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我们在上文中给大家简单介绍了大数据数据治理技术应用需要满足的一些条件和需求等内容，而本文我们就通过案例分析再来说说，数据治理规范要求都有哪些。
1.规范治理
规范是数仓建设的保障。为了避免出现指标重复建设和数据质量差的情况，统一按照详细、可落地的方法进行规范建设。
(1)词根
词根是维度和指标管理的基础，划分为普通词根与专有词根，提高词根的易用性和关联性。
普通词根：描述事物的小单元体，如：交易-trade。
专有词根：具备约定成俗或行业专属的描述体，如：美元-USD。
(2)表命名规范
通用规范
表名、字段名采用一个下划线分隔词根(示例：clienttype->client_type)。
每部分使用小写英文单词，属于通用字段的必须满足通用字段信息的定义。
表名、字段名需以字母为开头。
表名、字段名长不超过64个英文字符。
优先使用词根中已有关键字(数仓标准配置中的词根管理)，定期Review新增命名的不合理性。
在表名自定义部分禁止采用非标准的缩写。
表命名规则
表名称=类型+业务主题+子主题+表含义+存储格式+更新频率+结尾，如下图所示：
(3)指标命名规范
结合指标的特性以及词根管理规范，将指标进行结构化处理。
基础指标词根，即所有指标必须包含以下基础词根：
业务修饰词，用于描述业务场景的词汇，例如trade-交易。
3.日期修饰词，用于修饰业务发生的时间区间。
4.聚合修饰词，对结果进行聚集操作。
5.基础指标，单一的业务修饰词+基础指标词根构建基础指标，例如：交易金额-trade_amt。
6.派生指标，多修饰词+基础指标词根构建派生指标。派生指标继承基础指标的特性，例如：安装门店数量-install_poi_cnt。
7.普通指标命名规范，与字段命名规范一致，由词汇转换即可以。
【免责声明】：本内容转载于网络，转载目的在于传递信息。文章内容为作者个人意见，本平台对文中陈述、观点保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性与完整性提供形式地保证。请读者仅作参考。更多内容请加danei0707学习了解。欢迎关注“达内在线”参与分销，赚更多好礼。
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