古人云，無規矩，不以成方圓，世界上的事物需要有規矩和規范，才能形成特定的樣子。在社會管理方面，我們有法律和道德約束；在食品安全方向，國家有嚴格的安全標準規定。在企業經營管理中，我們有企業文化和制度來管理組織。同理，在數據治理方向，企業也需要有明確的數據標準。比如政務，銀行保險行業中，國家都有相應的數據監管要求，必須嚴格遵守相應數據標準。

除了監管要求，越來越多企業隨著業務和組織發展，本身積累了大量繁雜，結構不一的數據，導致數據提取使用困難，數據理解歧義等諸多問題，背后的原因就是企業的數據標準管理不達標。本篇文章，我們就系統帶大家走近數據標準的概念，價值，分類；對企業管理和運營支持；以及最后的落地實施方法論。

— 01 —什么是數據標準

1.數據標準的概念

首先，我們要明白什么是數據標準概念，根據中國通信院的定義：數據標準，是指保障數據的內外部使用與交換的一致性和準確性的規范性約束。

我們可以簡單理解，數據標準，就是組織內部各個部門，各個數據相關人，共同使用的一個語言，達成的一個共識。

比如一個部門內部在開會，有人說方言，有人說英語，有人說普通話，大家由于語言不一致，導致溝通費時費力。而如果制定統一的標準，比如統一使用普通話，那么溝通會順暢很多。

秦始皇統一六國之后，要求國內統一文字，貨幣，度量衡，本質就是制定社會的標準規范，目的是讓社會能夠更加高效運轉。

所以，對于企業來說，數據標準，為業務運營和管理決策提供相應的保障。如果沒有標準，那么企業的運營管理將會混亂不堪。

2.數據標準管理不善導致3大問題

很多組織在發展初期，因為數據量不足，導致數據標準缺乏整體規劃，等組織發展壯大，發現各個部門的各個系統由不同廠商和商品搭建，導致數據共享困難，理解歧義，無法有效分析。

組織，通常因為沒有制定嚴格的數據標準，管理不善出現以下3種問題：

（1）數據共享難以實現

由于各個系統的數據存儲結構不一致，分布在多個系統的不同數據，沒有統一的標準，無法關聯整合和分析，影響不同系統之間的數據共享。

比如一家大型企業，老部門使用老的A系統，新部門使用新的B系統，不同系統的存儲結構不同，導致數據共享困難。

（2）數據名稱，標準不規范，語義不清

沒有數據標準，不同系統對同一種數據，有不同的命名，業務含義，取值范圍，容易造成同義不同名，同名不同義，讓數據使用者產生誤解的情況。

比如同一銀行的不同網點，有的系統把客戶叫做用戶，有的把客戶叫做客戶，有的把客戶叫做開卡客戶，指的都是同一含義，但因沒有數據標準，導致有不同名稱，讓業務數據統計分析，部門之間溝通理解費時費力。

（3）數據理解溝通成本高

數據沒有統一規范和標準，對于同一數據，不同人員的理解不一致，導致溝通交流成本增加，降低企業組織內部的運轉效率。

比如同一家公司的北京和武漢業務部門，北京部門把消費金額超過10萬的客戶設定為vip客戶，武漢部門把消費超過5萬的設定為vip客戶。兩個部門對vip客戶的理解不一致，也導致總部系統管理分析用戶數據混亂，無法對用戶進行系統歸類運營。

3.數據標準規范3大分類

在企業日常管理和業務發展中，我們一般會從業務，技術，管理維度去分析和拆解數據標準。

（1）業務標準規范

業務標準規范，一般包括業務的定義，標準的名稱，標準的分類等。比如企業的CRM系統，要判斷客戶是否為老客戶，我們要通過用戶消費金額，消費頻率，消費日期等維度做判斷，這個維度就是數據判斷標準。

對于業務人員而言，數據標準化建設，可以提升業務的規范性，提升自己的工作效率；同時，保障了數據含義的一致性，降低了溝通成本，給業務的數據分析，挖掘，信息共享提供了便利。

（2）技術標準規范

技術標準規范，是從技術角度，看待數據標準包括了數據的類型，長度，格式，編碼規則等。比如企業員工要在公司系統填寫客戶信息，那么客戶的姓名，手機號這些數據，都需要設定相應類型，長度規范，如果你把姓名輸入手機號框，系統就會顯示錯誤。

