剖析土味儿数据治理：主数据与参考数据（参考数据）

人工智能

2023-11-07 19:03:46

参考数据：数据治理的基础，确保数据一致性和质量

什么是参考数据？

参考数据是相对稳定的数据，用于对其他数据对象进行分类和。它包含各种信息，如产品代码、客户类型、位置信息和时间格式。与主数据不同的是，参考数据变化较少，并在多个系统和应用程序中共享。

参考数据在数据治理中的作用

参考数据在数据治理中扮演着至关重要的角色：

促进数据一致性： 通过提供标准化术语，参考数据确保不同系统中数据的含义一致。
提高数据准确性： 通过验证和清理其他数据，参考数据有助于识别和纠正错误，保证数据质量。
简化数据集成： 通过提供通用数据模型，参考数据简化了不同来源数据的集成，促进了数据交换。
支持业务规则： 参考数据可以作为业务规则的存储库，帮助验证和执行数据约束，确保业务逻辑的一致性。

参考数据的最佳实践

为了有效利用参考数据，请遵循以下最佳实践：

建立中央存储库： 将所有参考数据集中存储在一个中央位置，以确保一致性和易于维护。
制定数据治理策略： 概述参考数据管理、维护和使用原则，制定明确的数据治理策略。
定义明确的元数据： 为参考数据元素定义明确的元数据，包括定义、来源和用例。
定期审查和更新： 定期审查和更新参考数据，以确保其准确性和 актуальность。
与业务流程对齐： 确保参考数据与业务流程对齐，以支持业务目标和运营。

参考数据的实际案例

参考数据在各个行业和应用程序中都有着广泛的应用：

零售业： 产品代码、客户分层和促销信息。
金融业： 帐户类型、交易代码和监管要求。
医疗保健： 患者信息、诊断代码和治疗方案。
政府： 地理边界、税务法规和公民身份。
制造业： 零件号、物料清单和供应商信息。

代码示例：

以下是使用 Python 在 Pandas 数据框中创建参考数据的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含参考数据的字典
reference_data = {
    "product_code": ["A100", "B200", "C300"],
    "product_name": ["Product A", "Product B", "Product C"]
}

# 创建一个 Pandas 数据框
df = pd.DataFrame(reference_data)

# 设置索引
df.set_index("product_code", inplace=True)

# 打印数据框
print(df)