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DRD交互文档规范

1.引言

1.1目的与范围

本文档旨在规范数据需求定义（DataRequirementsDefinition,DRD）交互文档的编写标准与流程，确保数据需求在业务与技术团队之间的准确传递与高效协作。本规范适用于企业级数据平台建设、数据治理项目及各类数据驱动型业务场景中的需求交互过程。

1.2适用对象

业务分析师：负责梳理业务需求并转化为数据需求

数据架构师：负责评估数据需求的可行性与技术实现方案

数据工程师：负责根据DRD文档进行数据模型设计与开发

数据治理专员：负责数据标准与质量的监控与维护

项目管理人员：负责协调各方资源并推进需求落地

1.3核心原则

准确性：确保数据需求描述准确无误，避免歧义

完整性：涵盖业务场景、数据来源、处理逻辑、输出格式等全要素

可追溯性：建立需求与业务目标、技术实现之间的关联关系

可验证性：提供明确的数据质量标准与验收条件

可维护性：采用标准化模板与结构化描述，便于后续更新与迭代

1.4文档结构

1.引言：说明文档目的、适用范围与核心原则

2.术语定义：明确DRD相关概念与术语

3.：提供标准化的DRD

4.编写规范：详细说明各章节的编写要求与注意事项

5.评审流程：定义DRD文档的评审标准与流程

6.版本管理：规范文档版本控制与变更管理

2.术语定义

2.1基础概念

数据需求定义（DRD）：描述业务数据需求的正式文档，包含数据来源、处理逻辑、输出格式、质量要求等要素，是业务与技术团队之间的重要沟通桥梁。

数据需求（DataRequirement）：业务方对数据的具体要求，包括数据内容、格式、时效性、质量标准等方面的描述。

数据源（DataSource）：提供原始数据的系统或存储位置，包括业务系统、数据库、文件、API接口等。

数据消费者（DataConsumer）：使用数据结果的应用系统、业务流程或人员角色。

2.2技术术语

数据模型（DataModel）：对数据结构、关系、约束的抽象描述，包括概念模型、逻辑模型和物理模型。

数据血缘（DataLineage）：描述数据从源头到最终结果的完整流转路径，包括数据来源、转换过程、输出目标等信息。

数据质量维度（DataQualityDimension）：评估数据质量的多个维度，包括准确性、完整性、一致性、时效性、有效性等。

元数据（Metadata）：描述数据的数据，包括数据定义、结构、来源、质量、使用情况等信息。