商业智能数据标准在数据治理中的意义

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　　数据资产管理就是在上述从数据产生到数据整合、加工、使用的端到端价值实现过程中，管理各个环节的数据定义、格式、值域范围、业务规则、加工逻辑，商业智能安全权限以及数据之间的加工依赖关系等一系列事项。数据资产管理的目的是让数据的使用者能够清楚地认识数据和数据关系，进而能够用好数据；让数据应用的管理者能够洞察数据、应用、系统之间的复杂依赖关系，进而能够管好数据。
　　数据标准是为了规范系统建设时对业务的统一理解，增强业务部门、技术部门对数据的定义与使用的一致性。新系统建设应遵照（自主开发）或尽可能与数据标准贴近（如外购软件包）；对于现有系统，应贯彻统一的业务定义，通过数据转换来满足统一的技术要求，与数据标准接轨。
　　数据标准适用于业务数据描述、信息管理及应用系统开发，可以作为经营管理中所涉及数据的规范化定义和统一解释，也可作为信息管理的基础，同时也是作为应用系统开发时进行数据定义的依据。
　　数据标准对系统集成和信息资源共享具有重要意义：
　　1、增强业务部门和技术部门对数据定义和使用的一致性。
　　2、减少数据转换，促进系统集成。
　　3、促进信息资源共享。
　　4、促进企业级单一数据视图的形成，支持管理信息能力的发展
　　5、建立统一的数据标准。目前存在各业务部门标准不统一，部门之间数据标准矛盾或者相互混淆的情况，导致部门间数据交换，数据共享比较困难。建立统一的数据标准有助于对数据进行统一规范的管理，消除各部门间的数据壁垒，方便数据的共享，另外数据标准同样对业务流程的规范化有帮助作用。
　　6、提高数据质量。电力数据的采集和传输受到采集传感器的精度、稳定性，通讯设备和环境因素的影响较大，导致存在大量的空值和垃圾数据。可通过数据质量管理对电力数据进行质量检查，找出有问题的数据，通过数据清洗，问题整改，例外排查等一系列手段提高数据质量；另外还可以通过出具数据质检报告，数据质量绩效考核来督促各业务部门重视数据质量从而加强人员和业务的管理来提高数据质量。
　　7、数据资产管理。将经过处理的高质量数据资产统一管理，提供全生命周期的管理和数据安全保障。并可将数据资产进行分类和编目，方便数据的展示和数据共享，同时也为数据分析和数据挖掘（电力需求预测、电力系统优化等）打好基础。
　　数据标准是数据资产管理的基础，是对数据资产进行准确定义的过程。对于一个拥有大量数据资产的企业，或者是要实现数据资产交易的企业而言，构建数据标准是一件必须要做的事情。