隨着大數據行業的興起，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。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。但企業處理數據問題總是擺脫不了“頭痛治頭，腳痛治腳”的弊端，往往會導致數據問題總是會重複出現。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，對數據全生命週期進行規範化管理，從而從根本上解決這些數據問題。
數據標準的定義
數據標準是進行數據標準化的主要依據，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，有利於打通數據底層的互通性，提升數據的可用性。簡述之，即數據標準（Data Standards）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範性約束。
用通俗一點的話來講，我們需要在組織內定義一套關於數據的規範，好讓我們都能理解這些數據的含義。比如在銀行業，對於“客戶”這個字段，往往不同部門的理解都會出現偏差，可能客戶部就認爲“客戶”就是辦了他們銀行的卡的人，而網銀部認爲是在他們的銀行網站註冊過、或者通過這個銀行轉賬的人都屬於客戶。就這樣沒有統一標準的話，不僅增加溝通成本，而且項目實施、交付、信息共享、數據集成、協同工作往往會出現各種問題，這些花了大代價的數據就體現不出應有的價值。
而數據標準管理就是將這一套數據標準，通過各種管理活動，推動數據進行標準化的一個過程，是數據標準落地必不可少的過程。
數據標準的分類
數據標準是進行數據標準化、消除數據業務歧義的主要參考依據。數據標準的分類是從更有利於數據標準的編制、查詢、落地和維護的角度進行考慮的。
數據標準有多種分類，對於不同的分類方式，均可採用以元數據爲數據標準制定的基本單元構建數據標準體系。
數據可以分爲基礎類數據和指標類數據。基礎類數據指業務流程中直接產生的，未經過加工和處理的基礎業務信息。指標類數據是指具備統計意義的基礎類數據，通常由一個或以上的基礎數據根據一定的統計規則計算而得到。相應地，數據標準也可以分爲基礎類數據標準或指標類數據標準。
基礎類數據標準是爲了統一企業所有業務活動相關數據的一致性和準確性，解決業務間數據一致性和數據整合，按照數據標準管理過程制定的數據標準。指標類數據標準一般分爲基礎指標標準和計算指標(又稱組合指標)標準。基礎指標具有特定業務和經濟含義，且僅能通過基礎類數據加工獲得，計算指標通常由兩個以上基礎指標計算得出。並非所有基礎類數據和指標類數據都應納入數據標準的管轄範圍。數據標準管轄的數據，通常只是需要在各業務條線、各信息系統之間實現共享和交換的數據，以及爲滿足監控機構、上級主管部門、各級政府部門的數據報送要求而需要的數據。
在基礎類數據標準和指標類數據標準這個框架下，可以根據各自的業務主題進行細分。細分時應儘可能做到涵蓋企業的主要業務活動，且涵蓋企業生產系統中產生的所有業務數據。以銀行業的基礎類數據標準和指標類數據標準分類爲例，基礎類數據標準分爲客戶數據標準、產品數據標準、協議數據標準、渠道數據標準、交易數據標準、財務數據標產數據標準、公共代碼數據標準、機構和員工數據標準、地域和位置數據標準等。指標類數據標準包括監管合規指標、客戶管理指標、風險管理資產負債指標、營銷管理指標、綜合經營指標等。如圖：
數據標準的制定過程
數據標準作爲全組織級的規範，會全面考慮企業的業務系統現狀、業務情況、未來發展、人員結構等多方面因素，制定過程也是相當嚴格的。制定過程如下圖：
1、收集國標、行標、現有標準
收集該行業國家標準、行業標準，收集途徑是標準委員會官網、行業協會網站
梳理組織現有標準，通過《數據標準調研表》收集信息，形成組織現有標準文檔
2、制定初版數據標準
與IT部門數據管理崗進行討論，按主題劃分，制定初版的數據標準
3、數據標準的審覈
按照標準的歸口管理部門，與相應的歸口管理部門的數據管理專員進行逐條討論，從數據標準的合理性、是否能落標、是否符合業務發展等多個角度對標準進行審覈，最終得到定版標準
4、定版標準的發佈
向數據治理委員會彙報定版標準，內部發布，收集反饋，對數據標準進行維護與更新。
數據標準管理的經驗總結
億信華辰在數據標準領域沉澱多年，近3年來，爲超過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，在面臨各種複雜場景下的數據標準管理，也能很好的應對，爲數據標準項目的落地保駕護航。
企業級的數據標準管理系統旨在解決線下手工標準管理模式造成的低效且缺乏統一發布、同步更新和實時響應的問題。它實現了對數據標準的全流程的統一管理，集中涵蓋了標準建立、變更、查詢、映射管理和流程管理等功能。部分產品截圖：
億信華辰成功的項目經驗值得各大企業在數據標準化建設規劃中重點考慮，具體包含以下三方面的內容：
組織比制度重要。建立完善的數據標準管理組織是做好數據標註化工作的必要條件，只有建好了數據標準的組織，數據標準化的過程才能獲得有效支撐；
未來比現在重要。在建立數據標準體系過程中，不能過於考慮現狀，只考慮解決眼前問題，而忽視未來的業務發展；
人比系統重要。數據標準化的過程也不能過於嚴苛，不能死板的要求業務系統必須進行標準化改造，這樣往往會導致項目失敗。而是應該多方人員的訴求，綜合考慮數據標準化的推進速度。