数据标准的宗旨在于为业务、技术及管理提供全方位的服务与支持。数据标准构成了实现数据驱动管理和数据驱动创新的坚实基础，数据治理必须要过数据标准管理这一关！ 一、三个方面认识数据标准 1.业务方面 数据标准是解决数据不一致、不完整、不准确等问题的关键基础。各业务部门对数据形成统一的认知和理解，消除数据的“二义性”，从而提升业务的规范性，降低因数据不一致而产生的沟通成本，进而提高业务处理效率。 2.技术方面 统一标准化的数据及其结构是信息共享的基石。标准的数据模型和标准数据元为新建系统提供有力支撑，显著提升应用系统开发及信息系统集成的实施效率。此外，数据标准为数据质量规则的建立和稽核提供了重要依据，是数据质量管理不可或缺的输入。 3.管理方面 通过对业务术语、主数据、参考数据及指标数据等定义统一的标准，为精准数据分析奠定坚实基础。统一的数据标准使业务人员能够轻松获取数据，从而为数据分析和数据挖掘创造可能。 二、数据标准的四项内容 一套完善的数据标准体系是数据管理和应用的基础，有助于实现数据底层的互联互通，提升数据的可用性，消除数据业务中的歧义。数据标准通常涵盖四个方面的内容： 1.数据模型标准 数据模型标准对每个数据元素的业务描述、数据结构、业务规则、质量规则、管理规则及采集规则进行详尽的定义，以确保数据具备可理解性、可访问性、可获取性和可用性。数据模型不仅体现了对业务的理解和定义，还能有效构建组织内部及组织间的沟通桥梁。此外，数据模型有助于识别缺失和冗余数据，并在ETL过程中精准记录数据映射。 在设计数据模型标准时，需重点考虑以下方面： 首先，是否符合设计规范，如遵循统一命名规则、确保元数据与数据的一致性； 其次，实体和属性的含义是否定义清晰且准确； 第三，术语和标准是否与实际情况相符，包括数据名称、属性和规则等； 最后，是否便于查阅，布局是否合理。 2.基础数据标准 基础数据构成系统的数据字典。在系统初始化阶段即已嵌入系统数据库，扮演着结构性和功能性支撑的角色。基础数据标准通常涉及国际标准、国家标准及行业标准。在定义数据实体或元素时，可引用相关标准，并依据组织部门实际需求持续补充完善、更新优化和积累，从而更有效地支撑业务应用开发、信息系统集成及企业数据管理。 基础数据标准包含业务、技术和管理三大属性： 业务属性:描述基础数据业务信息，供业务人员理解，包括标准主题、分类、编码、中英文名称、业务定义、规则、引用标准、来源及依据等； 技术属性:描述技术信息，支持系统实现，涉及数据类型、格式、长度、编码规则、取值范围等； 管理属性:描述管理信息，便于数据管理操作，涵盖定义者、管理者、使用者，以及版本、应用领域、使用系统等。 3.主数据与参考数据标准 主数据是用于描述核心业务实体的数据，如教师、学生、财务、教学、资产等。它具有高业务价值，能在学校内跨业务部门重复使用的“核心数据”。 参考数据则是用于将其他数据进行分类或目录整编的数据，规定了数据属性的域值范围。主数据标准包括主数据分类、主数据编码和主数据模型。主数据分类依据主数据的属性或特征，按照一定原则和方法进行区分和归类，建立相应的分类体系和排列顺序。主数据编码是为事物或概念（编码对象）赋予具有规律性、易于计算机和人识别处理的符号，形成代码元素集合。 4.指标数据标准 学校各业务域和部门设有业务指标，部分指标名称相同但业务含义不同，部分指标名称差异大却指向同一内容。若不进行指标数据标准化处理，同一指标在不同系统统计结果可能不同且难辨准确结果，构建或变更分析主题时需重新定义指标，耗费大。此外，当前大数据分析倡导业务人员自助分析，若无指标数据标准，业务人员难从不同系统获取所需数据，自助式分析难以实现，数据分析报告沦为空谈！ 指标数据标准是基于实体数据，通过增加统计维度、计算方式、分析规则等信息加工而成的数据。它对业务指标所涉及的指标项进行统一定义和管理。指标数据标准与基础数据标准相似，同样涵盖业务属性、技术属性和管理属性三部分： 业务属性:包括编码、中英文名称、主题、分类、类型、业务定义、业务规则、数据来源、取数规则、统计维度、计算公式、显示精度及相关基础数据标准等。 