在数字化转型的浪潮中，数据已经成为企业的重要资产。然而，数据孤岛现象普遍存在，不同系统和平台之间的数据难以互联互通，成为企业数据利用的障碍。本文将揭秘“统一量度”的奥秘，探讨如何让数据互联更简单。
一、什么是统一量度？
统一量度是指在企业内部，对于相同的数据概念或属性，采用相同的定义、格式和标准进行描述和存储。通过统一量度，可以实现数据的标准化和规范化，为数据互联奠定基础。
二、统一量度的意义
- 消除数据孤岛：统一量度有助于消除数据孤岛，实现不同系统和平台之间的数据互联互通，提高数据利用率。
- 提高数据质量：统一量度可以确保数据的一致性和准确性，提高数据质量。
- 简化数据分析：统一量度有助于简化数据分析过程，降低数据处理的复杂性。
- 支持数据治理：统一量度是数据治理的重要环节，有助于建立完善的数据管理体系。
三、如何实现统一量度
- 建立数据标准：企业应制定统一的数据标准，包括数据定义、格式、编码规则等，确保数据的一致性。
- 数据清洗和转换：对现有数据进行清洗和转换，使其符合统一量度标准。
- 数据集成：采用数据集成技术，将不同系统和平台中的数据进行整合，实现数据互联互通。
- 数据治理：建立数据治理体系，确保统一量度的实施和持续改进。
四、案例分析
以下以廊坊银行的数据互联与数据赋能的渠道智能分析平台为例，探讨如何实现统一量度。
1. 数据采集技术
廊坊银行采用业内领先的数据采集技术方案，通过详细的业务调研，确定数据采集及打通的目标和方向。根据实际业务流程设计，以需求为导向确定数据采集方案，充分考虑数据的口径和应用场景。
2. 数据存储
采用行业认可的Event-User模型进行数据存储，确保数据的一致性和准确性。
3. 数据打通
打通数据流与业务流，实现洞察-决策-行动-反馈的闭环运营，实现数据的互联互通。
4. 成果合规性
项目建设过程中遵循国家法律法规和廊坊银行相关科技管理规范制度，搭建了一套完善的管理体系，保障了整体项目的合规性。
五、总结
统一量度是数据互联的关键，有助于消除数据孤岛，提高数据质量，简化数据分析，支持数据治理。企业应重视统一量度的建立和实施，以实现数据互联更简单。