標準對我們的生活有很大的影響，如度量的標準、安全的標準等。如果標準不對或沒有遵循標準，則容易引起混亂。同樣對于企業來說，數據的標準化以及標準化過程中的治理也尤為重要。

標準對我們的生活有很大的影響，如度量的標準、安全的標準等。如果標準不對或沒有遵循標準，則容易引起混亂。同樣對于企業來說，數據的標準化以及標準化過程中的治理也尤為重要。

一、數據標準化處理的意義
數據標準是一整套數據規范。數據標準化是通過一整套的管控流程、技術工具和數據規范來確保企業的各種重要信息，包括客戶、產品、資產、組織等在全企業內外的使用和交換都是準確的、一致的。數據標準從企業級角度進行業務信息的定義，有以下業務價值：
1、通過規范數據源，消除數出多門，提升數據的一致性。
2、通過理清指標數據的統計維度、計算公式、規范數據統計、統計口徑。
3、通過統一信息項的技術屬性，包括數據類型、長度和精度等，為實現跨系統的數據流動和共享提供支持。
4、通過定義信息項業務含義和業務規則，達成信息理解的共識，消除業務信息的二義性。
5、通過梳理業務信息項，促進業務信息數據化。
二、數據標準化的過程是什么
1、標準規劃
從實際情況出發，結合業界經驗，收集新系統需求標準、現行標準、行業通行標準以及國家標準等，定義數據標準體系框架和分類，梳理出數據標準建設的整體范圍，并制定數據標準的實施計劃。
2、標準編制
根據數據標準體系框架和分類，先確定各分類數據標準模板，然后由相關人員依據相關行標、國標、技術業務需求等調研結果，進行數據標準的編制，形成數據標準初稿。
3、標準評審發布
標準編制完成后，為保證數據標準的完整、規范，在充分征求專家意見以及各相關部門人員意見后，還需要對數據標準進行評審，修訂和完善。完善后的數據標準經過領導審批通過后，即可發布到全企業，形成正式的數據標準。
4、標準落地執行
實際工作中可能會存在歷史系統無法改造的情況，所以首先確定數據標準落地策略和落地范圍，并制定相應的落地方案，然后推動數據標準落地方案的執行，對標準落地情況進行跟蹤并評估成效。
5、標準維護增強
數據標準后續可能會隨著業務的國標行標的變化、發展變化以及監管要求的變化需要不斷更新和完善。在數據標準維護階段，需要對標準變更建立相應的管理流程，并做好標準版本管理。

睿治數據標準管理平臺，建立規范的數據應用標準，消除數據的不一致性，從根本上改善和解決系統的數據質量問題，實現數據有效共享，并為后續質量檢查提供依據。

1、全面的標準管理

平臺支持標準增、刪、改、查、發布、審核等各種基礎操作，其變更過程能被自動記錄，通過變更版本控制，追蹤標準歷史。另外平臺還提供了靈活細致的用戶權限管理機制，滿足不同用戶管理各自的標準的場景。

2、靈活的標準制定

平臺內置標準的技術、業務、管理、質量屬性，結合靈活的定義方式，從手工創建、導入、拾取、智能識別等，可幫助客戶快速構建基礎標準、指標標準、代碼標準，同時內置的一批國標、行標，可大大提高項目交付效率。

3、有效的標準監控

多維度指標分析標準，了解標準總數、生效數、失效數等，標準監控還可根據客戶需求進行二次改造。