数据标准百度给的解释就是数据标准化是 企业或组织对数据的定义、组织、监督和保护进行标准化的过程。数据标准化分为开发（D）、候选（C）、批准（A）驳回（R）、归档（X）几个过程。
有众多的委员会正在为各行各业制定着各方面的数据标准，制定统一的数据规范、统一的分类编码、统一的交换格式、统一的术语、统一的文件格式和统一的质量指标体系，以此为不同的信息系统的互联互通、共享交换提供支持。制定数据标准相对于执行数据标准来说还是比较容易的，因为涉及的面有限，参与的单位就那么几个有代表性的。
标准制定出来当然是要执行的，需要将已有系统中的数据按标准整理、修改、调整，并且要求新系统按制定好的标准建设，不过，尴尬的是目前的软件开发效率低下，无法满足在标准完成的时候就立即将所有已有系统中的数据按标准调整到位，而新系统的开发往往会因为开发周期紧、开发能力参差不齐等原因，造成标准执行不到位或者个别采用了错误的定义。此外，数据标准为了兼容各方面的需要，在设计上会有许多冗余部分，这些部分在某些应用场景里并不需要，会增加理解障碍，给标准的执行添加不利因素。
数据标准在各地最终的执行结果是不一样的，存在着或多或少的差异，这个目前看就是必然的结果了，但是，数据标准的制定是有价值的，它减少了消除“信息孤岛”的部分工作量，因此制定数据标准的工作应该加大力度、加快速度，并尽量细分领域，且不用考虑跨领域的数据兼容性问题。
总的来说，数据标准（Data Standards）是保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。数据标准管理是规范数据标准的制定和实施的一系列活动，是
数据资产管理的核心活动之一，对于政府和企业提升
数据质量、厘清数据构成、打通数据孤岛、加快数据流通、释放
数据价值有着至关重要的作用。但是目前，各行业缺少数据标准管理的理论指导和行业实践案例，企业在标准建立、标准审核、标准落地、标准评估等方面仍存在诸多困难。
亿信华辰的数据标准管理方案优势：
灵活的标准制定
平台内置标准的技术、业务、管理、质量属性，结合灵活的定义方式，从手工创建、导入、拾取、智能识别等，可帮助客户快速构建基础标准、指标标准、代码标准，同时内置的一批国标、行标，可大大提高项目交付效率。
全面的标准管理
平台支持标准增、删、改、查、发布、审核等各种基础操作，其变更过程能被自动记录，通过变更版本控制，追踪标准历史。另外平台还提供了灵活细致的用户权限管理机制，满足不同用户管理各自的标准的场景。
先进的映射评估
平台可将标准智能映射业务系统元数据，定时自动评估，输出评估统计结果，从不同角度了解企业系统建设情况。
有效的标准监控
多维度指标分析标准，了解标准总数、生效数、失效数等，标准监控还可根据客户需求进行二次改造。
协助大数据平台建立之前制定统一规范数据标准，实现企业大数据平台数据的完整性、有效性、一致性、规范性、开放性和共享性管理，为后续数据质量检查、数据安全管理等提供标准依据，面向已经建立的数据平台，数据标准提供全面的管控功能，对各业务系统实际的建设情况进行监测管理，对发现的问题及时进行修正，提高数据的质量。
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