企业如何实现数据标准管理？

数据标准是一套由管理制度、管控流程、技术工具共同组成的体系，通过这套体系的推广，应用统一的数据定义、数据分类、记录格式和转换、编码等实现数据的标准化。

一、什么是数据标准管理
数据标准是一套由管理制度、管控流程、技术工具共同组成的体系，通过这套体系的推广，应用统一的数据定义、数据分类、记录格式和转换、编码等实现数据的标准化。
二、企业管理数据标准的意义
在数据资产管理领域，数据模型负责描述描绘数据关系，数据标准负责给数据下定义。企业内部开展企业数据资源整合工作的核心目标是实现对企业核心业务、核心资源的综合管控。通过建设数据标准体系，可解决企业管理信息化在数据层面的核心问题，有效打通企业内部之间的数据流通渠道，形成横向集成、纵向贯通的高效、有序的信息流，帮助企业解决数据集成和共享、盘活数据资产和有效规避信息孤岛等问题。最终满足企业对信息和数据的需求，发挥数据信息的基础支撑作用。
三、什么时候需要数据标准管理？
目前大数据分析都提倡业务人员的自助化分析，没有指标数据标准，业务人员要从不同系统中拿到自己想要的数据进行分析几乎是不可能的。如果没有数据标准化，当数据平台有新分析主题构建或旧的分析主题变革，需要耗费巨大的成本从所涉及的各个系统、库表中进行分析和定义。要解决这些问题，企业就需要进行数据标准管理。
四、企业如何实现数据标准管理？
1、标准规划
结合业界经验，从实际情况出发，收集现行标准、国家标准、新系统需求标准以及行业通行标准等，制定数据标准的实施计划，定义数据标准体系框架和分类，并理出数据标准建设的整体范围。
2、标准编制
进行数据标准的编制，形成数据标准初稿。依据相关国标、行标、技术业务需求等调研结果，确定各分类数据标准模板。
3、标准评审发布
对数据标准进行评审，保证数据标准的统一、完整、规范。然后对数据标准进行修订和完善，形成正式的数据标准。
4、标准落地执
确定数据标准落地策略和落地范围，制定相应的落地方案，推动数据标准落地方案的执行，对标准落地情况进行跟踪并评估成效。
5、标准维护增强
在数据标准维护阶段，需要对标准变更建立相应的管理流程，并做好标准版本管理。

数据标准建设是一项工作量较大的工程，需要一套完善、易用的数据标准管理工具帮助我们将数据标准建设工作落地。数据标准管理工具应包括：标准增删改查、标准分类管理、标准评审、标准导入导出、标准版本管理、标准发布、标准落地评估、标准落地映射、标准监控等功能。同时需要结合元数据管理工具一起使用，更好的保障数据标准的落地。
睿治数据标准管理平台，通过统一的数据标准制定和发布等一系列的活动，结合制度约束、系统控制等手段，建立规范的数据应用标准，消除数据的不一致性，从根本上改善和解决系统的数据质量问题，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，并为后续质量检查提供依据。