對于技術人員來說，有了數據標準規范，工作效率可以大幅度提升，降低系統的出錯率，有助于提升數據質量。

（3）管理標準規范

管理標準規范，是從管理角度，看待數據標準。比如數據標準的管理者是誰，如何增添，如何刪減，訪問標準條件等，都是一個數據規范要求。

對于管理人員來說，數據標準建設，保證了數據的完整，準確，為數據安全，經營決策都提供了支持和保障。

— 02 —數據標準3大作用價值

我們知道了數據標準的概念和以及治理不善的3個問題，明白了它的重要性。數據標準建設管理，是數據治理中重要的一環，對于企業來說，主要有這3大作用：

1.保證數據的統一規范和完整

擁有統一的數據標準，企業內部的業務數據，管理數據，技術數據，都有一個流程和規范，保證了數據定義和使用的一致性，降低企業內部的數據溝通成本。

2.數據標準，提升數據質量

擁有了數據標準，企業內部就可以對數據進行判斷，核查，刪減，減少了無效數據的轉換，促進了數據更好地集成，提高了企業內部整體的數據質量。

3.數據標準，為后續發展做保障

不少企業在不斷發展壯大的過程中，數據量會不斷增大，數據系統會增多，這個時候往往需新建系統，而之前的數據標準，可以為后續的數據標準規劃做基礎，大大減少系統數據標準建設的工作量，為企業后續的發展做保障。

— 03 —數據標準管理實施6部曲

既然企業數據標準管理這么重要，對業務，技術和管理三個方面都有很大的幫助，那么企業如何把數據標準具體實施管理呢？數據標準管理落地實施，主要有6大步驟：

數據標準實施流程圖

1.制定目標和界定范圍

首先，第一步是組織需要制定數據標準目標，需要達到什么水平，數據標準管理要達到到什么程度，戰略方向目的要明確。

接著我們需要界定數據標準的范圍，根據企業自身的管理和業務發展需求制定數據標準，比如業務場景需求，管理需求，產品功能需求等，制定客戶標準，產品標準等。

2.數據標準調研

第二步，組織需要對整個組織的數據標準管理情況進行調研和匯總。通過調研企業數據標準現狀，弄清哪些系統的數據標準問題比較嚴重，哪些字段不符合標準，為后續的數據標準落地提供支撐和指導。

數據標準管理調研，通常有3個步驟;

