“車同軌、書同文”，數字化時代，數據標準化是企業進行數字化轉型的根基。數據標準與企業數據管理的每個域都相關，是數據治理工作的最基礎內容。

元數據管理中，需要從業務屬性、技術屬性、管理屬性三個方面定義數據標準；
數據質量管理中，需要定義數據模型、質量規則的標準；
數據安全管理中，敏感信息的識別、數據的分類分級都是對數據進行標準化過程；
數據倉庫與BI中，需要定義數據模型、數據指標、維度、度量等數據的標準；
數據集成中，數據標準讓不同主體擁有了系統之間交換標準化數據的能力；
數據存儲中，存儲格式，存儲位置，數據結構等都離不開數據標準；
……

本文將從數據標準的定義講起，為大家詳細介紹數據標準建設的一般步驟、以及數據標準落地過程中的一些關鍵點。

企業的哪些數據需要建標準
大家一般直觀認為數據標準就是幾個文檔，描述了一些規范和要求，需要去遵守。而我們認為數據標準又不僅僅是一套規范，而是一套由管理規范、管控流程、技術工具共同組成的體系，是通過這套體系逐步實現信息標準化的過程。數據標準化是通過一整套的數據規范、管控流程和技術工具來確保的各種重要信息，例如產品、客戶、機構、賬戶等在全公司內外的使用和交換都是一致、準確的過程。
數據標準可從數據結構、數據內容來源、技術業務三個維度進行分類：
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1、從數據結構角度進行的數據標準分類

結構化數據標準是針對結構化數據制定的標準，通常包括：信息項分類、類型、長度、定義、值域等。
非結構化數據標準是針對非結構化數據制定的標準，通常包括：文件名稱、格式、分辨率等。

2、從數據內容來源進行的數據標準分類

基礎類數據標準是指業務系統直接產生的明細數據和相關代碼數據，保障業務活動相關數據的一致性和準確性。
派生類數據標準是指基礎類數據根據管理運營的需求加工計算而派生出來的數據，例如：統計指標、實體標簽等。

3、從技術業務角度進行的數據標準分類

業務數據標準是指為實現業務溝通而制定的標準，通常包括：業務定義和管理部門，業務主題等。
技術數據標準是指從信息技術的角度對數據標準的統一規范和定義，通常包括：數據類型、字段長度、精度、數據格式等。

企業的數據標準如何建立？
提到建立標準，你可能還會想到要參考國際標準，國家標準，行業標準等等。沒錯，這是制定企業數據標準的第一步。收集現行的國家標準或行業標準，再根據企業需求確定數據標準的范圍。但由于每個行業、每個企業都有自己的特點，真正能夠參考的數據標準其實并不多。
那么，企業數據標準到底該如何建立？一般來說，數據標準的建立有5個步驟，包括標準分類規劃、標準體系建設、標準評審發布、標準落地執行、標準運營維護。

(一) 標準規劃??

數據標準規劃主要指企業構建數據標準分類框架，并制定開展數據標準管理的實施路線。數據標準規劃的過程主要包括以下六個階段：

（1）數據標準調研
數據標準調研工作，主要從企業業務運行和管理層面、國家和行業相關數據標準規定層面、信息和業務系統數據現狀三個方面開展，調研內容包括現有的數據業務含義、數據標準分類、數據元定義、數據項屬性規則以及相 關國際標準、國家標準、地方標準和行業數據標準等；

（2）業務和數據分析
主要根據數據標準調研結果，根據數據標準體系建設原則，初步研究數據標準整體的分類框架和定義，以及對業務的支撐狀況；

（3）研究和參照行業最佳實踐
收集和學習數據標準體系建設案例，并研究和借鑒同行業企業單位在本行業數據標準體系規劃上的實踐經驗；

（4）定義數據標準體系框架和分類
根據數據標準調研結果以及行業的最佳實踐，在對企業現有業務和數據現狀進行分析的基礎上，定義企業自身的數據標準體系框架和分類；

（5）制定數據標準實施路線圖
根據已定義的數據標準體系框架和分類，結合企業自身在業務系統、信息系統建設上的優先級，制定數據標準分階段、分步驟的實施路線圖；

（6）批準和發布數據標準框架和規劃
由數據標準管理的決策層審核數據標準體系框架和規劃實施路線圖，并批準和發布。

(二) 標準制定??

