上个月底，我参加了在华盛顿特区举行的 DATA 法案峰会。从表面上看，我相信这看起来就像是政府雇员和政策制定者们的一次相当典型的聚会，讨论新立法的实施。这是一件非常普通的事情，只会引起专业兴趣。
但这一次，大家对这个话题以及它在政府内外的可能性都产生了一种整体的参与感。没有党派分歧或党派意识形态哗众取宠。这只是一群人——大约 450 人——试图提高我们政府的财务透明度标准。
《数据法案》要求美国财政部和白宫管理和预算办公室建立非专有数据标准，以管理各机构的联邦支出报告。人们很容易将《数据法案》归类，认为它只是关于联邦支出报告的合规性。实际上，它重“形式”轻“功能”。但我从《数据法案》峰会上学到的是，大家普遍认识到，它远不止是合规性。我们有机会真正改变政府机构使用数据分析绩效和为政策决策提供信息的方式，并让美国公民有更强有力的证据来要求政府对其花钱的方式负责。
DATA 法案实施成功的关键因素之一是，它建立在我们从采用 SEC 和 FDIC 报告数据标准以及在其他国家推出类似举措中学到的经验教训之上。5 月份发布的新版 DATA 法案信息模型架构 (DAIMS) 1.0 版吸收了一些行之有效（和无效）的见解，以及过去几年技术和数据管理方面的进步，使使用机 巴基斯坦电话区号 器可读数据变得更加容易。
凭借这些优势，DAIMS 建立了将数据消费者的需求放在首位的基础，满足了我认为的世界一流数据管理的三个关键标准：
共享定义：在数据中，就像在所有形式的通信中一样，如果您使用相同的“词语”的方式不同，那么使用它们并不重要。DAIMS 提供了一个共享数据字典，可确保我们定义数据元素的方式的一致性和确定性。过去，不同的数据系统使用类似的术语，但含义不同，这需要在组织之间传输数据时调解不同的含义和格式。仅仅共享字母表是不够的；我们必须理解这些词语。
另一方面，当你有了共同的定义，透明度自然而然就会产生。是的，明确的定义对报告数据的人来说很有用，但个别机构以外的人——甚至政府以外的人——也有可能解读数据。真正使用和理解数据（而不仅仅是创建数据）的能力，是让你从合规走向沟通，最终从数据走向信息的关键。
共享扩展：DAIMS 还具有足够的灵活性，可以适应不同组织和情况不断变化的需求，而不会过于分散，从而抵消通用系统的优势。为了实现这一点，它清楚地传达了机构可以在数据模型中添加新术语或扩展标准术语的方式和位置。
这意味着，机构需要为其数据增加深度和特异性的新细节或信息与现有框架相关联。每条新数据都适合整个系统，而不是在系统之外运行。这种弹性意味着，当我们几年后回顾时，我们会看到新类型和形式的数据，但整体架构将保持一致。
共享细节：虽然共享且可扩展的词典定义含义必不可少，但语言还必须具有标准、可接受的语法，该语法指定每个术语的属性，以帮助我们在语言的整体结构中正确使用它们。单词的明显属性是词性（例如名词、动词）。想想看，如果词典未能包含每个单词的部分或时态，语法检查器的自动化将有多困难！