在數字經濟快速發展的今天，為了善用日積月累的大數據信息，挖掘數據背后的價值，更加高效的產生數據效益，許多公司走上了
數據治理的踐行之路?？墒敲鎸θ諠u繁雜，結構不一的數據，企業進行數據治理并不是一件簡單的事情，首先橫亙在面前的最大問題就是數據間的不一致性。而
數據標準管理，則是為解決這一數據病癥而誕生的一劑良方。
一、什么是數據標準
數據標準就是通過制定一套由管理制度、管控流程、技術工具共同組成的體系，來對數據定義、分類、格式、編碼等標準化管理。通俗地講，對企業來說，數據標準就是對數據類型、長度、歸屬部門等定義一套統一的規范，以保障不同業務系統之間可以做到對同樣的數據理解統一和使用統一。
二、為什么需要數據標準
1、數據同名不同義導致錯誤
數據定義不一致，不同系統對數據的命名、業務含義、取值范圍等定義不同，比如同名不同義、同義不同名等。
2、數據共享難以實現
數據存儲結構不一致，調用多系統的數據時，由于某些數據在不同系統中數據存儲結構不同，導致數據無法直接關聯，影響不同系統之間的數據共享。
3、數據來源不明
數據來源不一致，數據存在多個來源，在使用數據時，不清楚應該取哪個系統的數據。
4、溝通成本增加
數據理解不一致，不同人員對數據的理解不一致，導致在數據使用時浪費很多時間來進行溝通。
三、數據標準分類
1、從數據內容來源進行的數據標準分類
基礎類數據標準是指業務系統直接產生的明細數據和相關代碼數據，保障業務活動相關數據的一致性和準確性。派生類數據標準是指基礎類數據根據管理運營的需求加工計算而派生出來的數據，例如：統計指標、實體標簽等。
2、從技術業務角度進行的數據標準分類
業務數據標準是指為實現業務溝通而制定的標準，通常包括：業務定義和管理部門，業務主題等。技術數據標準是指從信息技術的角度對數據標準的統一規范和定義，通常包括：數據類型、字段長度、精度、數據格式等。
3、從數據結構角度進行的數據標準分類
結構化數據標準是針對結構化數據制定的標準，通常包括：信息項分類、類型、長度、定義、值域等。非結構化數據標準是針對非結構化數據制定的標準，通常包括：文件名稱、格式、分辨率等。
四、如何建設數據標準？
1、數據標準需求
建設數據標準之前，企業管理決策人員必須先明確企業自身的需求，自上而下地建立起數據驅動的企業文化，并把數據標準加入員工的考核指標中。
第一步完成后，管理人員需要把業務、技術等不同部門的任務分配到位，考慮到業務場景的復雜性，這個過程需要各部門之間互相討論交流，共同合作把企業業務場景分析提煉成各項指標，然后對實際業務指標建立規范，進而影響到數據標準。
2、數據標準制定
企業在制定標準時需要從實際業務流程出發，梳理出數據標準建設所需的規劃方案，然后管理決策人員根據方案中的情況，把對應的模塊分配給不同的部門。這些不同部門之間經過溝通交流之后，共同梳理出業務模塊中的指標，再由IT技術人員建立具體的數據模型，形成數據標準中數據的規劃。
3、數據標準落地
數據標準制定完成之后企業就可以把標準應用到整個業務系統中，由管理決策人員進行監督以及數據標準執行考核的制定，一旦發現數據標準在某項業務中執行出現了問題，就可以立即整改。
