平常我们认为的标准有国际标准、国家标准、行业标准、企业标准等。例如：生产标准、产品设计标准、库房管理标准、质量检验标准、物流配送标准、安全环保标准等。而在大数据领域，数据标准不仅指与数据相关的标准文件，数据标准更是一个从业务、技术、管理三方面达成一致的规范化体系。
一、什么是数据标准
数据标准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。或者说是研究、制定和推广应用统一的数据分类分级、记录格式及转换、编码等技术标准的过程。
二、数据标准管理的包括哪些内容
1、标准的规划
数据标准管理的第一步就是进行标准的规划。企业的数据标准来源非常丰富，不仅要考虑到企业内部的实际情况，同时也有外部监管的要求。在对业务的支撑状况下，企业需要通过调研分析数据标准整体分类框架和定义。根据调研结果结合参照行业最佳实践，梳理审核数据标准范围、分类框架和规划实施路线图，定义企业自身的标准框架和分类体系。
2、标准的制定
制定标准需要遵循以下六大原则：唯一性、共享性、可扩展性、稳定性、可行性和前瞻性。进行具体数据标准的编写定义工作前，要依据业务调研和信息系统调研结果以及国家和行业相关规定，结合企业自身发展需要，分析诊断和归纳数据标准现状和问题，明确各数据元的业务规则、业务含义、数据元定义以及数据项属性等。最后，通过数据标准管理部门的评审，达成一致后发布数据标准，形成数标版本。
3、标准的落地实施
确定需要落地的数据标准以及系统，然后与业务系统进行映射，形成数据标准评估报告。对于不达标的元数据进行通报并进行改造；同时需要对元数据标准覆盖率进行检核分析，综合评价数据标准落地实施成效，逐步使全部数据符合数据标准，提高数据质量。
4、标准的维护
数据标准会随着数据标准执行效果以及业务的发展变化不断更新和完善。为使数据标准保持最新最优，使各版本的数据标准有迹可循。数据标准管理部门通过正式的评审流程及时进行数据标准更新、完善和发布，并对历史版本的数据标准进行管理。
