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IDC蟬聯數據治理解決方案市場第一

數據標準化的難題

時間：2019-12-20來源：知乎瀏覽數：1443次

數據標準好制定，但是數據標準落地相對就困難多了。國內的數據標準化工作發展了那么多年，各個行業，各個組織都在建設自己的數據標準，但是你很少聽到哪個組織大張旗鼓地宣傳自己的數據標準工作多么出色，換句話說，做數據標準取得顯著效果的案例并不多。為什么會出現這種情況，主要有兩個原因：

一是制定的數據標準本身有問題。有些標準一味地追求先進，向行業領先看齊，標準大而全，脫離實際的數據情況，導致很難落地。
第二個原因，是標準化推進過程中出了問題。這是我們重點闡述的原因，主要有以下幾種情況：

1、對建設數據標準的目的不明確。某些組織建設數據標準，其目的不是為了指導信息系統建設，提高數據質量，更容易地處理和交換數據，而是應付監管機構檢查，因此需要的就是一堆標準文件和制度文件，根本就沒有執行的計劃。

2、過分依賴咨詢公司。一些組織沒有建設數據標準的能力，因此請咨詢公司來幫忙規劃和執行。一旦咨詢公司撤離，組織依然缺乏將這些標準落地的能力和條件。

3、對數據標準化的難度估計不足。很多公司上來就說要做數據標準，卻不知道數據標準的范圍很大，很難以一個項目的方式都做完，而是一個持續化推進的長期過程，結果是客戶越做遇到的阻力越大，困難越多，最后自己都沒有信心了，轉而把前期梳理的一堆成果束之高閣，這是最普遍的問題。

4、缺乏落地的制度和流程規劃。數據標準的落地，需要多個系統、部門的配合才能完成。如果只梳理出數據標準，但是沒有規劃如何落地的具體方案，缺乏技術、業務部門、系統開發商的支持，尤其是缺乏領導層的支持，是無論如何也不可能落地的。

5、組織管理水平的不足：數據標準落地的長期性、復雜性、系統性的特點，決定了推動落地的組織機構的管理能力必須保持在很高的水平線上，且架構必須持續穩定，才能有序地不斷推進。
以上這些原因，導致數據標準化工作很難開展，更難取得較好的成效。數據標準化難落地，是數據治理行業的現狀，不容回避。

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