技术属性:涵盖来源系统、使用系统、数据源表、数据类型、度量单位、取值范围、生成频度、计算周期、取数精度等。 管理属性:涉及归口管理部门、业务和技术负责人、权限范围等。指标数据标准化适用于业务数据描述、管理、分析和可视化，促进业务部门间、业务与技术间形成共识。 三、推进数据标准的六个阶段 数据标准管理从需求发起到落地执行，通常需经过标准梳理、标准编制、标准审查、标准发布和标准贯彻及管理办法的发布六个阶段。 1.数据标准梳理 根据行业标杆经验和本校实际确定实施范围，制定数据标准优先级和难易度。梳理和定义数据标准步骤如下： 首先，依业务划分业务域，识别关键业务活动并梳理定义，处理活动输入输出的业务单据和用户视图，梳理其数据对象； 其次，分析数据对象，明确所含数据项，提炼业务域的数据指标和数据项，定义数据元标准，详尽描述业务逻辑； 第三，梳理抽象数据实体和指标的关联关系，定义数据间关系，明确数据对象的数据关系； 第四，经上述梳理分析定义，确定企业数据标准管理主体范围，基于系统逻辑归纳抽象，形成数据标准模型，此过程可能涉及数据对象的合并或拆分。 2.数据标准编制 数据标准编制是依业务需求和数据管控要求，对数据对象及其数据项明确定义的过程，涵盖数据项名称、编码、类型、长度等方面。编制可参考国际、国家或行业标准，也可依本校业务需求制定校级标准。数据标准制定分三步实施： 标准制定推进会：召集相关干系人开会推进数据标准制定，讨论标准定义，标识记录数据对象、业务术语和关键指标，得出精确定义以达成共识。该方法有助于识别对象、定义标准、提升效率，解决含义不清和歧义问题。 标准差异专项分析：先查询数据标准是否已有定义，若有则结合需求确定附加信息或修改定义，形成完整可接受的元数据定义和规范。若存在多对象标准，分析是否一致，接受、修改或创建定义以达成共识，删除多余定义。 标准影响风险评估：数据标准管理易出现新旧系统、部门和业务冲突，处理不当会致标准化失败。落地时要做好影响评估和干系人沟通，通过业务影响分析识别对业务的影响范围、程度、价值及风险，确定业务人员可接受范围和程度，为后续沟通做准备。 3.数据标准审查 审查数据标准初稿，评估其是否符合应用、管理需求及数据战略要求，直至满足发布条件。数据标准审查从需求符合性、实用性等方面综合判断是否契合需求与管理现状。 数据标准征集意见：拟定初稿广泛征集意见，降低不可用或难落地风险，包括初步培训和宣贯。征求意见设期限（依业务范围定），规定时间无意见则默认接受。 数据标准专家评审：标准制定和执行依赖专家团队，成员需深入了解业务领域，提供权威定义建议、解决歧义。执行中协调解决部门争议，完善标准体系。 4.数据标准发布 数据标准意见征集工作完成后，经过严格审查，正式发布数据标准。数据标准一旦发布，各部门及各业务系统必须严格遵循执行。对于遗留系统的存量数据，存在一定风险，应进行全面的影响评估，以妥善应对潜在问题。 5.数据标准贯彻 数据标准的贯彻是将已发布的数据标准应用于信息系统建设和改造，消除数据不一致性。将数据标准与业务系统映射，明确标准与现状关联，识别受影响应用。对于新建系统，直接采用已定义的数据标准；旧系统则建立数据映射关系、进行转换，逐步落地标准。同时，要加强对业务人员的数据标准培训和宣贯。宣贯方法有： - 文件传阅：以正式文件发布数据标准供各部门传阅，作为数据维护参考。 - 集中培训：制定培训计划，落实场地等开展宣贯培训，学员反馈心得，老师总结经验。 - 专题培训：针对不同业务领域开展专题培训，通过上机实操强化效果，推动标准落地。 6.数据标准管理办法 数据治理应结合实际情况，制定科学的数据标准管理办法。该办法旨在提供规范性的指导和约束，保障前期数据标准的顺利落地与有效执行。 一份完整的数据标准管理办法通常涵盖但不限于以下内容：数据标准的目的、适用范围及具体细则，数据标准的管理组织架构、管理流程、执行要求、考核机制以及附则等。 四、数据标准的四个常见误区 数据标准管理核心目标是确保信息系统建设和集成遵循标准，保障数据标准完整适用并有效执行。