DataWorks开始数据建模前，数据管理者需要为企业定义什么标准？

在DataWorks开始数据建模前，数据管理者需要为企业定义一些数据标准，包括以下几个方面：

数据命名规范：定义数据表、字段、视图、存储过程等对象的命名规范。命名规范应该简单明了、易于理解，并且能够保持一致性和可读性。

数据类型和格式规范：定义数据表中各个字段的数据类型和格式，确保数据的一致性和准确性。例如，定义日期类型字段的格式为“YYYY-MM-DD”，定义货币类型字段的小数位数和舍入规则等。

数据安全和隐私规范：定义数据访问权限、数据保护措施、数据备份和恢复策略等。数据管理者需要确保数据的安全性和隐私性，并防止数据泄露和误用。

数据质量规范：定义数据的质量标准和指标，确保数据的准确性、完整性、一致性和可靠性。数据管理者需要对数据进行定期检查和维护，以保证数据的质量。

在 DataWorks 开始数据建模之前，数据管理者需要为企业定义一些标准和规范，以确保数据建模的一致性、可维护性和可扩展性。以下是一些常见的标准和规范：

1. 命名规范： 定义统一的命名规范，包括表名、字段名、数据集名称等。这有助于提高代码的可读性和可维护性。

2. 数据类型规范： 确定数据类型的标准化规范，例如日期格式、数值类型的精度等。这有助于数据的一致性和避免潜在的数据质量问题。

3. 数据字典： 建立和维护一个数据字典，对数据对象、字段及其含义进行记录和描述。这有助于团队成员理解数据的含义和用途，并促进共享和沟通。

4. 约束和规则： 定义数据的约束条件和规则，如主键、唯一性、外键、参照完整性等。这有助于提高数据的一致性和完整性。

5. 数据安全和隐私规范： 确定数据安全和隐私的规范，包括敏感数据的处理、权限管理、数据脱敏等。这有助于保护数据的安全性和隐私性。

6. 数据生命周期管理： 确定数据的生命周期管理策略，包括数据的创建、存储、访问、备份、归档和销毁等。这有助于有效管理数据，并合规地处理数据保留和清理。

7. 数据质量标准： 定义数据质量的标准和监控指标，包括数据完整性、准确性、一致性、及时性等。这有助于识别和解决数据质量问题，提高决策的可靠性。

8. 变更管理流程： 设计变更管理流程，确保数据模型的变更经过审批和记录，避免无控的变更导致数据一致性和稳定性问题。

开始数据建模前，企业的数据管理者（空间管理员）需要为企业批量定义数据标准，以便标准化后续的数据建模工作流程。下载数据标准模板。您可以参考数据标准（通用）进行编辑。空间管理员根据企业的实际情况和数据标准模板中的格式，为实际的业务场景中涉及的相关实体定义数据标准。进入DataWorks数据建模页面。登录DataWorks控制台。在左侧导航栏，单击工作空间列表。选择工作空间所在地域后，单击相应工作空间后的进入数据开发。单击左上方的
图标，选择全部产品 > 数据开发 > DATABLAU。导入数据标准。
在数据建模页面的顶部菜单栏，单击数据标准。单击右上方的批量导入。在打开对话框中，选中本地存放的数据标准文件，单击打开。在DDM客户端同步DataWorks中导入的数据标准。登录DDM客户端。在顶部菜单栏中，单击模型。
在模型页面，单击数据标准。在数据标准浏览器对话框中，单击同步更新。同步成功后，您即可在DDM客户端查看到DataWorks中导入的数据标准。
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