数据标准的意义：如何驱动企业数据化

标准对我们的生活有很大的影响，如度量的标准、安全的标准等。如果标准不对或没有遵循标准，则容易引起混乱。同样对于企业来说，数据的标准化以及标准化过程中的治理也尤为重要。

标准对我们的生活有很大的影响，如度量的标准、安全的标准等。如果标准不对或没有遵循标准，则容易引起混乱。同样对于企业来说，数据的标准化以及标准化过程中的治理也尤为重要。

一、数据标准化处理的意义
数据标准是一整套数据规范。数据标准化是通过一整套的管控流程、技术工具和数据规范来确保企业的各种重要信息，包括客户、产品、资产、组织等在全企业内外的使用和交换都是准确的、一致的。数据标准从企业级角度进行业务信息的定义，有以下业务价值：
1、通过规范数据源，消除数出多门，提升数据的一致性。
2、通过理清指标数据的统计维度、计算公式、规范数据统计、统计口径。
3、通过统一信息项的技术属性，包括数据类型、长度和精度等，为实现跨系统的数据流动和共享提供支持。
4、通过定义信息项业务含义和业务规则，达成信息理解的共识，消除业务信息的二义性。
5、通过梳理业务信息项，促进业务信息数据化。
二、数据标准化的过程是什么
1、标准规划
从实际情况出发，结合业界经验，收集新系统需求标准、现行标准、行业通行标准以及国家标准等，定义数据标准体系框架和分类，梳理出数据标准建设的整体范围，并制定数据标准的实施计划。
2、标准编制
根据数据标准体系框架和分类，先确定各分类数据标准模板，然后由相关人员依据相关行标、国标、技术业务需求等调研结果，进行数据标准的编制，形成数据标准初稿。
3、标准评审发布
标准编制完成后，为保证数据标准的完整、规范，在充分征求专家意见以及各相关部门人员意见后，还需要对数据标准进行评审，修订和完善。完善后的数据标准经过领导审批通过后，即可发布到全企业，形成正式的数据标准。
4、标准落地执行
实际工作中可能会存在历史系统无法改造的情况，所以首先确定数据标准落地策略和落地范围，并制定相应的落地方案，然后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
数据标准后续可能会随着业务的国标行标的变化、发展变化以及监管要求的变化需要不断更新和完善。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。

睿治数据标准管理平台，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，实现数据有效共享，并为后续质量检查提供依据。

1、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。

2、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。

3、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。