贯彻数据标准要在业务部门和信息系统逐步推行，争取管理层与系统开发部门支持配合。 1.业务驱动，不可一意孤行：数据标准源于业务、归于业务，本质是管理问题，应从业务层面解决。建立数据标准是为促进系统数据互通和业务部门共识，制定时要逐个业务域梳理，靠业务人员努力，技术工具用于固化执行。 2.循序渐进，不可急于求成：从价值链和业务流程角度分段实施数据管理标准，结合业务需求、系统改造和新系统建设契机，选合适落地范围和层次，优先解决紧迫问题，明确业务部门数据职责，确保数据与业务流程匹配。 3.动态管理，不可一劳永逸：数据标准管理要保持定义、设计和使用一致，但标准并非固定不变。新业务需增标准，无价值标准要废弃，数据变化时标准要与时俱进、有前瞻性，建立更新体系和治理平台，有序管理版本。 4.应用为王，不可断章取义：数据标准化是信息化建设基石，工作要着眼信息系统规划、应用方向和需求，做到标准统一。高质量标准化为后续分析建模奠基。建设标准要服务业务、提升效率，结合IT 系统现状，以应用为目标，以国标、行标为基础，减少对现有系统影响，确保标准实用有效，回归业务应用。 五、小结 数据治理的成功很大程度上取决于数据标准的合理性和统一实施程度。数据标准体系构建的过程是信息化部门推进技术与管理深度融合的过程，不仅考验信息化部门的专业化水平，更考验工作人员沟通协调能力。 来源（公众号）：数智转型洞察

国家发展改革委、国家数据局等六部门联合印发了数据领域标准体系《国家数据标准体系建设指南》（以下简称《指南》），《指南》的发布是贯彻落实党中央、国务院关于加快数字经济发展的重要战略决策之一。 习近平总书记提出：“构建以数据为关键要素的数字经济。”数据标准化工作在提升数据质量、促进数据流通、激活数据潜力等方面发挥着至关重要的作用。通过推动数据要素的市场化配置改革，数据标准体系建设成为构建数字经济发展新格局的重要支撑。这一举措符合党中央、国务院关于数字中国战略建设需求，也体现了推进数据资源管理体制机制创新的具体实践。 01 从三大规范领域构建数据标准体系总体架构的重要意义 数字经济的运行与规范，需要在理论和政策层面回答三个基本问题：哪些通用概念可用于理解和使用作为数字经济核心资产的数据要素？数据领域将会形成哪些核心资产以及如何以统一的标准和规范进行管理、开发、利用？如何保障以数据为核心资产的经济活动的安全性？《指南》对此进行了整体性规划和系统性引领，在遵循顶层设计、协同推进，问题导向、务实有效，应用牵引、鼓励创新，立足国内、开放合作的基本原则下，从三大规范领域提出构建数据标准体系总体架构。这三大规范领域分别为通用域、资产域和安全域。它们回应了数字经济发展的核心问题，即如何理解与使用数据要素、如何管理与利用数据资产、以及如何保障数据安全。 其中，通用域涵盖术语、参考架构、管理等基础标准，确保数据要素的基础概念和框架统一，为各领域的数据标准化奠定了统一的语言和操作框架。 资产域通过对数据基础设施、数据资源、数据技术和融合应用的规范，构建了数据作为核心资产的标准体系，明确了数据资源的开发、利用和流通的操作规范。 安全域围绕数据要素的全生命周期安全，制定了从数据采集、存储到流通的安全标准，保障了数据在流通过程中的安全性与合规性。通过这三大领域的系统设计，《指南》为数据的全生命周期管理提供了制度性支撑，为数字经济的健康发展奠定了坚实的基础。这不仅有利于推动数据要素的高效流转和应用，还能提升国家数据治理的能力，将为数字中国建设注入强劲动力。 02 从五大资产维度推进数据资源生态体系的重要意义 《指南》以数据“供得出、流得动、用得好、保安全”为指引，从数据基础设施、数据资源、数据技术、数据流通和融合应用共五个核心资产维度规划了数据标准建设的重点内容，计划到2026年底基本建成国家数据标准体系，拟制修订30项以上数据领域基础通用国家标准，形成一批标准应用示范案例，建成标准验证和应用服务平台等。通过对这五大核心资产维度的标准建设规划，《指南》将推动构建全面的数据资源生态体系，保障数据资源的开发、共享、流通与应用，促进数据资源在交叉行业领域的深度应用，助力实现数据资源社会效益的最优化。 