企业数据标准梳理方法及步骤

提到“标准”二字，我们第一时间能够想到的就是一系列的标准化文档，例如：产品设计标准、生产标准、质量检验标准、库房管理标准、安全环保标准、物流配送标准等，这些标准有国际标准、国家标准、行业标准、企业标准等。而我们所说的数据标准却不单单是指与数据相关的标准文件，数据标准是一个从业务、技术、管理三方面达成一致的规范化体系。

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企业数据标准规划、建设和应用

我们认为数据标准又不仅仅是一套规范，而是一套由管理规范、管控流程、技术工具共同组成的体系，是通过这套体系逐步实现信息标准化的过程。数据标准化是通过一整套的数据规范、管控流程和技术工具来确保的各种重要信息，例如产品、客户、机构、账户等在全公司内外的使用和交换都是一致、准确的过程。

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数据资产顶层架构设计实践与思考

数据被称为“未来新石油”，已经渗透到当今企业战略决策、生产经营和各业务职能发展领域，成为企业数字化转型的基础。本文以作者多年数据治理、数据资产规划项目实践为基础，从顶层架构的实施内容、步骤和方法、价值评估三个视角展开论述。在方法论层面介绍了从数据资产需求分析、顶层架构总体设计、应用场景验证开展数据资产顶层设计思路；在步骤和方法层面重点阐述二个核心话题，一是如何提升数据质量，二是构建数据资产目录的方法；在价值评估方面给把央企、集团企业数据治理过程中常见的主要问题进行了汇总和提炼。供大家赏鉴。

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如何构建企业数据标准管理体系？

数据标准体系建设需要得到企业高层的重视和支持，更需要企业的所有部门共同参与。形成高层决策、数据标准管理部门统筹、各部门参与的数据标准管理的长效机制。其中高层是数据标准化工作的最高决策机构，数据标准化工作小组负责组织推动企业数据标准化工作。

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企业数据指标体系规划-设计到落地建设

数据指标有别于传统意义上的统计指标，它是通过对数据进行分析得到的一个汇总结果，是将业务单元精分和量化后的度量值，使得业务目标可描述、可度量、可拆解。数据指标需要对业务需求进行进一步抽象，通过埋点进行数据采集，设计一套计算规则，并通过BI和数据可视化呈现，最终能够解释用户行为变化及业务变化。常用的数据指标有PV、UV等。

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集团企业指标数据体系框架设计

本文针对某大型集团业务管理场景、系统应用等对指标数据体系框架的实际需要，基于系统性、全面性、结构性、差异性和重要性五大原则，制定了指标数据体系框架。重点解决集团级企业经营管理指标体系不清、归口指标混乱的问题，结合集团层面指标管理范围，提出指标体系设计原则、指标体系总体框架、指标设计方法及示例等内容。

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多探头球面近场天线测试效率提升方法

为最大化提升球面近场测试效率，针对多探头球面近场测试系统的不同采样方案进行了研究，并通过仿真和测试对比了不同采样方案对测试效率的影响。首先利用电磁仿真软件计算出所设计喇叭天线的近场和远场方向图数据；然后利用基于球模式展开法的近场到远场变换算法，从理论上验证了在满足采样规则的前提下，通过适当增加方位上的采样间隔可实现测试效率的提升；最后针对多端口天线，通过分析和测试，说明了利用电子开关和内循环采样方式可以进一步提升测试效率。

2022-04-29
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基站天线交叉极化比测量的不确定度评定

极化分集技术的应用对移动通信基站双极化天线提出了交叉极化比的要求。首先简述了移动通信基站天线交叉极化比测量的原理和经典测量方法；然后针对该测量方法、测试系统和测试环境的特点，系统地总结了基站天线交叉极化比测量过程中存在的各种误差修正项和不确定度，同时给出了各项不确定度的评定方法；最后分析计算得出了基站天线交叉极化比测量过程中存在的各项标准不确定度、合成标准不确定度和扩展不确定度，并给出了工程测试实例，验证了该天线交叉极化比测量不确定度评定的可行性和有效性。

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