在數字經濟快速發展的今天，爲了利用好龐大的數據，挖掘出數據背後的價值，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。
可是面對日漸繁雜，結構不一的數據，進行數據治理並不是一件簡單的事情，橫亙在前面的最大問題就是就是數據間的不一致性。而數據標準管理，則是爲解決這一數據病症而誕生的曠世良方。
什麼是數據標準？
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、編碼等來實現數據的標準化，保障數據定義和使用的一致性、準確性和完整性的規範性約束。
爲什麼要做數據標準？
長久以來，絕大多數企業的系統建設都是依據業務需求來的，沒有一個整體的規劃，沒有考慮是否與其它系統的功能重複或數據重複。所以各個系統會是由不同的廠商和產品來建設的，所以不同系統之間數據的不一致性難以避免，也造成多種數據問題：
1、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，由於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。
2、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、取值範圍等定義不同，比如同名不同義、同義不同名等。
3、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溝通時間。
4、數據來源不明
數據來源不一致，數據存在多個來源，在數據使用時，不清楚應該取哪個系統的數據。
做數據標準的好處有哪些？
上述問題，任何一個的出現都會讓人頭痛不已，可是通過數據標準的建設，則可以有效消除數據跨系統的非一致性，從根源上解決數據定義和使用的不一致問題，爲企業數據建設帶來諸多好處：
數據標準的統一制定與管理，可保證數據定義和使用的一致性，促進企業級單一數據視圖的形成，促進信息資源共享。
通過評估已有系統標準建設情況，可及時發現現有系統標準問題，支撐系統改造，減少數據轉換，促進系統集成，提高數據質量。
數據標準可作爲新建系統參考依據，爲企業系統建設整體規劃設計打好基礎，減少系統建設工作量，保障新建系統完全符合標準。
同時，數據標準建設也爲企業各類人員提供了強有力的支撐：
對業務人員而言，數據標準建設可提升業務規範性，保障人員對數據業務含義理解一致，支撐業務數據分析挖掘以及信息共享；
對技術人員而言，有數據標準作爲支撐，可提升系統實施工作效率，保障系統建設符合規範，同時降低出錯機率，提升數據質量；
對管理人員而言，數據標準建設可提供更加完整、準確的數據，更好的支撐經營決策、精細化管理。
如何建設數據標準？
無組織無紀律的建設，只會產生更大的混亂，所以建設數據標準，首先需要有一個數據標準的管理組織，並分配好各自的職能。一般數據標準管理組織從職能劃分上可以分爲三層：決策層、管理層和執行層。
決策層：主要負責制定企業數據戰略、把控數據治理的總體策略，審查數據標準的貫徹執行情況。
經營管理層：主要負責企業數據標準的制定、審查數據質量，貫徹數據標準落地。
數據標準執行層或業務操作層：主要負責數據標準的貫徹執行，併爲數據標準的編制和優化提供數據和意見。
另外數據標準管理工作的展開還需要一系列的數據標準管理制度，包括：數據標準管理辦法文件、數據標準規範文件、數據標準管理操作文件等等。
有了相應的數據標準管理組織和管理制度作爲保障，數據標準建設的實施流程如下：
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範圍，定義數據標準體系框架和分類，並制定數據標準的實施計劃。不是所有的數據都需要建立數據標準，企業實際數據模型中有上萬個字段，有些模型還會經常變換更新，如果把這些信息全部納入到標準體系中耗費工作量巨大，很難真正實現落地。僅需對核心數據建立標準並落地，即可達到預期效果，同時也提升了工作效率。數據標準範圍圈定建議如下：
共享性高、使用頻率高的字段需要入標
監管報送或發文涉及到的業務信息需要入標
結合數據使用情況，對於關鍵數據的字段儘量入標
數據應用有使用需求的字段需要入標
與系統人員溝通其系統內重要信息來輔助入標判斷
2、標準編制
數據標準管理辦公室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，例如：數據項的名稱、編碼、類型、長度、業務含義、數據來源、質量規則、安全級別、值域範圍等。數據標準管理辦公室對這些數據項進行標準化定義形成初稿並提交審覈。
3、標準評審發佈
數據標準管理委員會對數據標準初稿進行審覈，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。如數據標準審查不通過，則由數據標準管理辦公室進行修訂，直到滿足企業數據標準的發佈要求。標準通過審查後，由數據標準管理辦公室面向全公司進行數據標準的發佈。該過程數據標準管理執行組需要配合進行數據標準發佈對現有應用系統、數據模型的影響評估，並做好相應的應對策略。
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係以及可能影響到的應用。該過程中，對於企業新建的系統應當直接應用定義好的數據標準，對於舊系統一般建議建立相應的數據映射關係，進行數據轉換，逐步進行數據標準的落地。當然，不是所有的數據標準都能夠完全落地，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範圍，並制定相應的落地方案，然後推動數據標準落地方案的執行，對標準落地情況進行跟蹤並評估成效。
5、標準維護增強
數據標準後續可能會隨着業務的發展變化、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。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，並做好標準版本管理。
全新一代智能數據治理平臺——睿治
數據標準建設工作量還是比較大的，完全依靠人工不太現實，所以需要一套完善、易用的數據標準管理工具幫助我們將數據標準建設工作落地。
數據標準管理工具應包括：標準分類管理、標準增刪改查、標準導入導出、標準評審、標準發佈、標準版本管理、標準落地映射、標準落地評估、標準監控等功能。同時爲更好的保障數據標準的落地，最好結合元數據管理工具一起使用。
而億信華辰數據全生命週期管理應用平臺——“睿治”，不僅提供了一套完整的數據標準管理流程及辦法，它還包含數據質量、數據集成、元數據、數據交換、數據資產、數據生命週期和數據安全等多個模塊及功能，同時模塊間可獨立或組合使用，滿足各類不同數據治理場景。
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