在数字经济快速发展的今天，为了善用日积月累的大数据信息，挖掘数据背后的价值，更加高效的产生数据效益，许多公司走上了
数据治理的践行之路。可是面对日渐繁杂，结构不一的数据，企业进行数据治理并不是一件简单的事情，首先横亘在面前的最大问题就是数据间的不一致性。而
数据标准管理，则是为解决这一数据病症而诞生的一剂良方。
一、什么是数据标准
数据标准就是通过制定一套由管理制度、管控流程、技术工具共同组成的体系，来对数据定义、分类、格式、编码等标准化管理。通俗地讲，对企业来说，数据标准就是对数据类型、长度、归属部门等定义一套统一的规范，以保障不同业务系统之间可以做到对同样的数据理解统一和使用统一。
二、为什么需要数据标准
1、数据同名不同义导致错误
数据定义不一致，不同系统对数据的命名、业务含义、取值范围等定义不同，比如同名不同义、同义不同名等。
2、数据共享难以实现
数据存储结构不一致，调用多系统的数据时，由于某些数据在不同系统中数据存储结构不同，导致数据无法直接关联，影响不同系统之间的数据共享。
3、数据来源不明
数据来源不一致，数据存在多个来源，在使用数据时，不清楚应该取哪个系统的数据。
4、沟通成本增加
数据理解不一致，不同人员对数据的理解不一致，导致在数据使用时浪费很多时间来进行沟通。
三、数据标准分类
1、从数据内容来源进行的数据标准分类
基础类数据标准是指业务系统直接产生的明细数据和相关代码数据，保障业务活动相关数据的一致性和准确性。派生类数据标准是指基础类数据根据管理运营的需求加工计算而派生出来的数据，例如：统计指标、实体标签等。
2、从技术业务角度进行的数据标准分类
业务数据标准是指为实现业务沟通而制定的标准，通常包括：业务定义和管理部门，业务主题等。技术数据标准是指从信息技术的角度对数据标准的统一规范和定义，通常包括：数据类型、字段长度、精度、数据格式等。
3、从数据结构角度进行的数据标准分类
结构化数据标准是针对结构化数据制定的标准，通常包括：信息项分类、类型、长度、定义、值域等。非结构化数据标准是针对非结构化数据制定的标准，通常包括：文件名称、格式、分辨率等。
四、如何建设数据标准？
1、数据标准需求
建设数据标准之前，企业管理决策人员必须先明确企业自身的需求，自上而下地建立起数据驱动的企业文化，并把数据标准加入员工的考核指标中。
第一步完成后，管理人员需要把业务、技术等不同部门的任务分配到位，考虑到业务场景的复杂性，这个过程需要各部门之间互相讨论交流，共同合作把企业业务场景分析提炼成各项指标，然后对实际业务指标建立规范，进而影响到数据标准。
2、数据标准制定
企业在制定标准时需要从实际业务流程出发，梳理出数据标准建设所需的规划方案，然后管理决策人员根据方案中的情况，把对应的模块分配给不同的部门。这些不同部门之间经过沟通交流之后，共同梳理出业务模块中的指标，再由IT技术人员建立具体的数据模型，形成数据标准中数据的规划。
3、数据标准落地
数据标准制定完成之后企业就可以把标准应用到整个业务系统中，由管理决策人员进行监督以及数据标准执行考核的制定，一旦发现数据标准在某项业务中执行出现了问题，就可以立即整改。
