提到“標準”二字，我們第一時間能夠想到的就是一系列的標準化文檔，例如：產品設計標準、生產標準、質量檢驗標準、庫房管理標準、安全環保標準、物流配送標準等，這些標準有國際標準、國家標準、行業標準、企業標準等。而我們所說的數據標準卻不單單是指與數據相關的標準文件，數據標準是一個從業務、技術、管理三方面達成一致的規范化體系。

企業數據標準管理系統怎么做，這樣效率快很多

數據標準化是指研究、制定和推廣應用統一的數據分類分級、記錄格式及轉換、編碼等技術標準的過程。——維基百科。
我覺得數據標準是一套由管理制度、管控流程、技術工具共同組成的體系，是通過這套體系的推廣，應用統一的數據定義、數據分類、記錄格式和轉換、編碼等實現數據的標準化。
企業數據標準管理的內容

1、數據模型標準，即元數據的標準化。自己從事IT行業10多年，一路走來，曾經做開發的時候一度認為數據模型沒什么，只不過就是表結構、存儲過程的設計，后來接觸了數據集成ETL、ESB，雖然也知道ETL腳本本身也是元模型的一部分，但對其重要程度也沒放在心上。
后來慢慢發現之前的想法還過于簡單，如果把企業信息化比作是人體的話，數據模型就是其骨架，數據之間的關系和流向是其血管和脈絡，數據是其血液，數據模型的標準化是其數據血液能夠正常流動和運行的根本。數據模型標準是元數據管理的主要內容，是企業數據治理的基礎。

2、主數據和參照數據標準。主數據是用來描述企業核心業務實體的數據，比如客戶、供應商、員工、產品、物料等；它是具有高業務價值的、可以在企業內跨越各個業務部門被重復使用的數據，被譽為企業的“黃金數據”。參考數據是用于將其他數據進行分類或目錄整編的數據，是規定數據元的域值范圍。參照數據一般是有國標可以參照的，固定不變的，或者是用于企業內部數據分類的，基本固定不變的數據。個人認為主數據與參照數據的標準化是企業數據標準化的核心。

3、指標數據標準。指標數據是在實體數據基礎之上，增加了統計維度、計算方式、分析規則等信息加工后的數據。指標數據標準是對企業業務指標所涉及的指標項的統一定義和管理。企業的財務、銷售、采購、生產、質量、售后等各業務域均分布都有其相應的業務指標。這些指標不僅需要在業務系統中統計和展現還需要在數據分析系統中展現，有的指標數據需要多個從不同的業務系統中進行獲取。
沒有指標數據標準化，你可以想象在每次數據平臺有新分析主題構建或舊的分析主題變革，都需要從所涉及的各個系統、庫表中進行分析和定義，需要耗費的成本巨大。同時，目前大數據分析都提倡業務人員的自助化分析，沒有指標數據標準，業務人員要從不同系統中拿到自己想要的數據進行分析幾乎是不可能的。

順便一提數據標準和其他數據治理環節的關系。
數據標準與主數據的關系
從范圍上看，數據標準包括數據模型標準、主數據標準、參照數據標準、數據指標標準和其他數據元標準，主數據是數據標準的一個子集；從數據梳理和識別、能力成熟度評估、數據標準編制、數據管理和應用、管理體系建設、實施涉及的業務面等方面，數據標準和主數據都是基本相同的。企業在數據治理項目中，有整體建設的，包含了：元數據、主數據、數據標準等領域；也有分開建設的，例如：主數據項目單獨立項，數據標準管理和數據倉庫放在一起實施；企業應根據自身的實際情況和需求，明確實施范圍和內容，制定適合企業發展需要的數據治理路線圖。

數據標準與元數據的關系
元數據是數據標準的基礎，企業在制定數據標準的時候最先需要明確的就是數據業務屬性、技術屬性和管理屬性，而這三類屬性就是我們所說的業務元數據、技術元數據和管理元數據?；谠獢祿臄祿藴使芾恚瑸闃I務實體的定義、關系和業務規則到IT實現之間提供清晰、標準的語義轉換，提高業務和IT之間的一致性，保障IT系統能夠真實反映業務事實。并為數據標準系統與其他業務系統的集成，提供有關數據標準、數據映射關系和數據規則的描述，為業務系統的集成提供支撐。

數據標準與數據質量的關系
沒有標準化就沒有信息化，那就更談不上數據質量了。通過對數據標準的統一定義，明確數據的歸口部門和責任主體，為企業的數據質量和數據安全提供了一個基礎的保障。通過對數據實體、數據關系以及數據處理階段，定義統一的標準、數據映射關系和數據質量規則，使得數據的質量校驗有據可依，有法可循，為企業數據質量的提升和優化提供支持。