第一步，用調研表的方式，去調研企業內部組織標準，名稱規范情況，業務系統表等情況

第二步，分析收集的資料問題，與國標，行標，企業內部需求標準進行對比

第三步，制定數據標準落標策略，比如哪些標準非強制，哪些是強制的，對哪些字段，表名稱需要進一步統一。

3.明確組織和流程

把數據標準目標與企業內部情況了解后，第三步，企業需要明確組織和管理流程制度，這樣才能使數據標準項目推進落實。

（1）數據標準管理角色制定

數據標準管理組織，是數據標準治理項目的重要推手，不可或缺，很多企業的數據治理項目失敗，就是沒有相應的組織推動，最后不了了之。

數據標準管理角色，通常有數據治理管控委員會，數據標準管理崗，數據標準管理專員，IT項目組這4個。

數據治理管控委員會，是組織領導層承擔的，主要目的是領導各個部門的工作，負責組織協調和推進，落實監督的作用。

數據標準管理崗，是由IT部門負責人擔任，需要總體協調和管理數據標準工作，負責數據標準項目的工作開展。

數據標準管理專員，是由各個業務部門業務員擔任，主要作用是對數據標準的執行，根據實際情況，提出優化新的變更需求。

IT項目組，是由企業內部的IT項目人員造成，主要負責數據標準落地執行，也是需求提出方。

企業可根據自己實際情況，靈活調整組織架構，制定出適合自身的數據標準管理部門。

（2）管理流程制度制定

確定了數據治理相關組織人員后，接下來企業需要結合自身實際業務和管理場景，制定相應的管理流程制度。

常見管理流程有：

①標準變更流程。如果數據標準發生變化，相應的變更申請，審批，通過的流程制度是什么。

②標準落地執行。標準制定后，是如何隨著業務，技術，管理流程落實到具體的場景需求上。

③數據標準管理制度。平時數據標準是如何管理，什么時候檢核，什么時候定期分析管理效果，如何提出完善修改建議等。

4.數據標準編制與發布

治理目標，企業內部調研，組織架構和流程制度搭建好后，第四步，就是企業需要根據實際情況，制定自己的數據標準，并且發布使用到具體的管理，業務場景中。

數據標準編制，通常有4個步驟：

（1）制作數據標準管理文檔

第一步，收集國標，行標要求，并且結合企業自身管理和業務要求，形成自己獨特的數據標準管理文檔。

（2）制定初版數據標準

企業業務和管理需求與IT數據管理崗協調溝通，制定出初版的數據標準管理文檔。

（3）數據標準審核

數據管理專員，逐條與數據標準管理部門討論，是否符合數據標準，是否能落標，是否符合業務發展等，從多個角度對標審核，最終得到定版標準。

（4）定版數據標準發布

標準制定好后，我們需要向數據治理委員會匯報定版標準，內部發布，收集反饋，以及后續對數據標準進行維護和更新。

5.數據標準宣貫

數據標準定版后，企業需要向內部組織一場數據標準的宣貫會。宣貫會主要有3個目的：

①闡述數據標準的意義和價值，提升企業內部人員對數據標準管理的重視程度

②數據標準管理方法的宣貫，研讀管理方法，為后續數據標準提供制度依據

③數據標準的落標培訓，提高使用人員的熟練度，讓數據標準可以更好更快實行，發揮價值

6.數據標準平臺落地運營

宣貫會結束后，最后一步就是數據標準在數據標準平臺進行落地，主要分為4個步驟：

（1）數據標準錄入

第一步，企業需要把已經制定好的數據標準，直接錄入到相應的數據標準平臺系統。

（2）數據標準評估

系統用新的數據標準，應用于之前陳舊的數據中，測試數據效果是否明顯。通過管理，技術，業務的維度查看效果，進行適當修改后，滿足大部分要求后，投入使用到實際場景中。

（3）數據標準效果跟蹤

企業需要定期評估，持續跟蹤數據標準管理的落地情況，它是否提高了企業運營管理效率，為業務輔助做提升。

（4）數據標準管理日常運營提升

最后就是數據標準管理的日常運營提升。數據使用人員通過不斷深入接觸到新的場景和需求，數據標準需要新增，修改，刪減，變更等，不斷完善，達到更加適應企業管理經營的目的。

— 04 —數據標準治理平臺

我們已經知道了數據標準在企業數據治理的重要性，它是企業管理經營順暢的必修課，而想要實現良好的數據標準，企業需要一個功能豐富強大的數據治理平臺。

數據治理平臺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，為后續數據質量檢查、 數據安全管理等提供標準依據。

數據治理平臺的數據標準管理功能，有4大特點：

1.配置靈活的數據標準屬性

企業有業務，技術，管理不同的需求場景，可能存在需要錄入不同屬性的數據標準。

為了滿足不同項目對數據標準的設計，數據治理平臺提供了數據標準集管理，內置了業務屬性、技術屬性、管理屬性、質量屬性、主數據屬性、生命周期屬性等供用戶選擇使用，并支持自定義屬性，全方位滿足用戶需求。

新建標準集

2.完備的數據標準審批

當企業有新的數據標準需求，可以新建數據標準保存，并發起審批。

審批支持通過、退回操作， 可采用郵件或任務提醒的方式通知參與審批的用戶。同時還支持審批列表的搜索，快速定位數據標準，操作數據一覽無遺。

數據標準發布審批

3.智能精確的數據標準落地評估

數據標準制定后，企業管理者想查看執行效果怎么辦？

數據治理平臺提供對數據標準進行落地評估工，并支持多種方式評估，包括單條數據標準、標準集進行評估，同時支持通過數據標準和元數據雙向評估標準落地情況，每個數據標準效果反饋輕松了解。

數據標準落地評估結果

4.靈活有效的數據標準監控

數據標準的變更，使用，刪減情況，會影響整個組織的運營管理，如此重要所以企業需要對數據標準進行監控。

數據治理平臺的數據標準監控功能可以對數據標準的 KPI 指標進行監控，包括已生成標準個數，失效個數， 提交個數，通過個數，退回個數等指標。另外，監控表可根據客戶需求進行二次改造，讓管理者實時了解數據標準的使用，變更，刪減情況。

數據標準監控