標準制定是指在完成標準分類規劃的基礎上，定義數據標準及相關規則。數據標準的定義主要指數據元及其屬性的確定。隨著企業業務和標準需求的不斷發展延伸，需要科學合理地開展數據標準定義工作，確保數據標準的可持續性發展。
數據標準定義主要包括分析數據標準現狀、確定數據元及其屬性兩個關鍵步驟：

（1）分析數據標準現狀
企業應依據業務調研和信息系統調研結果，并分析、診斷、歸納數據標準現狀和問題。其中，業務調研主要采用對業務管理辦法、業務流程、業務 規劃的研究和梳理，以了解數據標準在業務方面的作用和存在的問題；系統調研主要采用對各系統數據庫字典、數據規范的現狀調查，厘清實際生產中 數據的定義方式和對業務流程、業務協同的作用和影響；

（2）確定數據元及其屬性
企業應依據行業相關規定或借鑒同行業實踐，結合企業自身在數據資產管理方面的規定，在各個數據標準類別下，明確相應的數據元及其屬性。

(三) 標準發布??

在數據標準定義工作初步完成后，數據標準定義需要征詢數據管理部門、數 據標準部門以及相關業務部門的意見，在完成意見分析和標準修訂后，進行 標準發布。標準評審發布主要流程包括意見征詢、數據標準審議、數據標準發布等三個過程：

（1）數據標準意見征詢
意見征詢工作是指對擬定的數據標準初稿進行宣介和培訓，同時廣泛收集相關數據管理部門、業務部門、開發部門的意見，減小數據標準不可用、 難落地的風險；

（2）數據標準審議
數據標準審議工作是指在數據標準意見征詢的基礎上，對數據標準進行修訂和完善，同時提交數據標準管理部門審議的過程，以提升數據標準的 專業性和可管理執行性；

（3）數據標準發布
數據標準發布工作是指數據標準管理部門，組織各相關業務單位對數據標準進行會簽，并報送數據標準決策組織，實現對數據標準進行全企業審 批發布的過程。

(四) 標準執行??

數據標準執行通常是指把企業已經發布的數據標準應用于信息建設， 消除數據不一致的過程。數據標準落地執行過程中應加強對業務人員的數據標準培訓、宣貫工作，幫助業務人員更好的理解系統中數據的業務含義， 同時也涉及信息系統的建設和改造。
數據標準落地執行一般包括四個階段：評估確定落地范圍、制定落地方案、推動方案執行、跟蹤評估成效。

（1）評估確定落地范圍
選擇某一要點作為數據標準落地的目標，如業務的維護流程、客戶信息采集規范、某個系統的建設等；

（2）制定落地方案
深入分析數據標準要求與現狀的實際差異，以及落標的潛在影響和收益，并確定執行方案和計劃；

（3）推動方案執行
推動數據標準執行方案的實施和標準管控流程的執行；

（4）跟蹤評估成效
綜合評價數據標準落地的實施成效，跟蹤監督標準落地流程執行情況，收集標準修訂需求。

億信華辰數據標準平臺落地評估

(五) 標準維護??