在物化活动方面，《指南》规划了三类核心资产的标准蓝图，分别是数据基础设施、数据资源和数据技术。其中，数据基础设施标准包括存算设施（数据算力与存储设施）和网络设施（5G网络、光纤、卫星互联网）的传输标准。数据资源标准涵盖基础资源标准（元数据、主数据、数据目录、数据模型）以及数据开发、共享、授权运营的标准。数据技术包括数据汇聚、处理、流通、应用、运营和销毁等6个技术领域的标准。这对于激活数据要素潜能、促进数字技术迭代创新、提升数字经济发展水平具有重要的引领和规范作用。 在运转机制方面，《指南》规划了数据流通和融合应用两类核心资产的标准，规范数据的有效流动和跨行业应用。数据流通标准涵盖数据产品、数据确权、数据资源定价、数据流通交易等四个部分。该标准规范了数据产品的开发流程，数据产权的确认与管理方法，以及数据在交易环节中的操作规则与技术要求，确保数据流通的有序性和透明度。融合应用标准基于《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》的要求，涵盖工业制造、农业农村、商贸流通、交通运输、金融服务等12个重点领域，推动数据在各行业领域的深度融合与应用，确保数据资源在行业间的共享与协作。这将为推动数据要素高水平应用提供有力支撑，特别是在促进数据技术应用和规范数据资产管理方面，将为数字经济的持续发展提供强大的保障力和推动力。 03 标准化建设引领数据要素发展蓝图 《指南》是一个关于数字经济核心资产的标准、规范、规则、要求的编码体系，为未来的数据标准化建设提供了路线图，确保数据要素能够在各领域的高水平应用和持续演进。需要考虑从以下方面加强落实和建设。 （一）《指南》强调了重点领域的国家标准研制，特别是在数据基础设施、数据技术、数据流通等核心领域，要以急用先行为原则，应尽快研制国家通用数据标准，为国家重大战略发挥保驾护航作用。重点领域可以先行研制和在迭代过程中加以完善，确保标准建设与市场应用相结合、主体创新与标准先行相结合。推行重点领域标准建设的“引进来”和“走出去”，借鉴国际标准，对外推广国内标准，在动态调整中完善重点领域的数据标准。 （二）通过遴选标杆项目和企业，推动高水平的数据标准应用示范，形成可复制、可推广的应用案例，并进一步巩固数据标准的实际应用效果。围绕数据流通利用基础设施、训练数据集、公共数据授权运营、数据资源定价等重点方面，多批次、多领域遴选高水平应用示范案例。强调急需先用，遴选具有标杆作用的数据应用和优秀贯标企业，加大数据标准的宣贯和培训交流。 （三）培育第三方标准化服务机构，针对数据标准与安全要求的堵点，选择条件较好、治理规范的地区和行业，进行标准建设的试点验证，及时总结和应用拓展。培养从事数据标准建设的从业人员，提升职业素养和资质，培育一批具备数据管理能力评估、数据评价、数据服务能力评估、公共数据授权运营绩效评估等能力的第三方服务机构。 （四）聚焦数据流通和融合应用中的市场主体需求和市场运转机制，鼓励产学研协同合作，加强数据团体标准建设。这需要行业协会和产业协会联合高校、科研机构、重点企业，多方参与，协同发力，多批次出台各领域具有示范应用的团体标准和行业标准，对重点产品、重点应用及重点产业进行规范，形成12个重点行业的团体标准目录，在繁荣数据要素市场方面发挥保障作用。 （五）通过深度参与ISO、IEC等国际标准组织的工作，推动国内标准在国际市场中的应用和推广，确保中国在全球数据标准化领域的竞争力。紧密与国际标准组织的联系，坚持开放合作，在国际团体中担任职务和发挥作用。凭借专业实力和国际视野，深度参与和发起数据相关的国际标准项目。推动国内标准的境外应用，重视国内标准与国际标准的衔接，加强数据标准制定的国际合作，提高我国数据标准在全球范围内的有用性和贡献度。 来源：全国数标委

《公共数据授权运营平台技术要求》团体标准发布稿

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