数据标准是咱们国内数据治理领域特有的概念，也是数据治理领域中非常重要的一环。
一、什么是数据标准
信通院的白皮书中给出了“数据标准”的定义，数据标准是指保障数据的内外部使用和交换的一致性和准确性的规范性约束。这个定义可以将数据标准理解为一种各系统、各部门间用于沟通的共同语言，是数据交流的普通话。
数据标准不仅仅是指与数据相关的标准文件，而是一套由管理制度、管控流程、技术工具等组成的规范化体系，通过这套体系的推广使用，统一数据定义、数据分类、数据格式转换等实现数据的标准化。
二、数据标准管理的驱动因素
大部分企业的系统建设都是依据业务需求来建设的，没有一个整体的规划，没有考虑是否与其他系统的功能或数据重复的问题，而且各个系统可能由不同的供应商开发的，所以不同系统之间数据的不一致性是肯定存在的，也造成了多种的数据问题。
-
-
业务支持方面，数据不一致，口径不统一，缺乏统一的数据采集规范；
-
统计报送方面，报送数据需要跨多个系统和部门的支持，数据以人工整合为主，数据对齐困难；
-
分析决策方面，质量不高，可用性差；数据不完整，缺乏统一视图；
-
要想全面提升数据质量，促进组织内外部共享，深入挖掘数据的内部价值，其解决之道的核心就是建立统一的数据标准，实现各个数据源之间的互联互通，保障数据的真实性，完整性，一致性，提升数据质量和管控，进而更有效的支持决策和运营。
三、数据标准管理的意义
通过数据标准管理，可以提升业务效率、提高数据质量和促进数据共享。
数据标准统一了业务语言，明确了业务规则，规范了业务处理过程，从而提升了组织整体业务效率，满足了管理决策对信息及时性的要求。
数据标准明确了数据填写及处理要求，规范了数据源的格式，同时提供了数据治理方面的保障，因此数据标准能直接提升数据质量符合性要求
数据标准统一了各类系统的数据定义，降低了系统间集成的复杂度，提高了系统交换效率，并为关联分析系统提供了一致的指标和分析维度定义。
四、数据标准的分类
同样是在信通院的白皮书中，将数据标准分为基础类数据标准和指标类数据标准。
-
基础类数据标准：是对业务活动的规划性在信息系统中数据的一致性和准确性的反映。
-
指标类数据标准：是对统计指标的数据规范性在信息系统中的一致性和准确性的反映。
五、数据标准管理的挑战
数据标准的管理在企业实际数据治理工作中会遇到各种各样的挑战，主要有：
对于以IT部门主导的数据标准管理工作，各业务部门参与度不高，导致数据的业务含义难以准确定义和统一，降低数据标准的可用性。
对于大多数已投运但未按照数据标准相关规定建设的系统，由于建设时间较早，运行时间较长，使数据标准在这些系统中的落地工作难以开展。
对于一套完整度和可用性较高的数据标准体系而言，由于数据标准应尽可能涵盖企业所有业务活动，使数据标准的编制、维护的工作复杂数据标准管理的动力不足，影响数据标准管理工作的后期开展。
六、数据标准管理的建议
鉴于数据标准管理在实际数据治理工作中有各种各样的挑战，因此我们建议在实施数据标准时参考以下建议：
以解决业务部门最为迫切的数据问题作为数据标准落地工作的入手点和落脚点，以业务需求为驱动力推动数据标准的落地执行。
长远考虑数据标准落地执行的广度与深度，基于开行现实情况及业务发展战略，确定数据标准落地执行的实施路径及工作策略，既确保数据标准的业务价值能快速体现，又能保障数据标准落地工作能持续推进。
数据标准的落地工作不可能一蹴而就，在数据标准落地执行的过程中需要及时总结经验教训，不断完善数据标准及数据标准执行的管理机制。
了解更多数据分析知识、与更多优秀的人一起进群交流请扫码
群码过期或者群满请添加客服微信 CDAshujufenxi 后拉您进群
