面對日漸繁雜，結構不一的數據，企業進行數據治理并不是一件簡單的事情，首先橫亙在面前的最大問題就是數據間的不一致性。而要從根本上解決這些數據問題，那就必須從數據標準管理出發，對數據全生命周期進行規范化管理，從而從根本上解決這些數據問題。

隨著大數據行業的興起，數據的重要性不言而喻，對數據進行應用的工具層出不窮，帶來了巨大的經濟效益。為了善用日積月累的大數據信息，挖掘數據背后的價值，更加高效的產生數據效益，許多公司走上了數據治理的踐行之路。可很快就發現了諸多數據問題，制約了數據應用的持續發展。面對日漸繁雜，結構不一的數據，企業進行數據治理并不是一件簡單的事情，首先橫亙在面前的最大問題就是數據間的不一致性。而要從根本上解決這些數據問題，那就必須從數據標準管理出發，對數據全生命周期進行規范化管理，從而從根本上解決這些數據問題。
一、什么是數據標準
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，通過這套體系來推廣和應用統一的數據定義、數據分類、紀律格式和轉換、編碼等來對數據的標準化，保障數據定義和使用的一致性、準確性和完整性的規范性約束。簡述之，即數據標準是指保障數據的內外部使用和交換的一致性和準確性的規范性約束。構建一套完整的數據標準體系是開展數據標準管理工作的良好基礎，有利于打通數據底層的互通性，提升數據的可用性。
二、制定數據標準的意義
1、數據同名不同義導致錯誤
數據定義不一致，不同系統對數據的命名、業務含義、取值范圍等定義不同，比如同名不同義、同義不同名等。
2、數據共享難以實現
數據存儲結構不一致，調用多系統的數據時，由于某些數據在不同系統中數據存儲結構不同，導致數據無法直接關聯，影響不同系統之間的數據共享。
3、數據來源不明
數據來源不一致，數據存在多個來源，在使用數據時，不清楚應該取哪個系統的數據。
4、溝通成本增加
數據理解不一致，不同人員對數據的理解不一致，導致在數據使用時浪費很多時間來進行溝通。
三、如何制定數據標準
1、標準規劃
從實際情況出發，結合業界經驗，收集國家標準、現行標準、新系統需求標準以及行業通行標準等，梳理出數據標準建設的整體范圍，定義數據標準體系框架和分類，并制定數據標準的實施計劃。
2、標準編制
根據數據需求展開數據的編制工作、確定數據項，數據標準管理執行組根據所需數據項提供數據屬性信息。
3、標準評審發布
對數據標準初稿進行審核，判斷數據標準是否符合企業的應用和管理需求，是否符合企業數據戰略要求。
4、標準落地執行
把已定義的數據標準與業務系統、應用和服務進行映射，標明標準和現狀的關系以及可能影響到的應用。
5、標準維護增強

數據標準后續可能會隨著業務的發展變化、國標行標的變化、以及監管要求的變化需要不斷更新和完善。

四、數據標準管理平臺
億信華辰在數據標準領域沉淀多年，近3年來，為超過100家政府或企業提供過數據標準化服務，尤其是在金融、政務行業積累豐富的實施經驗，不僅擁有功能全面的產品支撐，且有完善的方法論來指導，在面臨各種復雜場景下的數據標準管理，也能很好的應對，為數據標準項目的落地保駕護航。
億信華辰旗下的EsDataStandard數據標準管理平臺，可以有效的幫助企業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，并通過智能化的管理方法，讓企業輕松享受大數據帶來的便利和效益。