數據標準并非一成不變，而是會隨著業務的發展變化以及數據標準執行效果而不斷更新和完善。

在數據標準維護的初期，首先需要完成需求收集、需求評審、變更評審、發布等多項工作，并對所有的修訂進行版本管理，以使數據標準“有跡可循”，便于數據標準體系和框架維護的一致性。其次，應制定數據標準運營維護路線圖，遵循數據標準管理工作的組織結構與策略流程，各部門共同配合實現數據標準的運營維護。

在數據標準維護的中期，主要完成數據標準日常維護工作與數據標準定期維護工作。日常維護是指根據業務的變化，常態化開展數據標準維護工 作，比如當企業拓展新業務時，應及時增加相應數據標準；當企業業務范圍 或規則發生變化時，應及時變更相應數據標準；當數據標準無應用對象時， 應廢止相應數據標準。定期維護是指對已定義發布的數據標準定期進行標準審查，以確保數據標準的持續實用性。通常來說，定期維護的周期一般為一年或兩年。

在數據標準維護的后期，應重新制定數據標準在各業務部門、各系統的落地方案，并制定相應的落地計劃。在數據標準體系下，由于增加或更改數 據標準分類而使數據標準體系發生變化的，或在同一數據標準分類下，因業務拓展而新增加的數據標準，應遵循數據標準編制、審核、發布的相關規定。

如何讓數據標準發揮更大的作用
數據標準項目在實施過程中遇到的難點相對會比較多，
比如需要各業務部門、業務廠商積極配合，但是這無疑是對業務部門和業務廠商額外增加工作量，所以有時推進的時候會多少有些難度。
再比如需要對業務特別精通的高精專人員參與能夠從業務角度主導數據標準制定，要以專家的身份對要制定的數據標準進行指導，具備權威性。
再比如數據標準制定出來后，如何讓數據標準更好，更大的發揮作用也是在實施過程中需要思考的問題。
因此要讓數據標準能夠用起來，在企業的數字化中真正發揮作用，在標準的建設和實施過程中應注意以下幾個事項：

1.全面的數據盤點
基于企業業務架構，從滿足企業經營管理、數據分析、數據共享、數據集成等需求入手，對各個系統的數據資源進行盤點。
通過梳理數據現狀，厘清業務開展過程中業務流、單據流以及數據流，明確數據資產分布，數據的質量情況、數據集成情況、數據管理情況等問題；明確各基礎數據和指標數據的業務含義、數據口徑、適用場景、數據來源、數據關系等信息。

2.全域的覆蓋范圍
數據標準夠不夠成熟一個非常簡單的衡量標準就是看它的覆蓋范圍夠不夠廣。一般來說，覆蓋范圍越大，數據標準越成熟！
數據標準覆蓋范圍有三個方面：

1）組織范圍，即，數據標準適用的組織范圍，部門級、公司級，集團級還是行業級。
2）業務應用范圍，即數據標準都哪些業務部門會使用，例如，一個“客戶”數據標準，就會被市場、銷售、生產、采購、倉儲、物流、售后等多個部門使用。
3）落地系統范圍，即該標準需要在哪些系統中貫徹執行，例如：我們上邊舉的“客戶”數據標準，落地系統范圍可能包括ERP、CRM、WMS等。
3.數據標準是技術和業務的結合

億信華辰數據標準平臺之標準監控
數據標準主要是針對業務，企業很多業務的語義十分依賴業務人員的人工梳理，難度大效率低，很可能出現因為梳理人員沒有及時梳理，而造成業務語義難以被及時發現和管理的問題。但在企業數據治理中，任何一個數據標準，如果沒有對應的技術手段，都將難以落地。需要通過技術手段，利用數據治理工具提供商的行業實踐積累，形成業務與技術的自動關聯庫，自動完成業務與技術對應，將能大大減少業務人員的工作量，同時提升技術與業務關聯的準確度，消除業務與技術之間的鴻溝。

數據標準管理工具應包括：標準分類管理、標準增刪改查、標準導入導出、標準評審、標準發布、標準版本管理、標準落地映射、標準落地評估、標準監控等功能。同時為更好的保障數據標準的落地，最好結合元數據管理工具一起使用。

億信華辰數據標準管理平臺ESDataStandard提供了一套完整的數據標準管理流程及辦法，通過統一的數據標準制定和發布等一系列的活動，結合制度約束、系統控制等手段，實現企業大數據平臺數據的完整性、有效性、一致性、規范性、開放性和共享性管理。