的工作作为数据治理内容之一，因此我行根据监管指引要求逐步建立了基于主题的数据标准，并尝试推动数据标准在相关系统的落地，由于没有好的管控抓手，使得数据标准落标执行力不足，落标情况往往无法量化，落标率不理想。

现有技术中，项目或需求原开发流程依次为：需求分析-概要设计-详细设计-代码开发-单元测试-部署上线，具体如图1所示。

目前数据标准落标主要是做事前管控，方法是在项目开发-详细设计阶段介入，与源系统核对数据标准(源系统也存在不核对数据标准情况)，核对完成后，一直到上线并无相关流程或者节点对系统落标情况进行监督检查，如公开日为20200616，专利号为CN111290813A的中国发明更多的侧重于事前管控，采用此种方式存在如下问题：

一、数据标准在需求设计阶段进行标准管控，标准上线后，并未对标准进行事前、事中和事后一致性分析，无法实时摸清我行数据标准执行情况，在应对监管检查时，就需要人工耗时耗力去梳理。

二、现有技术在核对数据标准时，只做事前、事中或事后核对，并未将事前、事中和事后全流程打通，形成数据落标全流程闭环管理，如事前只是双方就标准内容进行事前商议或者通过自动化程序确定标准内容，但是由于项目为赶时间和进度或者通过自动化程序匹配数据标准匹配率不高，在最后开发时，都会大大折扣，如没有事中监督审核，则执行效果不理想。

发明内容

本发明的目的在于提供一种提高数据标准落标率的全生命周期管控方法，解决数据标准执行不理想和数据标准工作量化问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种提高数据标准落标率的全生命周期管控方法，在数据管控平台的项目经理岗和测试经理岗两个节点之间增加数据标准岗，用于事中审核项目涉及的元数据变更是否符合数据标准。

进一步，数据标准岗在事中审核的实现逻辑具体为：

项目经理岗提交提测流程后，数据标准岗对项目经理提交的元数据变更内容进行审核，如符合数据标准，则提测流程数据标准审核通过后进入测试经理岗，若不符合数据标准，则对提测流程进行打回，打回后，根据数据标准要求进行修改，修改完成再重新提测。

进一步，在数据管控平台增加元数据变更一致性分析模块，数据管控平台会在投产那天比对生产系统数据字典前后变化的内容，将比对出来的变化内容与事中登记的内容进行比对，看是否一致，一致则表示已落标，不一致则给出不一致清单，该过程全部由平台自动完成。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

一、本发明对标准进行事中和事后一致性分析，考虑量化标准执行效果。