提到“
数据标准”，可能大多数人第一时间想到的是一系列的标准化文档，例如：产品设计标准、生产标准、质量检验标准、库房管理标准、安全环保标准、物流配送标准等。事实上，数据标准不应该只是停留在文件层面的内容，更多的是要为业务的运行和管理决策提供基础保障。
在信通院发布的《2019数据标准管理实践白皮书》中对数据标准给出了如下定义：“数据标准（Data Standards）是指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”。这么讲，可能比较难以理解。
笔者理解数据标准是注重结果而数据规范是定义过程。数据标准是数据明确的定义，明确的数据分类、确定的存储格式和既定规则的转换、编码等。数据标准侧重于强调对数据本身的标准化，诸如：数据的定义、结构、存储等，注重的是结果。
而数据规范是指在操作层面采取的措施、循序的规则和执行的流程，侧重于强调流程和操作——如何实现数据标准化，更注重过程。
在实际工作中，我们经常会说建设“数据标准规范体系”，大多数人认为这是一个事情，但严格来讲，这是两件事：一是建设数据标准，二是要规范数据标准的落地的流程以及流程所涉及到的人员、组织、权限等问题。
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